Разработка будущего, или Почему AI PDLC начинается не с кода

На ЦИПР-2026 мы подписали меморандум со Сбером и СберТехом — вместе планируем развивать AI PDLC в России и проверять подход на задачах корпоративной разработки. Звучит масштабно, но сейчас всё расскажем. 

Почему ассистента в IDE уже мало

Рынок AI-разработки проходит свою долину разочарования. Первые инструменты ускорили отдельные действия инженера, но быстро показали границу такого подхода: пока AI работает как помощник, результат всё равно приходится собирать вручную.

AI PDLC переносит фокус на сам процесс разработки, и исходной точкой здесь становится спецификация. Команда описывает, что должна сделать система, в каких границах должно работать решение и по каким критериям его можно принять. Код в этой модели — результат исполнения, который агентная система собирает по заданным правилам.

Технически подход строится вокруг двух контуров:

• Намерение: человек формулирует задачу, задаёт архитектурные рамки и принимает результат.

• Исполнение: агентная система декомпозирует задачу, пишет код, запускает проверки и возвращает результат на валидацию.

Всё это связывает платформа разработки. Она даёт агенту доступ к нужному контексту, инструментам и политикам компании. А человек получает наблюдаемость и контроль: видит, какие шаги выполнил агент, какие проверки прошёл результат и где требуется решение команды.

Как будем проверять подход на практике

Вместе со СберТехом мы будем тестировать AI PDLC в разработке сложных платформ, корпоративных систем и продуктов с жёсткими требованиями к качеству результата.

На практике нам интересно проверить несколько вещей:

1. Как AI может работать во всём цикле разработки продукта

2. Как подход показывает себя в сложных системах и платформах, где важны качество и промышленная надёжность

3. Какие инструменты нужны, чтобы задачи, кодовая база, проверки и командная работа были связаны в один процесс

4. Какие навыки развивать, чтобы уверенно работать с AI PDLC и доводить решения до применения

В работе планируем использовать продукты Сбера с интегрированным ИИ: GitVerse для совместной работы с кодом, GigaCode для работы с кодовой базой и GigaStudio для создания веб-приложений.

А в качестве послесловия добавим, что для нас это продолжение системной работы по внедрению AI в бизнес. Только теперь фокус расширяется до всей разработки: как компании формулируют задачи, проектируют решения, проверяют результат и доводят его до промышленного запуска.

Это блог red_mad_robot. Мы запускаем цифровые бизнесы и помогаем компаниям внедрять ИИ. Здесь наша команда разработки на собственных кейсах рассказывает о том, что происходит с ИИ сегодня, а стратегические аналитики подсказывают, что будет завтра. Мы бы подписались.

Наш Telegram-канал: t.me/redmadnews ^[1]