17.07.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Интерес к использованию ИИ в разработке продолжает расти. Компании внедряют кодовых ассистентов, автоматизируют тестирование, используют генеративные модели для работы с документацией и внутренними знаниями. На уровне отдельных задач эффект часто становится заметен практически сразу: сотрудники тратят меньше времени на рутинные операции, быстрее находят информацию и получают готовые заготовки решений. Однако между локальным ускорением отдельных действий и ускорением бизнеса существует большая разница. На практике многие организации сталкиваются с похожей ситуацией. Инструменты используются все активнее, но сроки вывода продуктов на рынок почти не меняются. Разработчики генерируют больше кода, однако производительность команд растет значительно медленнее ожидаемого. Согласно исследованию McKinsey «The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value», именно переработка рабочих процессов оказывает наибольшее влияние на способность компаний получать измеримый бизнес-эффект от генеративного ИИ Это закономерно. ИИ способен ускорять отдельные операции, но бизнес получает эффект только тогда, когда ускорение начинает распространяться на весь цикл создания продукта. Рассмотрим, почему многие компании не получают ожидаемой отдачи от внедрения ИИ и какие изменения необходимы, чтобы технология действительно начала работать на результат. Главная ошибка — считать, что проблема находится в написании кода Когда компании обсуждают внедрение ИИ в разработку, основной фокус ... читать далее.