Компания IT_ONE создала собственную методологию для выбора ИИ-инструментов и управления ими на всех этапах жизненного цикла разработки ПО (SDLC, Software Development Life Cycle). Решение позволяет систематизировать использование ИИ-моделей и повысить производительность команды разработки на 30-40%.

Внедрение ИИ-инструментов в процессы разработки в большинстве компаний происходит стихийно: либо инициативу проявляют отдельные специалисты, либо решение централизованно «спускается сверху» и используется сотрудниками с разной степенью успешности. Чтобы выйти на принципиально новый уровень применения ИИ на всех этапах SDLC, специалисты IT_ONE создали комплексный фреймворк.

Методология включает в себя пять ключевых этапов: декомпозицию SDLC на этапы (аналитика, разработка, тестирование, развертывание, стабилизация) и активности внутри этих этапов, оценку применимости ИИ для каждой задачи, описание системы навыков ИИ (скиллов), валидаций и ограничений, измерение эффективности, создание стандартизированных инструкций.

Таким образом, фреймворк дает команде разработки полное и четкое представление о том, как применять ИИ в рамках той или иной активности и позволяет спрогнозировать результат действия модели и ее эффективность.

«Мы проанализировали публичные методологии и гайды вендоров и не нашли готового решения такого типа — связующего слоя, который для каждой активности SDLC определяет, какой ИИ-инструмент применять, как валидировать результат, как контролировать риски и сколько это экономит трудозатрат. Поэтому мы построили такой фреймворк сами — как воспроизводимую методологию, а не закрытый внутренний регламент», — прокомментировал Кирилл Хрушков, CIO компании IT_ONE.

Одно из главных преимуществ фреймворка — воспроизводимость. Он спроектирован как онбординг-инструмент: новый сотрудник проходит по гайду, получает предсказуемый результат и ожидаемый уровень эффективности.

Внедрение фреймворка позволило компании IT_ONE повысить производительность команды разработки на 30-40 %. Кроме того, методология способствует сохранению высокого качества кода при ускорении его создания и упрощению адаптации новых сотрудников.

Применение фреймворка не зависит от конкретных вендоров ИИ-моделей и предусматривает подбор наиболее подходящих ИИ-инструментов с учетом выхода новых версий.