«Когда AI-агенты становятся полноценными участниками SDLC»
Александр Поломодов, T-Tech
AI-ускорение SDLC: проверено на 250 разработчиках, готово для вашей команды
Внедряем AI-инструменты в ваш SDLC — от код-ревью до автотестирования. Проверенная методология от компании, где треть кода создаётся с помощью AI-агентов. Организаторы первой в России конференции по AI в разработке.
Обсудить внедрение AI в разработкуAI меняет индустрию — и это уже не хайп
Бигтех ускоряет релизы, перестраиваются привычные составы команд и проектные роли. Компании, которые системно внедряют AI в разработку, получают конкурентное преимущество на годы вперёд.
Мы прошли этот путь сами:
- С начала 2025 года внедрили Cursor для всех разработчиков, тестировщиков, аналитиков и менеджеров
- Треть кода компании создаётся с помощью AI-агентов (по данным аналитики Cursor, без учёта автокомплитов)
- 3 октября 2025 провели конференцию AI Boost — первую в России, полностью посвящённую AI в SDLC
Теперь передаём этот опыт вашей команде.
AI Boost — первая в России конференция про реальное ускорение разработки
3 октября 2025, Москва, ДК Рассвет. 350 участников, 5 докладов, 2 круглых стола. Спикеры из Яндекса, VK, МТС, Сбера, T-Tech, RuStore — лидеры, которые уже внедрили AI в production-процессы.
«Когда AI-агенты становятся полноценными участниками SDLC»
Александр Поломодов, T-Tech
«Как научить вайбкодингу полсотни разработчиков и не нажить врагов»
Евгений Сатуров, Surf
«От хайпа к результату — AI-инструменты за рекордные сроки»
Сергей Кузнецов, RuStore
«Shift-left подход и автогенерация автотестов»
Мария Лещинская, Surf
Круглые столы:
- «Внедрение AI vs Безопасность» — с участием Positive Technologies, Сбера, Ozon FinTech
- «AI в продакшн — существуют ли эффективные способы использования нейросетей в серьёзной разработке»
[ ПРОБЛЕМА ]
Обсудить внедрение
Почему AI-инструменты не работают «из коробки»
Выдать разработчикам подписку на Cursor — недостаточно. Без методологии, обучения и изменения процессов большинство специалистов продолжат работать по-старому.
Реальность внедрения AI соответствует теории диффузии инноваций:
- 2,5% — инноваторы, которые сами разберутся
- 13,5% — ранние последователи
- 70% — большинство, которому нужна системная помощь
- 15% — требуют точечной работы
Без системного подхода вы получите:
- Разрозненное использование инструментов
- Отсутствие измеримых результатов
- Сопротивление изменениям внутри команд
- Потраченные бюджеты на лицензии без отдачи
Готовы систематизировать внедрение AI?
Обсудим, как адаптировать нашу методологию под вашу команду.
[ РЕШЕНИЕ ]
Шесть направлений AI-трансформации разработки
Комплексная программа, которую можно внедрить за месяц — и получить измеримый результат.
1. Метрики производительности
Дашборд с метриками DX Core 4. Замер baseline до внедрения. Отслеживание прогресса по командам и ролям. Результат: объективные данные для обоснования инвестиций.
2. Обучение разработчиков
Лекции для всей команды по направлениям. Воркшопы с лидерами мнений. Работа с реальными задачами из вашего трекера. Результат: команда умеет использовать AI.
3. AI в тестировании
Генерация тест-кейсов по требованиям. Автоматизация написания автотестов на Playwright. Интеграция в существующие процессы QA. Результат: автотест с 10 до 2 часов.
4. AI для бизнес-аналитиков
Методика оценки проектов с помощью AI. Шаблоны и промпты для аналитиков. Автоматизация рутинных задач. Результат: оценка проекта с 2-3 дней до 2 часов.
5. Автоматическая вёрстка из Figma
Аудит дизайн-системы на готовность к автовёрстке. Доработанный MCP для работы с Figma. Плагин-линтер для проверки готовности макетов. Результат: автоматическая вёрстка виджетов.
6. AI Code Review
Интеграция AI код-ревью в CI-пайплайн. Настройка правил и чеклистов под стандарты компании. Комментарии к изменениям в pull request. Результат: экономия 5-10% времени разработчиков.
[ БЕЗОПАСНОСТЬ ]
Как работать с AI и не нарушить требования ИБ
Мы понимаем, что безопасность — первый вопрос для крупных компаний. Вот как мы решаем эту задачу.
Вариант 1: Использование облачных моделей
Внутри Surf мы применяем Cursor с моделями Anthropic, OpenAI, Gemini. Многие компании разрешают такой подход:
- Для всей разработки — если политика ИБ позволяет
- Для определённого круга проектов — например, только фронтенд
- Для некритичных задач — прототипирование, внутренние инструменты
Вариант 2: Развёртывание в закрытом контуре
Если облачные модели недопустимы, разворачиваем инструменты внутри вашей инфраструктуры:
- AI Code Review — полностью on-premise
- Автоматизация тест-кейсов — AI получает только требования и доступ к интерфейсам, код не передаётся
Помогаем «продать» AI внутреннему ИБ
- Объясняем, как работают инструменты
- Готовим аргументацию для согласования
- Предлагаем компромиссные сценарии
[ МЕТРИКИ ]
Что вы получите: наши результаты и прогноз для вашей команды
Цифры, которых мы достигли в собственных процессах — и что это означает для команды вашего масштаба.
Распределение команды:
- Медианный разработчик: 33% кода с помощью AI (≈1 коммит в день от агента)
- Топ-15% лидеров: от 3x до 8x больше AI-генерированного кода
- 15% требуют точечной работы — выявляем и помогаем подтянуть
Прогноз для команды 1000 человек
Что это значит в деньгах:
При команде 1000 разработчиков и среднем ФОТ ~3 млрд ₽/год: +15% производительности = эквивалент 150 дополнительных разработчиков. Это ~450 млн ₽/год экономии. ROI консалтинга: 10x-20x в первый год.
[ ПРОЦЕСС ]
Как проходит внедрение
От первой встречи до измеримых результатов — 4 недели активной работы и до 12 месяцев поддержки.
[ 01 ]
Неделя 1-2
Метрики и диагностика — замер текущих показателей SDLC, анализ процессов, определение baseline.
[ 02 ]
Неделя 2-3
Обучение и воркшопы — лекции для всей компании, персональные сессии с лидерами мнений, работа с реальными задачами.
[ 03 ]
Неделя 3-4
Техническое внедрение — настройка AI Code Review в CI, интеграция инструментов тестирования, передача артефактов.
[ 04 ]
Месяцы 2-12
Поддержка и сопровождение — консультации, отслеживание прогресса по метрикам, корректировка практик.
[ ДЛЯ КОГО ]
Кому подойдёт консалтинг
Целевой размер IT-команды: 500–1500 человек, включая разработчиков, тестировщиков, аналитиков.
CTO и IT-директоров
Получите проверенную методологию внедрения AI в разработку. Повысьте производительность команды без пропорционального роста штата. Обоснуйте результаты перед стейкхолдерами через прозрачные метрики.
VP Engineering и Head of Development
Выявите лидеров изменений и тех, кому нужна помощь. Постройте систему масштабирования AI-практик внутри команд. Получите инструменты оценки AI-навыков при найме.
CPO и Product-менеджеров
Ускорьте time-to-market за счёт AI-ассистированной аналитики и тестирования. Получите более качественные ТЗ, понятные и разработчикам, и AI-агентам.
HR и руководителей трансформации
Поймите, как определять топ-перформеров AI-трансформации на рынке труда и внутри компании. Получите методики обучения и масштабирования практик.
[ ПОЧЕМУ МЫ ]
Мы внедрили это у себя — и измерили результат
Треть кода Surf создаётся с помощью AI-агентов. 250 специалистов используют AI-инструменты в ежедневной работе.
[ ОТЗЫВЫ ]
Клиенты о работе с нами
NDA
Банк из ТОП-20 РФ Благодаря работе Surf мы получили положительные отзывы от конечных пользователей об удобстве и функциональности приложения. Мы часто общались между собой, обеспечивая прозрачный и эффективный рабочий процесс. Обширный опыт работы в банковской сфере и технические знания являются отличительными чертами их работы.
Yotolab Surf обеспечил отлаженный процесс, который показал хороший баланс между техническими навыками и ориентацией на клиента. Благодаря высокому уровню экспертизы компания предлагает множество проактивных решений. В итоге vs получили снижения текучести кадров и повышения удовлетворенности сотрудников.
NDA
Сеть заводов В Surf работают опытные специалисты, которые не только разрабатывают приложения, но и предлагают способы улучшения и оптимизации процессов. Например, они предложили использовать концепцию BYOD (bring your own device), что позволило сотрудникам установить приложение на их собственные смартфоны и избавило компанию от необходимости покупки корпоративных мобильных устройств.
[ FAQ ]
Ответы на частые вопросы
При команде 1000 человек даже консервативные +10% производительности — это эквивалент 100 дополнительных разработчиков (~300 млн ₽/год). Стоимость консалтинга сопоставима с 5-7 senior-разработчиками. ROI первого года: 5x-20x в зависимости от глубины внедрения.
Есть несколько вариантов: использование облачных моделей (если политика позволяет), развёртывание инструментов в закрытом контуре, гибридные сценарии. Помогаем подготовить аргументацию для ИБ.
Программа оптимизирована для крупных команд, где эффект масштабируется. Для меньших команд возможен сокращённый формат — обсудим индивидуально.
Лекции — 3-4 сессии по 1-2 часа. Персональные воркшопы — полдня для лидеров мнений. Остальное обучение происходит в процессе работы.
Да. AI-инструменты особенно полезны для работы с существующим кодом: рефакторинг, написание тестов, понимание бизнес-логики.
Решения
Услуги
Технологии