В Москве 16 октября проходит открытый инженерный день ГигаКонф 2026. В этом году конференцию разделили на две части: 23 сентября представители бизнеса обсуждали ИИ-стратегии и агентную экономику, а октябрьская встреча посвящена уже практической стороне трансформации: разработке, инфраструктуре, ИИ-инструментам и изменению самой организации работы IT-команд.

Программа инженерного дня построена вокруг четырех направлений. В треке «ИИ-инструменты» обсуждают продукты для AI-native разработки, в блоке «Модели и инфраструктура» — производительность моделей и вычислительной инфраструктуры. Отдельный трек посвящен harness, то есть технологической «обвязке» вокруг модели, которая задает контекст, спецификации, политики и рабочие процессы. Четвертым направлением стала AI-native организация: изменение ролей, команд и производственного процесса по мере того, как все больше задач передается ИИ-агентам.

От генерации кода к разработке по намерению

Открыл конференцию старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов. Он напомнил, что отношение индустрии к искусственному интеллекту заметно изменилось всего за несколько лет.

Если в 2023 году в центре внимания были отдельные перспективные технологии и платформы, а затем разработчики начали активно внедрять генеративные инструменты, то теперь речь идет уже о переходе к AI-native модели. В ней искусственный интеллект становится не дополнительным помощником программиста, а полноценным участником производственного процесса.

«Россия исторически гордилась инженерной школой и сильным математическим образованием. Но времена меняются, и сегодня важно двигаться вместе с индустрией. Мы строим собственный harness и переходим к AI-native процессу разработки», — рассказал Меньшов.

В новой модели он выделил две связанные «петли»: человек формулирует намерение и требования к результату, а ИИ-агент отвечает за реализацию. Отсюда меняется и привычное отношение к программному коду.

По сути, разработчик все меньше занимается непосредственным написанием каждой строки и все больше формулирует задачу, ограничения и критерии результата, а агент получает возможность самостоятельно пройти значительную часть пути до готового решения.

Сотни миллиардов токенов в сутки

Масштаб использования ИИ внутри Сбера уже измеряется не экспериментами отдельных команд, а массовыми показателями.

По словам Меньшова, за последний год объем написанного кода в расчете на одного сотрудника вырос примерно на 70%. Средний инженер расходует около 220 млн токенов в месяц при работе с ИИ-инструментами. В целом системы Сбера обрабатывают более 450 млрд токенов в сутки.

О том, насколько глубоко ИИ уже вошел в повседневную разработку, говорил и старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Андрей Белевцев. По приведенным им данным, около 90% разработчиков используют ИИ-агентов как минимум раз в неделю, а 68% обращаются к ним ежедневно.

Сам Сбер описывает следующую стадию трансформации как агентизацию: ИИ получает не отдельный короткий запрос, а способен брать на себя последовательность связанных задач.

Экосистема для разработчика

Отдельный блок конференции посвятили инструментам, которыми инженеры уже пользуются в работе. Директор дивизиона развития и сопровождения производственного процесса SberWorks Рафаел Тонаканян рассказал об экосистеме разработки, объединяющей несколько продуктов.

GitVerse используется как хранилище исходного кода. По словам Тонаканяна, сейчас объем размещенного в системе кода достиг 113 ТБ, при этом существует и открытая облачная версия платформы.

Одним из главных драйверов роста производительности он назвал GigaCode. Аудитория инструмента превышает 100 тыс. пользователей.

Развивается и GigaStudio. Среди его возможностей Тонаканян перечислил inline-редактирование, агентный режим, развертывание приложений и генерацию изображений.

«Мы делаем большое количество продуктовых изменений на основе обратной связи. Для нас важно не просто выпускать новые функции, а смотреть, как разработчики действительно ими пользуются», — подчеркнул он.

В выставочной программе конференции были представлены также GigaIDE, автономный универсальный агент «ГигаАгент», платформа взаимодействия ИИ-агентов GigaNetwork и другие решения.

150 тысяч агентов в корпоративном IT

Если сегодня ИИ-агент остается инструментом конкретного разработчика или команды, следующий этап может быть значительно масштабнее. Старший управляющий директор по AI-трансформации Сергей Рябов заявил, что в перспективе в IT-ландшафте крупных организаций могут одновременно работать до 150 тыс. агентов.

Для успешного перехода к такой модели, по его словам, необходимы три базовых элемента: сама модель, инфраструктура и harness.

Последний при этом состоит из двух уровней. Агентная часть отвечает за способность ИИ планировать и выполнять задачи, а enterprise-уровень — за работу этой системы внутри крупной компании с ее правилами, данными, безопасностью и производственными процессами.

Код перестает быть единственным центром разработки

Общий лейтмотив конференции можно свести к заметному изменению роли разработчика. Еще недавно главным сценарием использования генеративного ИИ было автодополнение кода или ответ на технический вопрос. Теперь индустрия постепенно движется к модели, в которой человек описывает желаемый результат, а агент получает все больше самостоятельности в выборе конкретного пути к нему.

Возрастает значение навыков, которые раньше могли казаться второстепенными: умения точно формулировать требования, строить архитектуру, задавать ограничения и проверять результат работы автоматизированных систем.

ГигаКонф 2026 показал, что главный вопрос для крупного IT сегодня уже не в том, применять ли искусственный интеллект в разработке. Дискуссия смещается к следующему уровню: какую часть производственного цикла можно доверить агентам и как организовать этот процесс наиболее эффективно.