Siberian.pro ускорила аналитику на 50% и сэкономила сотни часов: как ИИ-агент изменил разработку

Год назад в Siberian.pro, компании по разработке цифровых решений, решили перейти от экспериментов с ИИ к активному внедрению. Создав внутренний AI-юнит, они начали систематически применять ИИ-агентов в собственных бизнес-процессах, в первую очередь, в разработке. За этот период удалось ускорить бизнес-аналитику на 40-50%, сократить время на код-ревью на 30%, а также значительно повысить скорость и качество тестирования, высвободив сотни часов специалистов для более глубокой работы.

В разработке рутина, это скрытый пожиратель ресурсов: часы уходят на составление первичных документов, поиск информации, типовые проверки и ревью, которые не создают новой ценности. Умножьте эти часы на стоимость высококвалифицированного специалиста, и станет очевидно, сколько теряет бизнес. Сегодня эту нагрузку можно снять, и не просто автоматизировать, а кардинально перестроить подход к работе.

Реальность разработки до внедрения ИИ-аагента

До активного внедрения ИИ, как и во многих других компаниях, в Siberian.pro значительная часть времени специалистов уходила на рутинные, но необходимые операции. Бизнес- и продуктовая аналитика требовала ручного выделения требований из неструктурированных коммуникаций с заказчиком, составления черновиков ТЗ и HLD. Процесс прототипирования был долгим и ресурсоёмким, а код-ревью и тестирование, хотя и были автоматизированы частично, всё равно требовали значительного участия человека.

При этом, обычная автоматизация, основанная на жёстких скриптах, справлялась только с формализованными процессами. Любое отклонение от шаблона — нестандартный запрос, нетипичный документ — и задача снова ложилась на плечи специалиста. Это замедляло процесс, увеличивало вероятность ошибок и отвлекало ценные кадры от решения более сложных, творческих задач.

Путь к ИИ-агенту: от хайпа к системному подходу

В 2023 году, когда многие только "игрались" с нейросетями, Siberian.pro уже экспериментировала с LLM. Однако спустя год стало очевидно, что это не просто игрушка, а мощный инструмент для трансформации бизнеса. Руководство компании задалось вопросом: "Зачем? Чтобы что?". Целью было не просто внедрение новой технологии, а повышение эффективности и создание более качественных продуктов, а не замена людей машинами.

Компания осознала, что для реальных изменений недостаточно просто "прикрутить тачскрин к лошади". Нужно было отказаться от старых подходов и перейти к принципиально новому способу работы. ИИ-агент виделся не как очередной инструмент, а как полноценный помощник, способный брать на себя значительную часть рутины и действовать автономно в рамках заданных правил.

Как проектировали ИИ-агента: функционал и роли

В Siberian.pro ИИ-агента проектировали как многофункциональную систему, способную выполнять ряд ключевых задач в жизненном цикле разработки:

• Бизнес- и продуктовая аналитика. Агент научился выделять бизнес-требования, риски и ключевые метрики из неструктурированных данных (например, записей созвонов с заказчиками), формировать черновики ТЗ и HLD, а также анализировать качественные данные (отзывы) для пресейла и аудита продукта.
• Быстрое прототипирование. ИИ-агент получил возможность генерировать функциональные прототипы на основе текстовых описаний, используя специализированные инструменты. Это позволило проверять гипотезы и демонстрировать концепции заказчикам значительно быстрее.
• Код-ревью. Агент был интегрирован в процесс код-ревью как первая линия проверки, способная выявлять до 99% критичных и некритичных багов на ранних стадиях. При доступе к контексту проекта, нефункциональным требованиям и истории правок, автоматизированное ревью стало более глубоким.
• Тестирование. ИИ-агент взял на себя автоматизацию всех этапов тестирования: юнит-тесты, интеграционные тесты, и частично UI/End-to-end. Цель — чтобы QA-специалисты лишь описывали тест-кейсы, а агент самостоятельно выполнял автотесты.
• Поиск по внутренним документам (RAG). На базе опенсорсного решения был создан внутренний AI-ассистент, отвечающий на вопросы по корпоративной базе знаний (отпуска, больничные, работа с Jira, стандарты компании). Планируется расширение на проектные данные для быстрого доступа к информации.
• Использование Agent Skills. Агенту были "присвоены" навыки (skills) — точные инструкции, как получать и обрабатывать информацию из различных источников (Confluence, Jira, GraphQL). Это повысило автономность агентов и сократило потребление контекста LLM.

Ключевым принципом было сохранение человека в контуре принятия решений. Агент готовит, собирает, анализирует, а человек проверяет и принимает окончательное решение, фокусируясь на том, что требует суждения, а не рутины.

Внедрение: поэтапный подход и вовлечение команды

Внедрение ИИ-агентов в Siberian.pro происходило не революционно, а эволюционно. Компания начала с направлений, где выгода была очевидна, а риски минимальны. Постепенно, видя реальную экономию времени и повышение качества, сотрудники сами стали предлагать новые сценарии использования ИИ. Это обеспечило высокую вовлеченность команды и органичное встраивание агентов в повседневные процессы.

Особое внимание уделялось обучению и адаптации. Специалисты не чувствовали себя "заменяемыми", а видели в ИИ-агенте мощный инструмент, который освобождает их от скучной работы и позволяет сосредоточиться на более сложных и интересных задачах. Этот подход позволил достичь ситуации, когда 80% сотрудников активно используют ИИ в своей работе.

Результаты трансформации

Главный результат, это не только высвобожденные сотни часов и повышение производительности. Компания смогла значительно улучшить качество продуктов, сократить сроки разработки и прототипирования, а также повысить удовлетворённость сотрудников, освободив их от рутины. ИИ-агент не заменил людей, а сделал их работу более осмысленной и эффективной.

Как перенести это на ваш бизнес

Кейс Siberian.pro показывает, что ИИ-агенты могут радикально изменить подходы к разработке и управлению проектами. Если в вашей компании есть процессы, где квалифицированные специалисты тратят время на рутину, это готовый сценарий для внедрения:

• Определите точки рутины. Найдите самые массовые и повторяющиеся задачи, которые отнимают время у аналитиков, разработчиков и тестировщиков. Это могут быть составление черновиков документов, поиск информации, типовое код-ревью или написание тестовых сценариев.
• Начните с прототипирования и аналитики. Внедрение ИИ-агента для быстрого прототипирования и бизнес-аналитики даст быстрый и наглядный результат, повышая скорость проверки гипотез и качество первичной документации.
• Интегрируйте агента в привычные инструменты. Чем меньше сотрудникам нужно менять свои привычки, тем быстрее они примут новую технологию. Встраивайте ИИ-агентов в уже используемые платформы и сервисы.
• Оставьте людям творчество и решения, агенту, подготовку. ИИ-агент должен быть помощником, который собирает данные, готовит черновики и выполняет рутинные проверки, оставляя человеку функцию принятия решений и творческого анализа.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру