Shopify, один из крупнейших мировых игроков в сфере электронной коммерции, находится на переднем крае внедрения искусственного интеллекта в процесс разработки программного обеспечения. Ведущий инженер компании, Фархан Тавар, подробно рассказывает о том, как AI-инструменты стали неотъемлемой частью рабочего процесса, оказывая влияние на качество кода, скорость разработки и взаимодействие команд. В основе философии Shopify лежит принцип максимального использования технологических новшеств, что очевидно в стремлении компании быть одной из первых пользователей таких сервисов, как GitHub Copilot, а также разработке собственных внутренних систем, способствующих эффективной работе с языковыми моделями и AI. Раннее и активное внедрение AI позволяет Shopify не только упрощать процессы написания и проверки кода, но и создавать уникальные решения, которые значительно расширяют возможности разработчиков. Так, например, компания разработала внутренний прокси для работы с крупными языковыми моделями, что обеспечивает одновременно и защиту приватности, и возможность точного отслеживания расхода AI-токенов.
Такой подход помогает контролировать издержки, сохраняя при этом безлимитный доступ сотрудников к AI-инструментам, что в свою очередь стимулирует творчество и эксперименты. Особое внимание в компании уделяется тому, чтобы все инженеры, включая руководителей высокого звена, оставались компетентными в технической части и понимали глубинные процессы разработки. Новый тренд в организации интервью у Shopify — обязательное прохождение технической части для директоров и выше. Это показатель важности для компании, чтобы управленцы не теряли связь с реальными инженерными задачами и могли эффективно взаимодействовать с командами на всех этапах разработки. Политика компании по отношению к искусственному интеллекту предусматривает не только интеграцию AI в повседневную работу, но и открытость к его использованию в самых неожиданных сценариях.
Например, AI широко применяется во время удаленных технических интервью, где кандидатам даже разрешают и поощряют использование таких инструментов, как Copilot. Такой подход позволяет оценить не только технические знания, но и умение эффективно взаимодействовать с AI — качество, ставшее ключевым в современной разработке. Кроме того, AI помогает не только разработчикам напрямую. В Shopify активно применяют инструменты наподобие Cursor не только в инженерных, но и в других отделах компании. Это свидетельствует о воплощении концепции «vibe coding» — когда технологические решения помогают улучшать креативность и продуктивность в различных подразделениях.
Таким образом, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью общей культуры компании, трансформируя взаимодействие между командами и расширяя сферы применения технологий. Одной из крупнейших задач, с которой столкнулась компания, стала организация масштабных проектов с использованием AI во всех слоях технологического стека. Shopify видит в AI не просто ускорение рутинных процессов, но и мощный инструмент для инноваций. Это проявляется в инвестициях в обучение и расширение штата — в компании поступают сотни заявок от стажёров, многие из которых работают с искусственным интеллектом, исследуя новые горизонты и применяя свои наработки в реальных условиях. Фархан Тавар отмечает, что внедрение AI не ставит целью сокращение персонала, а, напротив, служит катализатором роста и повышения компетенций сотрудников.
Компании приходится переосмысливать процессы найма и обучения, уделяя внимание тому, чтобы каждый инженер мог эффективно использовать современные инструменты, не теряя способности критически оценивать и дорабатывать автоматически сгенерированный код. Это умение становится важнейшей частью профессиональных навыков будущего. Опыт Shopify показывает, как правильная интеграция AI-технологий меняет сам подход к разработке. Вместо того, чтобы бороться с новыми инструментами, компания принимает их, создавая внутренние политики, инфраструктуру и культуру, которые делают AI источником конкурентного преимущества. В результате инженерные команды стали работать быстрее, с меньшим количеством ошибок и с более глубоким пониманием своих задач.
