Ассоциация ФинТех (АФТ) представила исследование «ИИ-трансформация разработки», основанное на опросе участников — лидеров российского финтех-рынка. Результаты показывают, что искусственный интеллект стал рутинным инструментом: 96% опрошенных компаний применяют ИИ в разработке ПО, из них 44% — активно, а 52% — в пилотных проектах. Еще недавно такие сценарии обсуждались как перспектива, теперь это повседневная практика.
Исследование фиксирует двойственный эффект от внедрения ИИ. С одной стороны, компании, уже использующие технологию, экономят до 10 часов в неделю на разработчика — время уходит на улучшение качества кода, новые функции и документацию. С другой — эффект неравномерен: одни этапы ускоряются кратно, другие усложняются. 45% участников опроса считают, что ИИ существенно повышает скорость разработки, но 41% одновременно отмечают снижение качества решений. Руководитель управления стратегии, исследований и аналитики АФТ Марианна Данилина подчеркивает: «Ускорение само по себе не цель. Если компания не считает эти два показателя вместе, она рискует принять рост числа строк кода за рост эффективности».
| Показатель | Доля компаний |
|---|---|
| Применяют ИИ в разработке | 96% |
| Используют активно | 44% |
| Проводят пилоты | 52% |
| Используют вайб-кодинг | 68% |
| Отмечают рост скорости | 45% |
| Отмечают снижение качества | 41% |
| Считают важным системное мышление | 86% |
| Видят барьер в ИБ | 65% |
Один из самых распространенных подходов в отрасли — вайб-кодинг, который используют 68% опрошенных финтех-компаний. Разработчик описывает задачу на естественном языке, а ИИ генерирует код, который принимается без детального разбора логики. У этого метода есть обратная сторона, известная как «похмелье
Использование ИИ меняет требования к специалистам. 86% компаний финансового сектора отмечают, что ключевыми становятся системное мышление и понимание ИТ-архитектуры, а не скорость написания кода. Появляются новые специальности: промпт-инжиниринг, проверка результатов ИИ, безопасная разработка с учетом ИИ-уязвимостей. При этом ценность джуниор-позиций, по мнению 41% респондентов, снижается — рутинные задачи все чаще автоматизируются.
Меняется и структура расходов на разработку. Переход от ИИ-ассистентов к автономным агентам, которые самостоятельно пишут код, запускают тесты и открывают pull request, кратно увеличивает потребление токенов — единиц измерения стоимости работы языковых моделей. При агрессивном использовании агентных систем рост может достигать 24 раз по сравнению с базовыми ассистентами. Это ставит вопрос об экономической эффективности таких решений.
Отдельный барьер для масштабирования — информационная безопасность. 65% финтех-компаний указали на требования ИБ, 53% — на ограничения передачи данных внешним сервисам. Поэтому спрос смещается в сторону отечественных решений с возможностью развертывания внутри контура компании. Это открывает нишу для российских вендоров, предлагающих ИИ-инструменты для разработки с соблюдением требований безопасности.
