Окончание. Начало здесь
Разработка специализированного ПО требует особого подхода: высокой скорости без ущерба качеству, гибкой адаптации к меняющимся реалиям бизнес-процессов, разумной автоматизации. Насколько всё это трудозатратно и дорого для участников канала — и какие преимущества во взаимодействии с заказчиками обеспечивает такого рода проект, когда всё выходит как надо?
Специальные задачи
«По мере роста числа сервисов и постоянных изменений традиционная модель разработки становится узким местом, — свидетельствует эксперт ИТ-экосистемы „Лукоморье“, — даже небольшие доработки требуют ресурсов ИТ-команды, тестирования и выпуска новых версий. В результате бизнес оказывается ограничен скоростью разработки, а стоимость сопровождения решений постепенно увеличивается. No-code меняет эту модель. Бизнес-подразделения получают возможность самостоятельно адаптировать процессы, запускать новые сервисы и изменять существующие сценарии без постоянного привлечения разработчиков. Это существенно сокращает сроки внедрения изменений, снижает нагрузку на ИТ-команды и позволяет быстрее реагировать на изменения законодательства, организационной структуры или внутренних регламентов».
Как ноу-код ускоряет разработку корпоративных решений
Одна из главных задач современных платформ без кода — сократить время создания и внедрения внутренних цифровых сервисов. Если раньше для запуска нового корпоративного приложения требовалось участие команды разработчиков и длительный цикл программирования, тестирования и доработок, то сегодня значительную часть этих процессов можно выполнить с помощью визуальных инструментов. Именно на таком подходе построена российская платформа «Акола» от ИТ-экосистемы «Лукоморье».
Разработка в «Аколе» ведется в бескодовом режиме: вместо написания кода пользователь последовательно проектирует все основные компоненты будущего приложения. В визуальном интерфейсе можно моделировать структуру данных, настраивать бизнес-логику, создавать пользовательские интерфейсы, определять роли и права доступа, а также подключать внешние сервисы и корпоративные системы. Такой подход позволяет сократить сроки разработки и быстрее адаптировать решения под меняющиеся требования бизнеса.
Платформа ориентирована как на компании, которым необходимо самостоятельно автоматизировать внутренние процессы, так и на ИТ-интеграторов, создающих решения под задачи заказчиков. На ее базе можно разрабатывать корпоративные порталы, базы знаний, сервисы обработки обращений, CRM, HR-системы, ITSM-решения, системы электронного документооборота и другие бизнес-приложения, не ограничиваясь шаблонными сценариями.
Дополнительное ускорение обеспечивает единая среда разработки, в которой собраны инструменты для всего жизненного цикла продукта. Пользователям доступны визуальная настройка бизнес-процессов, генерация и подключение API, средства интеграции с другими информационными системами, автоматизированное тестирование, управление версиями и конфигурациями приложений. Это позволяет отказаться от использования нескольких разрозненных инструментов и сократить время на сопровождение проектов.
Кроме того, платформа поддерживает применение технологий искусственного интеллекта. Большие языковые модели могут использоваться для интеллектуального поиска и автоматизации отдельных бизнес-сценариев, а их интеграция выполняется без разработки дополнительных модулей. В результате компании получают возможность быстрее выводить в эксплуатацию новые цифровые сервисы, оперативно развивать их функциональность и снижать затраты на дальнейшую доработку и сопровождение.
Реклама ООО «РТК ИТ Плюс», ИНН: 7751210607
По резонному замечанию Александра Сахарова, директора по работе с партнёрами компании «Диасофт», решать одну и ту же задачу каждый раз с нуля дорого: «Известно, что плохо спроектированная система не будет надёжной и производительной. Для качественного проектирования нужны сильные архитекторы и время, а значит, сам процесс требует значительных ресурсов. Поэтому каждый раз полностью проходить его заново неэффективно. Хорошо иллюстрирует это пример автомобильной промышленности. Крупные автопроизводители давно используют платформенный подход: разрабатывают единую платформу, а затем выпускают на её базе десятки автомобилей. Все они получают качество, заложенное в платформу. При этом создание каждой новой модели занимает меньше времени, стоимость запуска снижается, а качество растёт».
«Это происходит в том числе потому, — продолжает эксперт, — что инвестиции в платформу существенно выше, чем те, которые можно было бы направить на разработку одной отдельной модели. В ИТ действует та же логика. Платформы Digital Q обеспечивает решение ключевых задач: надёжность, отказоустойчивость, производительность, масштабируемость, безопасность, скорость разработки, качественный пользовательский опыт, архитектура и другие. Таким образом, продукты, созданные на единой платформе, наследуют заложенное в неё качество. При этом их разработка идёт значительно быстрее, чем при проектировании с нуля. Сегодня на базе Digital Q продукты создают не только „Диасофт“, но и партнёры компании. Это позволяет им быстрее запускать новые решения и обеспечивать высокий уровень качества».
Трудозатраты при разработке специализированного ПО действительно выше, чем при работе с типовым решением, — это подтверждает Александр Ложков, технический директор АО «Современные системы»: «Здесь нельзя пренебречь ни этапом аудита, ни построением архитектуры под конкретные бизнес-задачи, ни тестированием и постоянным взаимодействием с заказчиком. Большое время нужно, чтобы собрать под проект команду с нужной экспертизой. Чем сложнее и масштабнее задача (например, интеграция с несколькими legacy-системами, внедрение
Само по себе написание кода — не главная статья расходов; об этом говорит Эдуард Тихомиров, технический директор GitFlic (входит в «Группу Астра»): «Дорогим разработку делает всё вокруг: требования, меняющиеся каждую неделю; команды, работающие вразнобой; тестирование и развёртывание, выполняемые вручную. Мы смотрим на это так: главная экономия не в том, чтобы писать код быстрее, а в том, чтобы убрать потери между этапами. Когда управление кодом, ревью, CI/CD находятся в едином контуре, исчезают скрытые издержки на переключение между инструментами, постоянную синхронизацию и восстановление контекста. Разумная автоматизация снимает рутину и удешевляет каждую следующую итерацию. Вложения на старте окупаются быстро, особенно когда бизнес-процессы заказчика постоянно меняются. Для заказчика это выражается в трёх вещах: прозрачность — виден реальный прогресс, а не чёрный ящик; короткий цикл обратной связи — изменение быстро превращается в работающую функцию; предсказуемость по срокам. В итоге это складывается в доверие, а инвестиции в процессы и автоматизацию становятся способом снизить стоимость владения и выстроить устойчивые отношения с клиентом».
Скорость разработки специализированного ПО, как напоминает Максим Барсуков, директор департамента информационных систем АМТ-ГРУП, зависит от поставленных сроков: «При слишком сжатых сроках иногда приходится подбирать неоптимальный стек технологий, т. е. уже на старте закладывать ограничения, которые отразятся в будущем, в т. ч. на качестве. Меняющиеся требования и процессы — главный тормозящий фактор для сдачи проекта, но в целом очень положительно сказываются на качестве результата и удовлетворённости заказчика. Что и как автоматизировать, решается на старте разработки, с последующей возможной корректировкой. Так, автоматизация тестирования не только разумна, но уже давно считается стандартом, без чего невозможно обеспечить необходимое качество ПО».
Куда же без ИИ
Говоря об автоматизации разработки ПО, нельзя обойти вниманием искусственный интеллект. Но вот вопрос: насколько этот инструмент оправдывает себя именно в приложении к кастомизированным программным решениям для клиентского бизнеса?
«ИИ — мощный инструмент, — признаёт Александр Сахаров. — Настолько мощный, что его бесконтрольное или плохо управляемое использование может привести к серьёзным последствиям. С помощью ИИ уже можно быстро создавать простые и средние по сложности приложения и получать результат в короткие сроки. Однако важно учитывать, что сложная корпоративная система эксплуатируется на протяжении нескольких лет, причём уже через полгода она может существенно отличаться от первоначальной версии. Если изменения также вносятся с помощью ИИ, возникает риск, что в компании не останется специалистов, способных разобраться, как именно работает система, а самое главное — какие ошибки в ней заложены и какие угрозы или утечки она может содержать».
«Поэтому важно, — продолжает эксперт, — чтобы ИИ работал в контролируемой среде. В отчётах крупных компаний в области ИИ-разработки, включая Anthropic и Google, отмечается, что обвязка и экосистема важнее самой ИИ-модели. Чтобы получить качественный результат, необходимо создать большое количество правил, по которым ИИ-модель будет работать. По сути, именно набор этих правил определяет качество результата. Именно такой подход реализован в новой ИИ-версии нашей экосистемы Digital Q. В ней несколько десятков сложных мультиагентных решений взаимодействуют между собой, обеспечивая корректность и прозрачность процесса создания ПО. Пользователь может загрузить в экосистему файл с бизнес-требованиями, после чего она проведёт его через процесс создания ИТ-продукта. На выходе остаётся не „чёрный ящик“ с кодом, а полноценный комплект документов, необходимый для работы служб сопровождения. Летом этого года мы выпускаем ИИ-версию экосистемы Digital Q для ИТ-компаний. Её можно будет скачать с нашего сайта».
Эксперт ИТ-экосистемы «Лукоморье» подчёркивает, что распространение no-code не означает отказ от традиционных языков программирования: «Напротив, современная архитектура предполагает разумное разделение задач: разработчики создают надёжное технологическое ядро платформы, обеспечивают безопасность, производительность и интеграцию, а бизнес-пользователи самостоятельно управляют прикладной логикой и сервисными сценариями. Именно такой баланс сегодня становится одним из ключевых направлений развития корпоративного программного обеспечения, позволяя одновременно сохранять технологическую устойчивость и значительно повышать скорость цифровой трансформации компаний».
Максим Ковтун, управляющий партнёр «Разработка и тестирование» IBS, призывает использовать ИИ-агенты правильно: «Создать крупную систему без предварительной подготовки не удастся. Необходимо продумать архитектуру, организовать взаимодействие сотрудников и ИИ-агентов, процессы фиксации изменений и обновления контента, проводить периодический анализ архитектуры. ИИ оправдывает себя там, где он встроен в процесс, а не заменяет его. Есть два типа запросов, когда бизнес берётся делать все сам. Первый — клиент с помощью внешних сервисов и вайб-кодинга создал приложение, но не знает, как его применять. Как запустить в работу? Как решить вопросы ИБ по уязвимостям? Как и кому поддерживать развитие? В этом случае рекомендуется использовать результат как концепт и для дальнейшей разработки. Второй — ИТ-команда компании хочет выстроить процесс разработки с использованием ИИ. Такие запросы включают настройку инструментов, обучение сотрудников, методологию ведения разработки. Появляются требования не просто поставки кода, а настройки процесса, как этот код можно будет развивать с использованием ИИ-инструментов. В обоих примерах есть запрос на привлечение внешнего стратегического партнёра».
Применение ИИ для разработки ПО среди софтверных компаний, по мнению Максима Барсукова, неоднородно: «Кто-то уже активно применяет и внедряет в свои процессы, а кто-то только изучает/пробует на точечных задачах. Есть области, где ИИ реально усиливает команды и его применение оправдано: написание автотестов, генерация шаблонного кода, автоматизация рутинных проверок. Также его можно применять для прототипирования, когда качество и ИБ на втором месте, а главное — показать заказчику вариант реализации и получить обратную связь. Теоретически заказчик может с помощью ИИ проверить свои гипотезы, создать прототипы, которые могут стать частью технических требований к кастомизированному решению. Но ИИ свойственны, помимо „галлюцинаций“, архитектурные ошибки, т. е. для контроля качества полученного ИИ-решения потребуется профессиональный архитектор. Для постановки задачи для ИИ потребуется профессиональный аналитик. Code review с участием человека обязателен — потребуется разработчик. Никто не отменял ручное тестирование — а это тестировщик. Даже документацию, которую выдаст ИИ, надо будет дорабатывать, — технический писатель. Таким образом, ИИ может быть хорошим помощником, но для реализации проекта потребуется полноценная команда разработчиков. В части ИБ такая же картина: ИИ — это помощник, который может просканировать код на уязвимости; и, наверное, это всё».
Эдуард Тихомиров на опыте своей компании подтверждает, что ИИ в разработке — действительно мощный инструмент: «Мы это видим по тому, как меняются запросы пользователей. Но вокруг него сложилось два полярных мифа: что ИИ заменит разработчика — и что это игрушка, не способная на серьёзную работу. Истина посередине; всё зависит от типа задачи. В кастомизированных решениях ИИ отлично справляется с рутиной: шаблонный код, типовые CRUD-операции, покрытие тестами, миграции, документация. Но кастомизация под клиента — это по определению то, чего нет в обучающей выборке: специфика предметной области, легаси-интеграции, бизнес-правила, которые живут в голове у заказчика и нигде не задокументированы. Здесь ИИ генерирует правдоподобные, но ошибочные решения, и без человека, понимающего контекст, это превращается в мину замедленного действия. ИИ-ассистент разработчика — не конкурент инженеру, а усилитель. На ответственном контуре он всё ещё нуждается в живом специалисте: не как в переписчике кода, а как в человеке, который ставит задачу, проверяет архитектурные решения — и несёт ответственность за безопасность, соответствие требованиям и работоспособность под реальной нагрузкой».
По свидетельству Александра Ложкова, ИИ в разработке кастомизированного ПО реально экономит время и ускоряет рутинные операции: «Но без участия опытных инженеров не способен закрыть проект целиком. „Вайб-кодинг“ хорошо работает как ускоритель для профессионалов, но не как замена инженерной экспертизы. Использование ИИ даёт ускорение на ранних этапах и позволяет команде быстрее переходить к действительно сложной части — адаптации под специфику бизнеса и интеграции с legacy-системами. В кастомизированных решениях ИИ лучше всего работает на конкретных, хорошо формализуемых задачах и хорошо окупается. На сейчас неплохо справляется с генерацией типовых компонентов, автодокументацией и рефакторингом. Успешно может участвовать на этапах тестирования, анализа требований и прототипировании. Хорошо справляется с поиском и адаптацией готовых решений. Увы, ва то же время у ИИ нет архитектурного видения; интеграция с существующим ландшафтом средствами ИИ не учитывает специфические протоколы, внутренние стандарты, политики безопасности; ну, и вдобавок самописное решение имеет перспективу становится „чёрным ящиком“, если нет документации, тестов и понятной архитектуры. На практике сейчас используют гибридную модель. ИИ берёт на себя типовые операции, рутину и черновую генерацию, а команда проекта отвечает за архитектуру, безопасность, тестирование и соответствие требованиям. Я бы говорил о том, что для ИТ-канала ИИ не конкурент, а возможность повысить эффективность; предложить более гибкие и предсказуемые проекты. А для заказчика ИИ — не повод отказываться от профессионалов, а шанс быстрее получить нужное решение при сохранении качества и безопасности».
Источник: Максим Белоус, IT Channel News
erid: