Эксперт Forge Code объяснил, почему для эффективной разработки ПО необходима 'программная фабрика' на базе ИИ
Подробнее
YourStory [india, en]
yourstory.com

Эксперт Forge Code объяснил, почему для эффективной разработки ПО необходима 'программная фабрика' на базе ИИ

Несмотря на то, что искусственный интеллект способен генерировать код с беспрецедентной скоростью, процесс его тестирования, проверки и вывода в рабочую среду представляет собой отдельную сложную задачу. Инженерные команды все чаще используют агентов ИИ для написания кода, устранения ошибок и создания новых функций, однако ускорение кодирования не гарантирует ускорения доставки программного обеспечения.

По мере того как генерация кода набирает обороты, количество проверок растет, тестирование замедляется, а командам становится трудно координировать увеличивающийся объем изменений.

На конференции TechSparks 2026 Тушар Матур, генеральный директор Forge Code, осветил эту проблему в своей сессии «Анатомия программной фабрики». Он объяснил, как инженерные организации, ориентированные на ИИ, могут выйти за рамки автоматизации отдельных задач кодирования и начать создавать системы, управляющие всем жизненным циклом разработки программного обеспечения (SDLC).

Матур отметил, что просто потому, что генерация кода стала проще и быстрее, это не означает, что общий SDLC ускорится. Он напомнил, что традиционный подход к разработке фокусировался на эффективном написании кода, требуя от команд определения требований, подготовки спецификаций и проектирования архитектуры для снижения нагрузки на этап реализации.

Однако, поскольку ИИ берет на себя большую часть работы по кодированию, узкие места смещаются в другие области. Матур описал ситуацию, когда организации сталкиваются с огромным количеством запросов на слияние (pull requests), ожидающих проверки, более длительными циклами тестирования и большим количеством ошибок, чем могут обнаружить существующие регрессионные наборы.

Он подчеркнул, что решение проблемы не обязательно заключается в найме большего числа инженеров или запуске большего количества агентов ИИ. Дополнительные сотрудники могут увеличить затраты на координацию, а добавление агентов без эффективных механизмов обратной связи может привести к созданию кода, который перегружает системы, отвечающие за проверку и тестирование.

«Причина этого в том, что отсутствует сигнал», — пояснил Матур, объясняя, почему простое соединение автоматизированных шагов не создает эффективной программной фабрики.

Матур представил Forge Code как программную фабрику, которая координирует агентов ИИ на протяжении всего цикла разработки. Процесс начинается с сортировки запросов, создания спецификаций и внедрения функций. Затем агенты проверяют изменения перед тем, как они будут развернуты, при этом человеческие инженеры вмешиваются, когда требуются решения или обратная связь.

Система также осуществляет мониторинг в рабочей среде, используя полученные данные для информирования будущих задач. Это формирует цикл обратной связи, позволяющий фабрике выявлять проблемы, совершенствовать свои рабочие процессы и генерировать новую работу на основе полученного опыта. Во время презентации Матур сообщил, что Forge Code использовал около 100 агентов в фоновом режиме для работы над функциями, совместимостью и обнаружением ошибок.

Он изложил шесть принципов для создания эффективной программной фабрики: автономная работа, масштабируемость, экономическая эффективность, измеримость, самосовершенствование и соответствие бизнес-целям. Последний принцип имеет особое значение.

Фабрика должна работать не как задача по написанию кода для каждого запроса, а быть направленной на достижение определенных результатов, таких как повышение удержания клиентов или соблюдение нормативных требований. Команды затем могут расставлять приоритеты функциям на основе ценности, которую они приносят. В этой модели инженеры тратят меньше времени на управление каждой задачей и больше — на наблюдение за результатами, анализ сигналов и улучшение самой системы. Руководители бизнеса также могут напрямую предоставлять запросы и приоритеты, позволяя фабрике преобразовывать организационные цели в бэклог разработки.

Скорость написания кода — это хорошо, но создание лучшего программного обеспечения — вот настоящая победа. Для инженерных команд ключ заключается в преобразовании скорости, обеспеченной ИИ, в надежные продукты, измеримый прогресс и реальные бизнес-результаты.

Похожие сюжеты

Компания предлагает высокую зарплату за написание текстов, поднимая вопрос о влиянии искусственного интеллекта
Подробнее
www.aajtak.in

Компания предлагает высокую зарплату за написание текстов, поднимая вопрос о влиянии искусственного интеллекта

В условиях растущего использования автоматизации многие крупные компании инвестируют в искусственный интеллект и проводят сокращения штата. Тем не менее, компания Anthropic готова предложить 3,25 करोड़ рупий за работу, связанную с написанием текстов. Это вызывает удивление, поскольку задача, которую человек выполняет за час, ИИ может сделать за считанные секунды.

Искусственный интеллект способен написать электронное письмо за несколько секунд или создать черновик блога за минуты, помогая компаниям производить контент в масштабах, которые ранее требовали целой команды. В связи с этим у многих авторов возникает вопрос о ценности их работы, если писать начинают машины.

Несмотря на появление ИИ, компания Anthropic открыла специальную вакансию. На эту должность компания предлагает годовой оклад в размере от 295 000 до 345 000 долларов США, что эквивалентно примерно 2,5 до 3,25 करोड़ рупий. Однако эта позиция предназначена не для рядовых авторов. Кандидат должен иметь опыт работы в сфере исполнительного общения не менее восьми лет, сотрудничая с высшим руководством.

Возникает закономерный вопрос: зачем Anthropic платить такие деньги, если работу может выполнить ИИ? Ответ кроется в том, что сотрудник на этой должности будет работать непосредственно с топ-менеджментом компании. Ему предстоит готовить сообщения для донесения позиции компании до общественности в важные моменты и объяснять сложные вопросы простым языком. Для этого необходимы не только хорошие навыки письма, но и умение стратегически мыслить и давать взвешенные ответы в нужный момент.

Эта работа выходит за рамки простого написания статей для веб-сайтов или описаний продуктов. Требуется специалист, способный глубоко анализировать проблему, прогнозировать влияние сообщения на аудиторию и помогать руководителям принимать решения о том, что и как следует говорить.

Anthropic не является единственной AI-компанией, которая предлагает высокие зарплаты специалистам в области письма и коммуникаций. В сентябре 2025 года OpenAI также объявила о вакансии, связанной со стратегией контента, с годовым пакетом около 400 тысяч долларов. Сотруднику этой должности поручалось улучшать узнаваемость бренда ChatGPT, создавать контент и работать совместно с инженерами и дизайнерами.

Тем не менее, это не означает, что зарплаты в сфере письма растут повсеместно. Это лишь свидетельствует о том, что некоторые AI-компании ценят опытных специалистов, которые, помимо хорошего письма, владеют навыками стратегического планирования, понимания потребностей людей и упрощения сложных тем.

Существует и обратная сторона медали. В июне 2023 года один контент-райтинг сообщил, что после появления ChatGPT некоторые его клиенты перестали ему заказывать работу. Он занимался написанием контента для сайтов и описаний продуктов, которые теперь могут быть быстро созданы с помощью инструментов ИИ, что усилило давление на подобные задания.

Таким образом, с одной стороны, опытным специалистам по коммуникациям предлагают предложения с высокой оплатой, а с другой — некоторым фрилансерам, занимающимся общим контентом, становится сложнее найти работу. Однако это не означает, что все начальные позиции в сфере письма исчезают или что работа любого старшего автора гарантированно защищена. Влияние ИИ зависит от типа выполняемой работы и готовности клиента платить за нее.

Задача автора заключается не только в создании контента, но и в проверке достоверности информации, выявлении упущенных деталей и оценке пригодности материала для читателей. В отчете за сентябрь 2025 года упоминалась работа, связанная с исправлением ошибок и улучшением контента, сгенерированного ИИ.

Это показывает, что люди могут понадобиться для проверки и доработки черновиков, созданных ИИ. Однако нельзя считать, что профессии редактора и фактчекера полностью безопасны, поскольку инструменты ИИ могут помочь и в этих задачах. Следовательно, для авторов становится критически важным не только писать черновики, но и находить ошибки, подтверждать информацию и добавлять необходимые контексты.

Вакансия Anthropic не подходит всем авторам, так как это позиция высокого уровня, требующая многолетнего опыта. Поэтому нельзя делать вывод, что каждый может получить такую зарплату в сфере письма. Для тех, кто стремится построить карьеру в журналистике, копирайтинге или корпоративных коммуникациях, важны не только хорошие навыки письма, но и умение проводить исследования, проверять факты, понимать предметную область и обладать критическим мышлением. Освоение правильного использования инструментов ИИ также может оказаться полезным.

Авторы, которые могут использовать ИИ для ускорения работы, одновременно проверяя информацию, осуществляя качественное редактирование и применяя собственное оригинальное мышление, смогут адаптироваться к меняющейся рабочей среде.

Стартап PeakVision AI предлагает альтернативный подход к внедрению искусственного интеллекта в корпоративном секторе
Подробнее
technode.com

Стартап PeakVision AI предлагает альтернативный подход к внедрению искусственного интеллекта в корпоративном секторе

Для компаний, внедряющих искусственный интеллект, ключевыми вопросами становятся не только выбор модели, но и местоположение работы ИИ, его стоимость, а также возможность сохранения конфиденциальных данных под контролем самой компании. PeakVision AI предлагает решение, заключающееся в переносе большей части задач ИИ внутрь предприятия.

Система этой компании рассматривает задачу, а не отдельное приложение, как основную единицу работы: пользователи формулируют цель, а агенты ИИ выполняют необходимые шаги в локальной вычислительной среде. Соучредитель и технический директор Liangyu Nie сообщил изданию TechNode, что PeakVision AI была основана в 2024 году, преодолевая два основных препятствия на пути внедрения ИИ в корпорациях: сложность развертывания технологии и опасения по поводу безопасности данных.

В марте 2026 года компания открыла штаб-квартиру в Ханчжоу и получила государственную поддержку на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы в размере 15 миллионов юаней. В мае она представила свои первые корпоративные системы и завершила начальный раунд финансирования, за которым последовал второй раунд стоимостью десятки миллионов юаней в августе.

PeakVision AI создает стек корпоративного ИИ, который объединяет локально развернутые вычисления, FengKan AIOS и сервисы агентов ИИ. Эта система спроектирована таким образом, чтобы фокусироваться на том, как агенты завершают задачи, а не на том, как люди перемещаются между различными приложениями. Как отметил Нее, пользователям больше не нужно загружать разные приложения; достаточно сообщить ИИ желаемое через чат-окно, и он выполнит работу.

Центральный тезис стартапа заключается в том, что корпоративное программное обеспечение все чаще будет структурировано вокруг намерения и исполнения, а не вокруг меню, файлов и отдельных приложений. Компания планирует сделать FengKan AIOS с открытым исходным кодом к концу октября. Монетизация PeakVision AI осуществляется за счет оборудования, подписок и индивидуальных внедрений корпоративного ИИ. Более широкая цель компании — превратить проектно-специфическую работу в универсальные решения для различных отраслей.

FengKan AIOS поддерживает стороннее оборудование, в то время как PeakVision AI применяет избирательный подход к своей экосистеме навыков. Нее уточнил, что конечные навыки пользователей, которые могут содержать проприетарные рабочие процессы, останутся неприкосновенными. Однако более обобщаемые навыки, созданные партнерами и передовыми инженерами, могут быть выпущены на рынок.

В настоящее время компания тестирует свою модель через академию FDE, запущенную Shanghai Sixunited Intelligent Technology при поддержке Advanced Micro Devices (AMD). AMD предоставляет вычислительное оборудование, технические цепочки инструментов и ресурсы для проектов. PeakVision AI также сотрудничает с производителями чипов на ранних этапах разработки продукта для оптимизации затрат и производительности, включая партнерство с ChangXin Memory Technologies для снижения стоимости памяти.

В отличие от таких компаний, как Wonderful, которые ориентированы на крупные, часто регулируемые организации и предоставляют им платформы ИИ и команды по внедрению, PeakVision AI нацелена на малый и средний бизнес. Нее подчеркнул, что эти предприятия сталкиваются с теми же проблемами — затратами, технической сложностью и безопасностью данных — но располагают меньшими ресурсами для их решения. PeakVision AI использует недорогое оборудование из китайской цепочки поставок, чтобы каждое внедрение становилось повторяемым решением для схожих клиентов.

Нее заявил: «Я считаю, что малые и средние предприятия по всему миру сталкиваются с одними и теми же проблемами. У них те же болевые точки, что и у крупных предприятий, но есть одна дополнительная проблема: они просто не могут позволить себе тратить столько же». Компания активно ищет возможности за рубежом, получая интерес дистрибьюторов в США, Израиле и Саудовской Аравии, а также изучая Юго-Восточную Азию, Латинскую Америку и Африку, где локальный ИИ может быть привлекателен для бизнеса с ограниченным или ненадежным доступом в Интернет.

PeakVision AI приводит в пример производство и финансовый анализ как ранние примеры своего подхода. На заводе по производству спасательных шлюпок компания сообщила, что ее агенты ИИ сократили цикл проектирования продукта с одного месяца до одной недели. В судостроительной компании ИИ-генерированные проекты позволили инженерам перейти от составления предложений к их проверке и утверждению. Кроме того, по словам Нее, компания разработала инструменты для антикоррупционных органов для анализа финансовых записей и для полиции для отслеживания средств, связанных с мошенничеством.

К 2027 году PeakVision AI стремится охватить 80–100 предприятий в 10 отраслях, а в долгосрочной перспективе — сделать FengKan AIOS широко принятой платформой корпоративного ИИ. Нее считает, что ИИ не способен заменить человеческое суждение, однако признает, что он может уменьшить потребность в персонале. По мере того как ИИ берет на себя больше задач, работники могут уделять больше времени проверке результатов и принятию решений. Нее сообщил TechNode: «Для работодателя задачи, которые раньше требовали как минимум пять человек, теперь может выполнить всего один».

Популярное