Сбер сформировал ИИ-экосистему решений для разработчиков

Сбер сформировал экосистему решений для разработчиков – она включает GigaCode, GigaIDE, Gitverse и другие AI-инструменты. Об этом первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин рассказал в интервью «Коммерсанту».

«Создателям AI-агентов сегодня не обязательно обладать навыками программирования, - подчеркнул он. - 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% разработчиков в мире применяли AI-инструменты для разработки. Бигтехи, такие как Microsoft или Google, уже более 30% кода создают с помощью AI или полностью автономно».

Сбер за счет внедрения AI-инструментов в процессы разработки продуктов стремится к ускорению фаз генерации гипотез, написания и проверки кода, рассказал Александр Ведяхин. «Для решения этих задач мы сформировали экосистему решений для разработчиков – она включает GigaCode, GigaIDE, Gitverse и другие AI-инструменты. 90% наших разработчиков отметили рост продуктивности: до 15% снижение времени разработки; 45% сгенерированного кода принимается разработчиками», - отметил он.

AI, по его словам, 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»)».

«Приведу несколько примеров из мировой практики. Компания L'Oréal в рамках своей лаборатории CREAITECH сократила цикл создания продуктово-маркетингового контента на 60%. 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% посредством виртуального тестирования и за четыре года запустил более 100 продуктов с новыми рецептурами», - рассказал Александр Ведяхин.

Кроме того, AI представляет собой полезный инструмент для ученых, добавил он: «Так, модель искусственного интеллекта AlphaFold2 (разработана в Великобритании), за создание которой её 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 млн кристаллических материалов, что эквивалентно почти 800 годам накопленных человечеством знаний».

Сбер также разрабатывает AI-платформу для научных исследований, которая в перспективе трансформируется в полноценного цифрового сотрудника: будет автономно проводить исследования, анализировать данные, отметил Александр Ведяхин: «Наша цель – ускорить исследовательский цикл в 10 раз, объединив разные области знаний и создав новые возможности для научных открытий».