Сбер строит ИИ-конвейер: агенты пишут код, люди отвечают за здравый смысл

На инженерном дне конференции ГигаКонф старший вице-президент Сбербанка и руководитель блока «Технологии» Кирилл Меньшов рассказал, как компания перестраивает разработку и эксплуатацию с помощью ИИ-агентов. По его словам, отрасли предстоит перейти к агентной разработке — процессу, в котором ИИ-агенты помогают пройти путь от первоначального замысла до работающего продукта, а человек задаёт направление и контролирует результат.

Меньшов подчеркнул, что перемены затрагивают не только отдельные инструменты, но и всю организацию работы. Он призвал российскую ИТ-отрасль развиваться в новой парадигме: по его оценке, если компании не совершат качественный переход, они рискуют ослабить одно из важных преимуществ страны — инженерное сообщество, опирающееся на сильную математическую школу. Обмен опытом, отметил он, нужен, чтобы отрасль быстрее развивалась и сохраняла конкурентоспособность.

Эффект ИИ-агентов зависит от того, где и как их применяют. Меньшов сравнил три сценария с поездкой на автомобиле. В личных проектах разработчиков, или pet-проектах, уместен вайб-кодинг — свободное создание программ с помощью ИИ без сложной системы согласований. Это похоже на езду по открытому солончаку: можно выбирать направление и скорость.

Стартап или команда, работающая над одним продуктом, напоминает загородную трассу: ограничений меньше, а скорость во многом определяется возможностями инструментов и команды. В таких условиях агентная разработка, по словам Меньшова, способна увеличить производительность в разы. Крупное предприятие он сравнил с движением по центру города: там много «светофоров» — соседних команд, проверок кибербезопасности, аудитов, требований к логированию и журналированию. Поэтому одинаковые ИИ-инструменты дают разный результат: многое зависит от того, насколько слаженно устроено взаимодействие.

Сбер переходит к подходу AI-first — когда ИИ учитывается как основной элемент разработки. При этом компании важно создать собственный harness, то есть техническую «обвязку» вокруг модели и инструментов, поскольку зарубежные сервисы могут в любой момент стать недоступны. AI-native разработка означает не просто добавление ИИ в старый процесс, а перестройку самого процесса.

В этой модели действуют две петли: человек формирует намерение и спецификацию, а ИИ реализует задачу. Человек управляет замыслом и контролирует работу агента. Меньшов предупреждает, что возможность быстро создать множество вариантов не означает, что нужно бесконечно выпускать функции: иначе клиенты будут постоянно сталкиваться с меняющимися кнопками и дизайном. ИИ может быстро подготовить 20 MVP — минимально жизнеспособных версий продукта, — но затем нужно выбрать одну и довести её до полноценной реализации.

Поэтому в агентной разработке ключевым становится не столько написание кода, сколько точная спецификация — описание того, что именно требуется получить. Контроль следует встраивать непосредственно в рабочий процесс. Меняется и устройство команд: Tiny Teams отвечают за продукт и бизнес-эффект, а Enabling Teams создают общую среду, в которой работают ИИ-агенты.

По данным Меньшова, в сентябре 2026 года объём разработки в Сбербанке был на 70% выше, чем в сентябре 2025-го. Все инженеры банка используют ИИ в работе; средний объём потребления каждого, по его словам, составляет 220 млн токенов в месяц. Токены — это небольшие единицы текста, которыми модели обрабатывают запросы и ответы; их число служит одним из показателей интенсивности использования ИИ.

Теперь агентизация распространяется и на эксплуатацию — ежедневную поддержку сервисов после запуска. Для этого Сбер представил методологию AI-Disrupt PSLC (Product Service Life Cycle — жизненный цикл продукта и сервиса), развивающую идеи AI-Disrupt PDLC (жизненный цикл разработки продукта). В PSLC предусмотрены две петли: надёжности и доверия, а также сопровождения сервиса. Цель — следить не только за доступностью систем, но и за тем, достигают ли они ожидаемого результата, соответствуют ли замыслу и заданным правилам. Отклонения предлагается обнаруживать и устранять в реальном времени.

ИИ-агенты при эксплуатации должны работать в установленных человеком границах. Высокорисковые и труднообратимые решения остаются за людьми; задачи с низким риском и возможностью быстро отменить результат можно передавать агентам.

Меньшов считает важным развивать автоматизацию разработки и эксплуатации сбалансированно. Если ускорить создание новых функций, но не усилить поддержку работающих систем, эксплуатация не успеет за изменениями. Сбер стремится связать надёжность, постоянное развитие и бизнес-результат через обратную связь от пользователей и эксплуатации. Сейчас пользовательские проблемы чаще находятся в ведении контакт-центров и бизнеса, а технические — команд эксплуатации. Если объединить эти потоки, сервис сможет быстрее выявлять недостатки и развиваться на основе реального опыта.

Инженерная ГигаКонф продолжает конференцию для руководителей бизнеса, прошедшую 23 сентября. В программе инженерного мероприятия заявлены четыре направления: ИИ-инструменты; модели и инфраструктура; harness — среда и инструменты вокруг моделей; AI-native организация, в которой процессы изначально строятся с учётом ИИ.