Искусственный интеллект ускоряет создание и обновление программных продуктов, но без изменений в эксплуатации бизнес не сможет в полной мере воспользоваться этой скоростью.
Разработка и эксплуатация должны работать как единый цикл: от бизнес-намерения до надёжно работающего сервиса и его дальнейшего улучшения. Об этом заявил старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов на конференции ГигаКонф для бизнеса.
В октябре Сбер представит методологию AI PSLC, посвящённую эксплуатации программных продуктов и ИИ-систем. Она дополнит подход AI-Disrupt PDLC, связав создание изменений и обеспечение результата в единую модель.
По словам Кирилла Меньшова, переход к новой модели требует не просто внедрения ИИ-инструментов, а пересмотра процессов, распределения ответственности и организации команд. У бизнеса должны развиваться две взаимосвязанные способности: быстро создавать проверенные изменения и обеспечивать их надёжную работу.
Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка:
«Мы не встраиваем ИИ в старый процесс — мы меняем сам процесс, инструменты и организацию команд. Человек определяет, какой результат нужен бизнесу, задаёт требования и ограничения. ИИ-агенты берут на себя всё больше задач по реализации замысла, а результат их работы проходит проверку. Но ускорить разработку недостаточно. Нам нужны две способности одного бизнеса: быстро создавать изменения и обеспечивать их надёжную работу. Поэтому разработку и эксплуатацию мы рассматриваем как единый цикл».
В жизненном цикле разработки продукта (PDLC) сохраняются задачи определения потребностей, проектирования, реализации и проверки решения, но меняются способы их выполнения. Всё большая часть инженерной работы выполняется с участием ИИ-агентов. При этом постановка целей, выбор допустимого риска и ответственность за бизнес-результат остаются за человеком.
Рост скорости изменений повышает требования к эксплуатации. Командам необходимо не только быстрее обнаруживать и устранять сбои, но и контролировать поведение самих ИИ-систем. Технически доступный сервис может давать неверные ответы или выполнять действия за пределами предоставленных полномочий. Поэтому привычные требования к надёжности дополняются требованиями к правильности и допустимости поведения агентов.
Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка:
«Нам важно не только, чтобы система была доступна, но и чтобы ИИ-агенты действовали правильно и в допустимых границах. Доверие к ИИ строится не на вере, а на проверяемых основаниях: метриках, наблюдении за поведением, ограничениях и возможности вмешаться. Чем выше риск и сложнее отменить действие, тем строже должны быть условия, при которых агент может действовать самостоятельно. Применение ИИ не снимает с человека ответственность за результат».
Методология AI PSLC (Product Service Lifecycle) объединяет два направления: применение ИИ в эксплуатации программных продуктов и обеспечение надёжной работы самих ИИ-систем. Люди задают цели, правила и границы автономности. ИИ-агенты помогают обнаруживать и диагностировать отклонения, а в пределах предоставленных полномочий — выполнять действия по восстановлению сервисов. Действия, выходящие за эти границы, требуют согласования с человеком.
В этой модели эксплуатация становится полноценным источником развития продукта. Данные о работе сервисов, клиентском опыте и инцидентах помогают уточнять требования, спецификации и проверки, которыми пользуются люди и агенты. Выводы из эксплуатации проходят проверку, прежде чем становиться основанием для новых изменений. Так PSLC связывается с PDLC: опыт реальной работы улучшает следующий цикл разработки.
