Разработка и ИТ
Как мы комплексно поменяли ИТ отдел нашей компании, благодаря комплексному подходу: внедрением корпоративной ИИ системы, обучением персонала, перестройкой процессов, сменой людей и цифровизацией всех шагов.
- Созвоны сотрудников: уменьшение со среднего 2,2 часа в день до 1,2 в неделю
- Выработка на одного разработчика: рост в 5,8 раза за год
- Стоимость строки кода с учётом финансовой оптимизации: снижение в 32,7 раза за год
Как мы оптимизировали отдел разработки с помощью ИИ
1) Постановка задач
Внедрили ИИ для анализа и постановки задач. Разработчики больше не брали задачи «со слов». ИИ формулирует задачи в нужной структуре из формулировок менеджеров.
- Нет менеджмента «чаек» (прилетел, нагадил, улетел).
- Все задачи хранятся в истории — можно анализировать продуктивность.
- Соответствие SMART: ИИ собирает формулировки по заданным правилам.
- Меньше созвонов за счёт ясных постановок в трекере.
Как это выглядит в корпоративном ИИ?
2) Контроль выполнения
Внедрили ИИ для контроля кода и результата разработчика. Разработчики делают много коммитов в день; ИИ видит весь написанный код и может простым языком объяснить заказчику, чем занимался сотрудник.
- Контроль качества: работа в соответствии с лучшими практиками.
- Нет «волков» — людей, устраивающихся в несколько компаний, с парой часов в день на работу.
- Минимизация общения с разработчиками, ИИ простым языком объясняет, что уже сделано, что осталось и правда ли это сложно.
3) Избавление от избыточных ролей
Убрали избыточные роли, которые раньше воспринимались как обязательные: всех системных аналитиков, фронтенд-разработчиков, DevOps, скрам-мастеров. И остался 1 дизайнер на пол ставки. Теперь продукт, инфраструктуру и сопровождение ведут фулстек-разработчики — с опорой на единый контур знаний и ИИ-ассистента. Проекты мы разбиваем так, чтобы его мог вести 1 человек и не тратил время на синхронизацию.
- Системные аналитики — корпоративный ИИ знает всё о компании и ИТ-системах и помогает разработчику проектировать вместо отдельной роли аналитика.
- Фронтенд-разработчики — корпоративный ИИ с базой о том, как мы реализуем фронтенд; фулстек лишь консультируется с ним.
- DevOps — корпоративный ИИ знает инфраструктуру; плюс сильные фулстеки, которые при необходимости могут помочь.
- Скрам-мастеры — корпоративный ИИ ставит задачи по правилам и контексту переписки.
- Меньше передач между узкими специалистами и меньше синхронизаций «в звонке».
- Запрос к ассистенту подтягивает контекст из тикетов и статей, а упрощённая структура команды убирает лишние согласования.
4) Обучение и найм
Построили систему ИИ для отбора и обучения новых сотрудников: удалось кратно снизить зарплатные расходы и заметно увеличить число кандидатов, которые хотят работать у нас. Также снизили долю дорогих сотрудников: правильно найденные и обученные люди при адекватной зарплате дают примерно схожую по скорости и качеству работу. Оставили немного дорогих разработчиков на почасовой оплате — они только контролируют качество. Разделили труд: где нужна высокая квалификация, платим дорого, но почасово; всё остальное делают сотрудники с адекватными зарплатами.
- Первичный отбор и пробный период — на типовых задачах из нашего контура: видно, как кандидат ведёт тикет, пишет код и пользуется корпоративным ассистентом с опорой на источники.
- Сильные разработчики на почасовке подключаются точечно — сложные PR, архитектура и контроль онбординга, без раздувания дорогого постоянного штата.
Как это выглядит в корпоративном ИИ?
Резюме vs требования задачи в Jira Специалист vs заявка Jira (оценки в таблице) Подготовительное собеседование в AiHunt AiHunt: создать и отредактировать опрос Опрос для онбординга на сайт обучения Оценка процесса обучения (собеседование) Анализ пройденных собеседований Курс онбординга (создание) Регистрация нового сотрудника
5) Перестройка процессов
Руководителей обучили ставить задачи, разработчиков — нести больше ответственности и делать больше коммитов (сохранений кода). Научили пользоваться ИИ на всех этапах.