В последние годы сфера программного обеспечения переживает революцию, порождаемую стремительным развитием технологий искусственного интеллекта и платформ бескод- и низкокод-разработки. Сегодня любой сотрудник компании, даже не обладающий глубокими техническими знаниями, может создать собственное приложение или автоматизированного агента, способного выполнять задачи, ранее доступные только опытным разработчикам. И хотя казалось бы, что это должно упростить работу и ускорить инновации, на самом деле подобная демократизация разработки приносит с собой множество проблем — прежде всего для профессиональных разработчиков и ИТ-отделов. Главная причина текущей нестабильности связана с тем, что традиционный жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC) перестал отвечать требованиям новой реальности, где софт создается не линейно, а эмерджентно, в условиях постоянных изменений и адаптации. На смену SDLC приходит идея нового подхода – жизненный цикл разработки агентов (ADLC), который учитывает особенности интеллектуальных агентов и их поведенческие характеристики.
В эпоху искусственного интеллекта задачи перестали строиться вокруг строгих требований и детальных спецификаций. Вместо этого ключевым становится достижение конкретных результатов и бизнес-целей. Сотрудники, не являясь разработчиками, теперь «строят» приложения, ориентированные на достижение максимального эффекта, не задумываясь об архитектуре, безопасности и масштабируемости решений. Происходит переход от проектирования процессов к проектированию поведения — агентам нужно не просто выполнять предписанные шаги, а принимать решения в контексте и адаптироваться к меняющимся условиям. Это создает серьезную напряженность между бизнес-пользователями и ИТ-специалистами.
Первые быстро создают прототипы и внедряют автоматизации, ощущая свободу и контролируя собственные процессы. Вторые же оказываются в роли «полицейских реальности», которым приходится фиксировать хаос, возникающий из-за большого количества разрозненных, зачастую непроверенных и небезопасных решений. Разработчики задаются вопросом — не приводит ли автоматизация к сокращению их собственной роли и профессии в целом? Проблема усугубляется при масштабировании созданных бизнес-пользователями агента и приложений. Без общей методологии, общих стандартов и инструментов управления такие решения быстро становятся непредсказуемыми, сложными для поддержки и небезопасными. Теряется контроль над версионностью, поскольку традиционные средства контроля версий кода не применимы к динамическому поведению ИИ-агентов.
Изменение одной настройки модели или промпта может кардинально изменить результаты, несмотря на отсутствие изменений в исходном коде. Чтобы преодолеть эти вызовы, необходимо сместить акцент на совместную работу бизнес-пользователей и ИТ-специалистов, определив ясные роли и зоны ответственности. Процессные владельцы должны стать активными участниками в создании и развитии агентов: они лучше всех знают специфику рабочих процессов, умеют задавать четкие результаты и контролировать поведение решений. Разработчики же должны обеспечивать техническую инфраструктуру, безопасность, масштабируемость и контроль качества. Важным аспектом становится правильный выбор уровня автономности агента — не всегда нужен полностью независимый ИИ.
Часто проще и эффективнее начинать с минимально необходимой автоматизации, постепенно наращивая возможности. Это помогает избежать создания избыточных и сложных систем, повышает управляемость и снижает риски. Переход к новому жизненному циклу разработки подразумевает отказ от классического подхода качества и тестирования. Проверка «пройдено/не пройдено» не работает в условиях поведенческого и контекстуального ИИ. Становится актуальной оценка соответствия поведения агента поставленным задачам и ожиданиям пользователей — это требует внедрения механизмов наблюдения за действиями, анализа их эффективности и гибкой корректировки.
Кроме того, важным становится постоянное обновление и итеративный подход — идея «готово» уходит в прошлое. Разработка ИИ-агентов — это непрерывный процесс доработок, оптимизаций и адаптаций в реальном времени. Появляется необходимость в новых инструментах для версионирования не кода, а поведения, настройки моделей, промптов, конфигураций памяти и прочих параметров, влияющих на конечный результат. В итоге группой компаний, успешно внедряющих AI агентов, был выработан набор принципов, которые могут лечь в основу стандартизированного ADLC. Этот методологический каркас позволяет совместить гибкость и скорость бизнес-пользователей с архитектурной стабильностью и управляемостью профессиональной разработки.
Переосмысление всего жизненного цикла разработки в сторону гибридного подхода — комбинации детерминированной инфраструктуры и вероятностного интеллекта — нужно рассматривать как неотъемлемую часть будущего корпоративного софта. Однако, чтобы новая парадигма получила широкое распространение, необходим открытый обмен опытом и совместная разработка практических решений. Сообщество построителей агентов, объединяющее как бизнес-специалистов, так и разработчиков, становится площадкой для обсуждения и тестирования новых стандартов, инструментов и практик. В конечном итоге, доступность создания приложений для любого сотрудника — это мощный драйвер инноваций, но только при условии правильной интеграции в общую экосистему разработки и управления. Новая роль разработчиков заключается не в том, чтобы «держать» весь процесс в своих руках, а в том, чтобы строить надежный фундамент и направлять развитие цифровой среды для достижения лучшие бизнес-результаты.
Только при таком подходе можно превратить современную проблему хаоса в инновационное преимущество, где разные специалисты объединяют усилия для создания гибких, адаптивных и управляемых AI-решений. В этом и заключается суть следующего этапа цифровой трансформации – не ограничение свободы творчества, а построение новой методологии, способной интегрировать разнообразие инструментов и талантов в единую экосистему, приносящую устойчивую пользу бизнесу.
