Искусственный интеллект в разработке ПО применяют 96% лидеров финтех-рынка — исследование

Ассоциация «ФинТех» провела опрос среди своих участников – лидеров российского финтех-рынка – и включила его результаты в исследование «ИИ-трансформация разработки», в котором изучила, как технология меняет процесс создания программного обеспечения (ПО) в России.

По результатам опроса, ИИ в разработке применяют 96% лидеров рынка из числа участников ассоциации: 44% используют его активно, ещё 52% проводят пилоты и эксперименты.

Один из самых распространённых подходов – вайб-кодинг: его используют 68% опрошенных компаний финансовой отрасли. Разработчик описывает задачу на обычном языке, а ИИ сразу предлагает готовый код, который принимается без детального разбора логики. У метода есть обратная сторона, которую в отрасли называют «похмельем вайб-кодинга»: код формально работает, но команда не понимает, почему он устроен именно так, и не может объяснить и исправить скрытые ошибки.

Фото (с) Ассоциация «ФинТех»
Подводные камни вайб-кодинга.

Около половины (45%) участников опроса считают, что ИИ существенно повышает скорость разработки, но 41% при этом отмечают одновременное снижение качества решений.

Использование ИИ меняет требования к самим разработчикам: 86% опрошенных компаний финансового сектора отмечают, что ключевыми требованиями к IT-специалистам стали системное мышление и понимание IT-архитектуры – вместо скорости написания кода от разработчиков теперь ждут способности видеть систему целиком. В отрасли появляются новые специальности – промпт-инжиниринг, проверка результатов работы ИИ, безопасная разработка с учётом специфики ИИ-уязвимостей. При этом ценность джуниор-позиций, по мнению 41% респондентов, снижается.

Фото (с) Ассоциация «ФинТех»
Изменения в разработке ПО.

Меняется и структура расходов на разработку. Переход от ИИ-ассистентов к автономным агентам, которые самостоятельно пишут код, запускают тесты и открывают запросы на слияние, кратно увеличивает потребление токенов – единиц, которыми измеряется стоимость работы языковых моделей. При агрессивном использовании агентных систем оно может вырасти в 24 раза по сравнению с базовыми ИИ-ассистентами.

Фото (с) Ассоциация «ФинТех»
Агентный инжиниринг реализуется через несколько типов агентов с разными функциями.

Ещё один барьер для масштабирования – требования информационной безопасности: на них указали 65% российских финтех-компаний, ещё 53% отмечают ограничения на передачу данных внешним сервисам. Именно поэтому спрос на рынке смещается в сторону отечественных решений с возможностью развёртывания внутри контура компании.

Чтобы не пропустить самое интересное, читайте нас в Max и Телеграм

Поделиться: