«ИИ помогает оптимизировать процессы, но он не панацея для айтишников»: опыт ИТ-команд Halyk

Внедрение ИИ-ассистентов помогло ИТ-командам Halyk ускорить написание кода в 2 раза. Digital Business узнал, как проходила интеграция, какие задачи решают AI-помощники и как это меняет корпоративную культуру.

Об этом и многом другом рассказали директор департамента Halyk Super App Олег Князев и начальник управления центра искусственного интеллекта Бибарыс Мусагалиев.

«ИИ может не только заметить ошибку, но и объяснить ее суть»

— Что подтолкнуло вас к активному внедрению ИИ-ассистентов в работу ИТ-команд Halyk?

Олег Князев: Мы изучили международный опыт внедрения искусственного интеллекта в разработку программного обеспечения. Отталкивались от целевых KPI: +30% к продуктивности, +20% улучшения качества кода и +50% рост рейтинга удовлетворенности разработчиков.

Олег Князев

— Как выглядела работа команд до внедрения ИИ-ассистентов и Copilot-решений?

— Раньше было сложно добиться нужного покрытия Unit-тестами — теперь их полностью пишет ИИ.

Работа над ошибками занимала много времени: приходилось искать решения в сети и изучать документацию. Сейчас ИИ может не только объяснить суть ошибки и подсказать варианты исправления, но и внести изменения по запросу разработчика в пару кликов.

— Как происходил процесс перехода к новым протоколам? С какими трудностями столкнулись?

— Основных вызовов было два. Во-первых, у разработчиков не было опыта взаимодействия с ИИ. Особенно сложно делегировать свою работу искусственному интеллекту было экспертам старшего возраста.

Для вовлечения сотрудников провели хакатоны с ценными призами, победа в которых была возможна только при условии использования ИИ-инструментов. После этого количество разработчиков, применяющих ИИ, выросло с 20 до 80%.

Олег Князев

Второй момент – вопросы информационной безопасности при передаче чувствительных данных за периметр банка. Сейчас используем для этого модели в контуре банка и облачный сервис, который не обучается на нашем коде и удаляет зашифрованный код сразу после обработки.

— Сколько времени занял путь от «пилота» до полноценной интеграции в рабочие процессы?

— На полноценное внедрение ушло 3 месяца – от исследования лучших глобальных инструментов до запуска в первых двух подразделениях банка по разработке.

— Как использование ИИ-ассистентов и Copilot-решений отразилось на информационной безопасности?

— Проверяем безопасность кода еще до его публикации. Два разных ИИ дают оценку и если обнаруживают уязвимости – код просто не пускают в работу.

«Производительность написания кода выросла вдвое»

— Для каких задач разработчики и аналитики используют ИИ-ассистентов?

Бибарыс Мусагалиев: Мы успешно внедрили ИИ-ассистента GitHub Copilot. Основные сценарии его применения:

• Автогенерация кода для разведывательного анализа данных, построения графиков, таблиц и других инструментов визуализации;
• Создание MVP – «черновой» версии сервиса, в которой уже есть готовые точки входа, документация и структура данных;
• Создание полного цикла обучения и валидации ML-моделей – помогает в написании различных архитектур машинного обучения с нуля;
• Оптимизация и рефакторинг исходного кода. ИИ отлично структурирует проекты и наводит порядок в кодовой базе.

Бибарыс Мусагалиев

— Каков глобальный эффект от нововведения? Как это повлияло на скорость разработки, инженерную и корпоративную культуру?

— ИИ-ассистенты позволяют фокусироваться на высокоуровневых аспектах проектов, не погружаясь в детали написания систем. Это дает редкую для ИТ-специалиста возможность – видеть полную картину задачи, обеспечивая тонкий контроль над процессом.

По моим субъективным оценкам, производительность написания кода выросла примерно в 2 раза. Не считаю ИИ панацеей для айтишников, но он действительно помогает оптимизировать рабочие процессы.

Помимо очевидных преимуществ – ускорения написания кода и быстрого прототипирования моделей – использование возможностей искусственного интеллекта расширяет возможности команды. В процессе использования работники лучше понимают принципы работы этой технологии и смежных дисциплин. Так, наши специалисты поняли, как мыслит искусственный интеллект, стали точнее формулировать промпты, лучше понимать принципы работы облачных моделей и нейросетей в целом.

— Какие еще инструменты планируется внедрить в работу ИТ-команды, чтобы не только создать комфортные условия для специалистов, но и повысить их профессиональный уровень?

— Мы находимся на стадии демократизации ИИ-технологий для всех подразделений банка. Активно внедряем универсальные чат-боты, агенты, базы знаний и support-агентов для различных внешних и внутренних задач.

Бибарыс Мусагалиев

Также сейчас в экспериментальном режиме тестируем различные low-code агентные платформы (конструкторы, где можно создавать цифровых ассистентов почти без программирования – прим. Digital Business) для снижения порога входа в процесс разработки ИИ-агентов.

«Мы создаем среду, где технологии помогают людям развиваться»

«Для нас было важно поддержать инициативу проведения хакатона по разработке с использованием Copilot, - говорит HR-директор Halyk Индира Аширова. - Наша цель – не просто внедрить новую технологию, а показать сотрудникам, как она может облегчить их работу и раскрыть потенциал.

Индира Аширова

Хотим, чтобы каждый специалист в Halyk мог развиваться, используя передовые инструменты. Поэтому поддерживаем ИТ-инициативы, которые направлены на повышение эффективности команд, и создаем среду, где каждый может быть инициатором изменений и реализовать идеи».