Сбер сформировал экосистему решений для разработчиков – она включает GigaCode, GigaIDE, Gitverse и другие AI-инструменты. Об этом в интервью изданию «Коммерсантъ» заявил первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин.
Узнайте больше в полной версии ➞«Создателям AI-агентов сегодня не обязательно обладать навыками программирования. Они используют low-code и no-code инструменты на базе больших языковых моделей (Large Language Model, LLM), в которых они проектируют схемы агентов и получают на выходе сервисы. По данным Stack Overflow, в 2024 году 97 процентов разработчиков в мире применяли AI-инструменты для разработки», — рассказал топ-менеджер. Бигтехи, такие как Microsoft или Google, по его словам, уже более 30 процентов кода создают с помощью AI или полностью автономно».
«В Сбере за счет внедрения AI-инструментов в процессы разработки продуктов мы стремимся к ускорению фаз генерации гипотез, написания и проверки кода. Для решения этих задач мы сформировали экосистему решений для разработчиков – она включает GigaCode, GigaIDE, Gitverse и другие AI-инструменты. 90 процентов наших разработчиков отметили рост продуктивности: до 15 процентов снижение времени разработки; 45 процентов сгенерированного кода принимается разработчиками», — рассказал Александр Ведяхин.
По его словам, AI может помочь не только с разработкой продуктов. Уже сейчас он способен анализировать логику бизнес-процессов и предоставлять рекомендации по улучшению продаж и взаимодействия с клиентами. В перспективе AI будет способен самостоятельно создавать для команды качественный product vision («видение продукта»), считает топ-менеджер.
«Приведу несколько примеров из мировой практики. Компания L'Oréal в рамках своей лаборатории CREAITECH сократила цикл создания продуктово-маркетингового контента на 60 процентов. Благодаря GenAI для автоматизации проектирования производитель энергосистем Eaton сократил время разработки новой конструкции освещения с 16 недель до 2 недель. А производитель продуктов на растительной основе NotCo с помощью AI-платформы собственной разработки Giuseppe сократил время на создание новых вкусов на 50—70 процентов посредством виртуального тестирования и за четыре года запустил более 100 продуктов с новыми рецептурами», — рассказал Александр Ведяхин.
Кроме того, AI, по его словам, представляет собой полезный инструмент для ученых. Так, модель искусственного интеллекта AlphaFold2 (разработана в Великобритании), за создание которой ее авторы получили Нобелевскую премию по химии, способствовала решению многолетней проблемы предсказания 3D-структуры белка за считанные часы. А команда DeepMind (тоже из Великобритании) с помощью AI-инструмента GNoME открыла 2,2 миллиона кристаллических материалов, что эквивалентно почти 800 годам накопленных человечеством знаний, сообщил он.
Сбер, по его словам, также разрабатывает AI-платформу для научных исследований, которая в перспективе трансформируется в полноценного цифрового сотрудника: будет автономно проводить исследования, анализировать данные. «Наша цель — ускорить исследовательский цикл в 10 раз, объединив разные области знаний и создав новые возможности для научных открытий», — резюмировал топ-менеджер.