Алексей Чистяков, Bercut: «Разработку нельзя полностью передать ИИ»

В кругу топ-менеджеров активно обсуждается мнение, что технологии LCNC (low-code/no-code) могут стать будущим разработки, заменив программистов аналитиками, а процесс создания продуктов будет осуществляться с использованием готовых модулей, при этом код будет генерироваться искусственным интеллектом. Действительно ли мы находимся на пороге революции, которая сделает квалифицированных разработчиков ненужными? Как новые технологические подходы влияют на рынок — разработчиков, клиентов и бизнес в целом, а также на такие показатели, как TCO, TTM и ROI? Об этом рассказывает Алексей Чистяков, технический лидер компании Bercut, в интервью для IT Channel News.

Bercut — российская ИТ-компания с 30-летней историей, специализирующаяся на разработке сложных, высоконагруженных решений и интеграционных платформ для цифровой трансформации. Входит в коммерческий ИТ-кластер «Ростелекома». Продукты Bercut являются фундаментом для выстраивания современного ИТ-ландшафта компаний разных отраслей и базой для поэтапного перехода к полному технологическому суверенитету. 

IT Channel News: В последнее время все чаще утверждается, что LCNC может заменить команду разработчиков. Насколько это возможно?

Алексей Чистяков: Действительно, такое мнение существует. Инструменты low-code и no-code не исключают участия разработчиков, но могут уменьшить их количество. Это связано с тем, что применение таких подходов эффективно только в определенных рамках задач.

Средние и крупные компании, а также госкорпорации, наблюдается рост сложности задач и требований к продуктам. Для них важны не только скорость выхода на рынок, но и такие параметры, как SLA, TCO (общая стоимость владения), отказоустойчивость, способность системы работать под высокой нагрузкой и уровень кибербезопасности. LCNC не всегда позволяет достичь желаемых результатов по этим критериям.

IT Channel News: Что подталкивает рынок к завышенным ожиданиям от использования LCNC?

А. Ч.: Этот тренд поддерживается развитием технологий ИИ и увеличением числа крупных языковых моделей, таких как ChatGPT и DeepSeek, а также локальными разработками, например, GigaChat от «Сбер». Топ-менеджеры, доверяясь простоте работы этих сервисов, могут считать, что умная модель сможет справиться с любой задачей просто на основании устного запроса. Однако практика оказывается более сложной.

Для небольших локальных задач данный подход может быть эффективным, но для получения корректных результатов необходимо освоить промпт-инжиниринг. ИИ не является полноценным разработчиком; он выступает в качестве помощника. Взаимодействие с ним требует обучения: важно понимать его возможности и ограничения.

IT Channel News: Как текущая ситуация с распространением ИИ влияет на роль разработчиков?

А. Ч.: Современные разработчики понимают специфику различных отраслей, так как сегменты часто пересекаются: финтех заимствует идеи из телекоммуникаций, а телеком — из логистики. Успешная работа требует кросс-отраслевых компетенций, которые можно приобрести только через участие в разнообразных проектах. Ранее акцент делался на кросс-стековые навыки — например, различия между Java и Go; сейчас важнее понимать отличия и сходства между финтехом и телекомом.

Роль разработчика будет продолжать эволюционировать — все большее значение будут иметь технические навыки, комплексное видение создаваемого продукта и понимание его связи с бизнес-экосистемой клиента. Разработчики становятся своего рода «архитекторами-дирижерами» или «оркестраторами» процессов.

В общем, разработка остается высокоинтеллектуальной деятельностью, которую невозможно полностью передать ИИ.

IT Channel News: Можно ли заключить, что тема LCNC — это просто хайп, который со временем утихнет?

А. Ч.: Хайпа вокруг этой темы действительно много, и он еще не достиг своего пика. Однако интерес не лишен оснований; LCNC и GenAI уже активно используются. Эти инструменты отлично подходят для создания прототипов, быстрого тестирования гипотез и разработки MVP — для таких задач они действительно эффективны, и я всем их рекомендую.

Для достижения максимального контроля над конечным продуктом следует использовать традиционное кодирование. Это позволяет лучше понимать перспективы его развития, возможности оптимизации и масштабирования, а также обеспечивает надежность работы при высоких нагрузках.

Low-code подходит для автоматизации различных бизнес-процессов. Например, если у компании есть готовый набор инструментов, можно быстро и легко собрать решение «из кубиков»: создать систему, описать бизнес-логику, упаковать в нужный формат и передать результат заказчику. Написание подобного решения с нуля с использованием традиционного кодирования может занять от 2 до 4 недель, с помощью LCNC это можно сделать всего за 15-30 минут. Используя современные платформы LCNC-разработки, например, интеграционную шину данных Bercut ESB, можно быстро и просто интегрировать новую систему с другими решениями в ИТ-инфраструктуре заказчика.

IT Channel News: Что такое ESB Bercut?

А. Ч.: ESB Bercut представляет собой гибридную интеграционную шину, которая позволяет соединять любые системы или микросервисы значительно быстрее и надежнее, чем традиционные методы. В ней встроены специализированные AI-модели для разработки, эксплуатации и мониторинга интеграционного слоя.

С помощью AI-моделей системные администраторы могут легче проводить анализ серверных логов и производительности. В некоторых случаях наши инструменты работают в автоматическом режиме, что удобно для администраторов, которые нуждаются в отдыхе, в то время как модель функционирует без остановок.

Модели также необходимы для разработки. При получении задания на создание интеграционного потока модель определит параметры указанных систем и наладит взаимодействие между ними. Мы разработали универсальную интеграционную шину, которая особенно актуальна в российских условиях, где существует множество ИТ-систем, многие из которых являются устаревшими. Мы помогаем интегрировать такие системы без их замены, поддерживая переход на микросервисы.

Шину можно использовать в рамках традиционной разработки приложений и на нашей LCNC-платформе. При этом встроенные ИИ-ассистенты могут самостоятельно решать множество задач, оставляя разработчикам лишь доработку результатов.

Эти возможности позволяют ИТ-специалистам меньше заниматься техническими вопросами при разработке и эксплуатации, освобождая время для более сложных интеллектуальных задач.

IT Channel News: Какой бизнес-эффект приносит использование интеграционной шины данных ESB? И как его измерить?

А. Ч.: В первую очередь бизнес интересует высокий ROI (Return On Investment), который позволяет оценить сроки окупаемости инвестиций. Также важна полная стоимость владения (TCO — Total Cost of Ownership), поскольку затраты на систему не заканчиваются после завершения разработки.

Бизнес хорошо понимает эти параметры, и ИТ-отделам важно также разобраться в них, чтобы можно было вести диалог о специфике каждой ситуации и прийти к общему пониманию. Такой диалог часто невозможен или очень затруднен.

Для упрощения взаимодействия между бизнесом и ИТ мы в Bercut разработали ТСО-калькулятор, обогащенный ИИ-инструментами. Он помогает заказчикам оценить затраты на полный жизненный цикл решения длиною в 10-15 лет. Формула расчета ROI достаточно проста, поэтому специальный инструмент для этого не понадобился.

Помимо прочего, для эффективной работы ИИ-моделей критически важно тщательно контролировать качество данных — персональных, биометрических и финансовых. Работа с данными также несет за собой расходы, и это важно отразить при подсчете TCO.

Смотрите видеоверсию интервью на VK Video: