Сбер разработал экосистему решений для разработчиков с использованием AI-инструментов
Экосистема решений для разработчиков от Сбера включает в себя GigaCode, GigaIDE, Gitverse и другие инструменты на базе AI. Об этом было сообщено в интервью изданию первый зампред правления Сбербанка.
«Создание AI-агентов сегодня не обязательно требует навыков программирования. Они используют low-code и no-code инструменты на основе больших языковых моделей (Large Language Model, LLM), которые позволяют проектировать схемы агентов и получать услуги на выходе. По данным Stack Overflow, в 2024 году 97 процентов разработчиков в мире будут применять AI-инструменты для разработки», — сообщил топ-менеджер. По его словам, уже более 30 процентов кода создается с помощью AI или полностью автоматически.
«В Сбер мы стремимся к ускорению процесса разработки продуктов благодаря внедрению AI-инструментов, что позволяет нам быстрее генерировать гипотезы, писать и проверять код. Для решения этих задач мы разработали экосистему решений для разработчиков — в нее входят GigaCode, GigaIDE, Gitverse и другие AI-инструменты. 90 процентов наших разработчиков отметили рост производительности: до 15 процентов снижение времени разработки; 45 процентов сгенерированного кода принимается разработчиками», — рассказал Александр Ведяхин.
По его словам, AI может помочь не только в разработке 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 маркетингового контента на 60 процентов. Благодаря GenAI для автоматизации проектирования производитель энергетических систем 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 рецептами», — отметил Александр Ведяхин.
Кроме того, AI, по его словам, представляет собой полезный инструмент для ученых. Так, модель искусственного интеллекта AlphaFold2 (разработанная в DeepMind), за создание которой ее авторы получили Нобелевскую премию по химии, способствовала решению многолетней проблемы предсказания 3D-структуры белка за считанные часы. Команда DeepMind (также 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 полноценно цифрового сотрудника: будет автоматически 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.
