В марте 2025 года Альфа-Банк подключил к рабочим процессам китайскую языковую модель GLM-5 с плагином KiloCode для IDE. Пятнадцать команд одновременно получили доступ к инструменту и задание — попробовать разработку с ИИ на реальных задачах. Одну из команд возглавил Евгений, тимлид сервиса «Подбор» HR-Tech-платформы Alfa People, — по его собственному признанию, убеждённый скептик.
Команду намеренно собрали из людей, открыто выступавших против внедрения ИИ в разработку. Помимо тимлида, в неё вошли системный аналитик Костя и продакт Маша — оба без опыта работы с IDE и системами контроля версий. Задачу команда выбрала сама: сервис постановки целей на испытательный срок для сотрудников банка, который одновременно закрывал пункт из продуктового мастер-плана на четвёртый квартал. Дедлайн за несколько дней сократился с 1 апреля до 23 марта.
| Метрика | Значение |
|---|---|
| Срок разработки | ~3 недели (дедлайн сдвинут с 1 апреля на 23 марта) |
| Состав команды | 3 человека: тимлид, системный аналитик, продакт |
| Версий прототипа | 19 |
| Уникальных пользователей за первую неделю | 10 000 |
| Созданных целей за первую неделю | 9 240 |
| Прикреплённых задач за первую неделю | 981 |
| Команд в пилоте | 15 (12 вышли на демо) |
| Команд, выведших сервис в продакшн | 1 |
Вайб-кодинг — подход к разработке, при котором код генерирует языковая модель по текстовым описаниям, а человек формулирует задачи на естественном языке вместо того, чтобы писать код вручную. Термин появился в 2025 году и быстро стал популярным среди не-программистов, которые начали создавать прототипы приложений без технического бэкграунда. Энтерпрайз-контекст ставит перед подходом принципиально другие требования: безопасность данных, интеграции с корпоративными системами, ответственность за релиз.
Из 12 команд, участвовавших в демо, только одна — команда тимлида Жени — вывела сервис в продакшн в срок.
Первые два дня Евгений потратил на онбординг коллег и настройку среды. Самой неожиданной проблемой оказался не сам ИИ, а Git: Маша и Костя не понимали базовых операций — pull, push, merge. Тимлид по шесть часов в день вручную разрешал конфликты в ветках. Параллельно возникла проблема с нагрузкой: 15 команд одновременно обращались к GLM-5 через веб-чат, и днём модель отвечала по 2–3 минуты. Команда перешла на ночной режим работы — с 23:00 до 4:00, когда сервер разгружался.
Прототип интерфейса создавался буквально словесными описаниями: «зелёная кнопка справа, при клике — модальное окно». GLM-5 генерировал HTML-файл, Маша редактировала результат как продакт, Евгений дописывал бэкенд вручную. Всего команда прошла через 19 версий прототипа. В последнюю ночь перед релизом Маша уснула на созвоне, Костя ушёл спать, и финальные баги тимлид правил в одиночку. Утром в понедельник сервис ушёл в поставку.
Дополнительное напряжение добавил технический сбой: в день релиза GLM-5 ушёл на обслуживание, и за два часа до демо Евгений остался без ИИ-ассистента и без коллег, способных писать код самостоятельно. За час до презентации в логах обнаружилась активность ИТ-директора банка — тот протестировал сервис ещё до демо. На самой презентации выяснилось, что из 12 команд только эта вывела продукт в настоящий продакшн; остальные запустились локально или в тестовой среде.
После релиза сервис «Мои цели» за первую неделю набрал 10 000 уникальных пользователей, которые создали 9 240 целей и прикрепили к ним 981 задачу. Развитие продукта передали другой команде — у «Подбора» своя очередь задач. Среди технических решений, реализованных в ходе пилота, — глобальный поиск по сотрудникам банка, который до этого не был интегрирован ни в один сервис Alfa People.
По итогам эксперимента Евгений разделил команду на две подгруппы по три человека — фронтенд и бэкенд — с ротацией между ними. Его вывод о границах применимости вайб-кодинга в корпоративной среде сводится к трём пунктам: без владения Git параллельная работа нескольких человек превращается в хаос; без управления нагрузкой на модель инструмент становится нерабочим в рабочие часы; без жёсткого контроля скоупа задач команда будет бесконечно добавлять фичи вместо того, чтобы выпускать продукт. Архитектурные решения, интеграции и безопасность тимлид оставил за собой — ИИ в этих задачах используется только как инструмент для мозгового штурма, но не как исполнитель.
