Пять уровней ИИ в разработке: как проверить команду за одну неделю
Сергей Бережной, директор по взаимодействию с разработчиками и CTO Яндекс Практикума, опубликовал на Хабре материал, в котором показал, как за последние несколько лет менялся подход команд к использованию ИИ, и объяснил, при этом автор опирается на наблюдения за реальными командами разработки, а не на теоретические рассуждения. Для владельца продукта или руководителя отдела это значит одно: нельзя больше оценивать подрядчика или штатную команду только по знанию языка программирования. Нужно проверять, умеют ли они работать с контекстом, агентами и обвязками вокруг моделей — именно здесь теперь возникает или теряется реальная производительность. Первое практическое действие на этой неделе: попросите команду описать словами, как именно они используют ИИ сегодня — автодополнение, чат-бот, контекст-инжиниринг, агентов или harness-обвязку. Если ответ не конкретный, вы платите за инструмент, которым не пользуются.
Что именно произошло с ИИ в разработке
Автор выделяет пять этапов, через которые прошло внедрение ИИ в инженерной работе. Сначала ИИ использовали только как автодополнение в IDE — это была вспомогательная функция, не менявшая процесс. Затем появились чат-боты, и разработчики научились писать промпты. Третий этап — контекст-инжиниринг: стало важно, какую информацию и в каком порядке вы передаёте модели. Четвёртый — агент-инжиниринг, где задачи распределяются между ИИ-агентами. Пятый, самый свежий — harness-системы: обвязки вокруг LLM с доступом к инструментам и автономным выполнением задач в самостоятельных циклах.
Бережной подчёркивает, что команды сейчас находятся на разных уровнях: наиболее продвинутые уверенно работают с контекстом и агентами, самые передовые строят harness-системы. При этом нет единого индустриального стандарта — команды делятся на AI-first, консервативных и тех, кто использует ИИ без системы. Каждая группа составляет десятки процентов рынка. Для заказчика это означает: вы не можете предполагать, что подрядчик автоматически работает на передовом уровне. Нужно проверять это напрямую.
Почему это меняет стоимость, сроки и контроль над проектом
Раньше граница возможностей джуниора была чёткой: ему нельзя было поручить объёмную, комплексную задачу, потому что не хватало знаний смежных областей. С ИИ эта граница сдвинулась — начинающий разработчик может «добрать» недостающие компетенции через модель и довести задачу до конца. Это не значит, что ИИ заменяет джуна, но это значит, что джун с ИИ способен на большее, чем джун без него.
Для бизнеса здесь два прямых следствия. Первое: если ваша команда не использует ИИ системно, вы недополучаете производительность, которую уже получают конкуренты. Второе: если вы нанимаете джуниора, его реальная продуктивность теперь зависит не только от знания базы языка, но и от умения работать с контекстом и агентами. Нанимать или не нанимать джунов — вопрос кадровой политики, а не технологий, но оценивать их теперь нужно по другому чек-листу.
Что проверить в команде или у подрядчика до старта проекта
| Что меняется | Почему важно бизнесу | Что проверить до старта |
|---|---|---|
| ИИ стал частью рабочего процесса, а не экспериментом | Команда без системной работы с ИИ производит меньше за то же время | Попросите описать конкретный сценарий использования ИИ в последнем проекте |
| Джуниор с ИИ может выполнять более сложные задачи | Вы можете меньше тратить на синьоров для рутинных комплексных задач | Дайте тестовое задание с доступом к ИИ и оцените результат |
| Нет единого стандарта работы с ИИ | Нельзя ориентироваться на «общепринятую практику» — нужно проверять конкретную команду | Спросите, на каком этапе эволюции ИИ находится команда: автодополнение, промпты, контекст, агенты или harness |
| Harness-системы дают автономное выполнение задач | Это уровень, на котором можно автоматизировать целые этапы разработки | Уточните, есть ли у команды опыт построения обвязок вокруг LLM с доступом к инструментам |
Где границы, риски и чего знать заранее
Материал основан на наблюдениях одной образовательной компании, а не на независимом исследовании рынка. Это значит, что описанная эволюция — это экспертная картина, а не подтверждённая статистика. Автор честно указывает, что индустриальных стандартов не существует, и команды фрагментированы. Для руководителя это предупреждение: нельзя слепо копировать чек-листы из одной статьи и считать их универсальными.
Ещё один риск — путаница между уровнями работы с ИИ. Команда может говорить, что «использует ИИ», но при этом оставаться на уровне автодополнения в IDE. Разница в производительности между автодополнением и агент-инжинирингом — кратная. Если вы не уточните, на каком уровне работает подрядчик, вы заплатите за иллюзию современности.
Также важно понимать: ИИ не заменяет джуна и не делает его синьором. Это инструмент, который усиливает текущий уровень. Если джун не понимает базу языка и не владеет системой контроля версий, ИИ не исправит это — он только расширит охват задач, которые джун способен решить.
Что сделать на этой неделе: чек-лист для руководителя
- Попросите команду описать конкретный рабочий сценарий с ИИ. Не «используете ли вы ИИ?», а «какую последнюю задачу вы решили с помощью ИИ и какие именно инструменты применяли?» Если ответ расплывчатый — команда на уровне автодополнения.
- Определите, на каком уровне эволюции находится команда. Автодополнение, промпты, контекст-инжиниринг, агент-инжиниринг или harness-системы. Каждый уровень даёт разную производительность и требует разной квалификации.
- При найме джунов добавьте тестовое задание с доступом к ИИ. Оценивайте не только знание языка, но и умение работать с контекстом, формулировать промпты и проверять результат модели.
- Уточните у подрядчика, есть ли опыт построения harness-систем. Если ваш проект предполагает автоматизацию целых этапов разработки, а подрядчик работает только с чат-ботами — вы получите несоответствие ожиданиям и реальным возможностям.
- Не принимайтезаключение «ИИ заменяет разработчиков» или «нейросети не нужны» на веру. Оба утверждения, по наблюдениям автора, не соответствуют реальному состоянию дел на рынке. Проверяйте применительно к своей команде.
