Разработка и поддержка
Будущее разработки ПО: от кода к оркестрации агентов
Разработка программного обеспечения меняется быстрее, чем успевают адаптироваться команды.
Максим Ковтун, управляющий партнёр направления «Разработка и тестирование» IBS, выделяет три ключевые категории изменений, которые определят будущее индустрии: устройства взаимодействия с физическим миром, процессы анализа данных и принятия решений, а также внедрение ИИ непосредственно в разработку.
Разбираемся, что это означает на практике.
Автоматизация идёт дальше
История технологий — это история делегирования. Механизмы освободили людей от физического труда, компьютеры взяли на себя вычисления, облако устранило необходимость перемещать данные физически. Сегодня ИИ делает следующий шаг: ему доверяют рутинные решения и написание кода, меняя саму природу интеллектуального труда.
Это не сюрприз. Клаус Шваб предсказал подобную трансформацию в концепции «Четвёртой промышленной революции».
Эрик Бриньольфсон и Эндрю Макафи писали о переходе к автоматизации интеллектуального труда более десяти лет назад.
Время, о котором они говорили, наступило.
Интерфейсы выходят за пределы экрана
В 2026-м мы всё ещё работаем с клавиатурой, мышью и плоским дисплеем. Но интерфейсы уже меняются. AR-очки вытеснят планшеты на складах, в логистике и здравоохранении: ввод — голосом, жестом, взглядом; вывод — наложение цифровой информации на реальные объекты.
Стационарные рабочие места перейдут на лёгкие AR-дисплеи и лазерные проекции с пространственным аудио.
Физическое пространство само станет интерфейсом: через датчики, камеры и микрофоны среда будет распознавать пользователей, понимать контекст задач и адаптироваться под них.
Роботы под влиянием ИИ превратятся из жёстко запрограммированных исполнителей в адаптивных агентов, способных самостоятельно планировать действия и обучаться на примерах.
Анализ данных и принятие решений: от реактивного к упреждающему
Сегодня процесс принятия решений инициативен: сотрудник сам обращается к BI-системе, вручную сопоставляет источники, формулирует гипотезу. В ближайшем будущем этот процесс станет непрерывным и распределённым между человеком и агентами.
Агенты будут самостоятельно отслеживать потоки данных и выявлять аномалии до того, как их сформулирует человек.
Максим Ковтун приводит показательный пример: агент финансового мониторинга способен заметить паттерн задержки платежей у клиентов из одного сектора, проанализировать публичные новости, выявить риск каскадных неплатежей и предложить руководителю варианты сценариев — за два часа до совещания.
Плоские дашборды уступят место AR-наложению на реальные объекты и 3D-моделям бизнес-процессов, в которые можно буквально «войти» и увидеть узкие места.
Распределение решений при этом станет чётким: рутинные задачи полностью берут на себя агенты, решения средней сложности агент готовит — человек утверждает, этические решения остаются за человеком, но с мощной аналитической поддержкой.
Как изменится сам процесс разработки
Команды сегодня тратят 35–40% времени и бюджета не на написание кода, а на выявление, интерпретацию и согласование требований. Это то, что Фредерик Брукс называл «сущностной сложностью» — неизбежной сложностью самой задачи, а не её реализации. Именно здесь, по мнению Максима Ковтуна, агентный подход даст наибольший эффект.
Вместо текстовых ТЗ и пользовательских сценариев бизнес-заказчик совместно с агентом будет создавать исполняемые спецификации — наборы примеров поведения системы, которые агент сразу проверяет на непротиворечивость.
Прототип можно будет «пробовать» прямо в диалоге с агентом, без предварительного описания требований. Для сложных бизнес-правил агент поможет сформулировать формальные контракты и проверит их на внутренние противоречия.
Марк Андриссен не раз подчёркивал: ИИ снижает стоимость разработки настолько, что код становится практически бесплатным, а ценность переходит в данные и бизнес-логику. Сэм Альтман говорит об удешевлении стоимости использования ИИ в 100 раз к 2027 году.
Согласно Thoughtworks Technology Radar 2025, индустрия уже переходит от разрозненных ИИ-инструментов к оркестрации множества агентов.
Новые роли в командах
Модель «заказчик → архитектор → тимлид → разработчики» уступает место гибридным командам людей и агентов. Количество сотрудников сократится, но их квалификация и ответственность вырастут.
В IBS уже фиксируют запрос на новые специализации: архитектор агентских систем, инженер-оркестратор, инженер верификации, специалист по безопасности агентов, инженер мультимодальных интерфейсов. Каждая из этих ролей предполагает не написание кода, а управление системами, которые код генерируют.
Если ИИ создаёт 99% кода, самая дорогая работа — гарантировать, что 1% «галлюцинаций» не обрушит бизнес.
Что в итоге
По оценке Максима Ковтуна, ключевое изменение — в цикле работы с требованиями.
Схема «требование → интерпретация → код → замечания» сменится на «видение → моментальный прототип → валидация → финальная генерация», где обратная связь поступает не через недели, а через минуты.
Это сократит длительность этапа проектирования на 30–50%.
Потребность в «кодировщике» резко сократится. Но инженер программного обеспечения — специалист, понимающий физику бизнес-процессов, умеющий управлять сетью интеллектуальных агентов и отвечающий за результат, — станет по-настоящему элитарной профессией.
Стоимость работ будет определяться сложностью домена и бизнес-эффектом, а не количеством написанных строк.
