Технологический департамент онлайн-школы иностранных языков Skyeng подвел итоги года использования ИИ в разработке. За это время компании удалось сократить средний Lead Time (время от постановки задачи до выхода в продакшен) на 35%, при этом объем выпускаемых изменений вырос, а количество инцидентов осталось на прежнем уровне. Эти данные компания предоставила CNews.
Ключевым элементом инфраструктуры стал внутренний ИИ-ассистент «Джулия», встроенный в корпоративную экосистему. «Джулия» интегрирована с Jira, репозиториями кода и внутренними сервисами. Она самостоятельно получает задачи, анализирует кодовую базу, выполняет типовые инженерные задачи, такие как обновление библиотек, рефакторинг и технические исследования, и формирует pull request для проверки разработчиками. Также система используется для автоматизированного code review и анализа архитектуры сервисов. Для безопасной работы с корпоративными данными компания разработала собственный MCP Gateway — инфраструктурный слой между ИИ и внутренними системами, управляющий правами доступа и блокирующий несанкционированные обращения.
| Метрика | Изменение |
|---|---|
| Средний Lead Time | −35% |
| Штат технологического департамента | −30% |
| Объем выпускаемых изменений | Увеличился |
| Количество инцидентов и багов | Осталось на прежнем уровне |
| Средние затраты на ИИ-инструменты на сотрудника | ~$40/мес. |
Параллельно Skyeng централизовала закупку лицензий на ИИ-инструменты и отслеживает эффективность инвестиций. Для senior-разработчиков применение ИИ стало обязательным требованием: они должны не только использовать инструменты, но и помогать командам находить новые сценарии. По итогам года технологический департамент сократился примерно на 30%, но объем выполняемой работы увеличился. Средние расходы на ИИ-инструменты составляют около $40 в месяц на сотрудника, а для наиболее активных пользователей достигают $750–800. По оценке компании, это существенно ниже стоимости расширения инженерной команды. «Наибольший эффект дает не сама модель, а выстроенная вокруг нее инфраструктура и изменение рабочих процессов», — отметила CTO Skyeng Ирина Шанина.
Создан внутренний ИИ-помощник «Джулия», интегрированный с Jira и корпоративными репозиториями.
Остается неясным, насколько такая модель масштабируема за пределы Skyeng. Компания не раскрывает абсолютные показатели, только относительные изменения. Кроме того, сокращение штата на 30% при росте объема работы — это результат, который может иметь долгосрочные последствия для культуры разработки. Тем не менее, пример Skyeng демонстрирует, что системное внедрение ИИ в процессы может дать измеримые результаты уже в первый год.
