Сбер видит перспективу в совместной с Китаем работе над агентными технологиями и готов предоставить свою экспертизу для усиления евразийского сотрудничества в рамках развития методологии AI-Disrupt PDLC. Об этом в интервью китайскому изданию SINA.com в период проведения Всемирной конференции по искусственному интеллекту (WAIC) в Шанхае рассказал старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбера Кирилл Меньшов.
«Мы готовы делиться этой экспертизой с коллегами из Китая, чтобы развивать агентную разработку на европейско-азиатском уровне. Мы строим сотрудничество не как экспорт инструментов, а как совместную разработку практик: обмен кейсами, эксперименты с мультиагентными системами, проработка стандартов работы со спецификациями и правил проверки результата. Мы открыты к изучению лучших практик китайских компаний и готовы интегрировать их в будущие обновления AI-Disrupt PDLC. Китай является одним из мировых лидеров в сфере ИИ, а Россия обладает сильной математической школой и фундаментальной наукой. Совместная работа даст практические результаты и повысит конкурентоспособность обеих сторон», — отметил Меньшов.
Он рассказал, что Сбер развивает методологию AI-Disrupt PDLC для перестройки полного цикла создания продуктов — от идеи до эксплуатации. Руководство помогает компаниям переходить от пилотов к промышленному внедрению, задает стандарты и определяет изменения в командах, ролях и процессах, где инженер становится архитектором контекста и управляет ИИ-агентами. Подход универсален и применим в IT и производстве, но требует адаптации, а не копирования, с акцентом на управляемость, качество и наблюдаемость.
По словам руководителя блока «Технологии», методология AI-Disrupt PDLC перестраивает разработку вокруг ИИ — меняются процессы, роли и архитектура, а ключевым активом становится среда использования модели. Агенты берут на себя исполнение и генерацию кода, люди — стратегию и качество. В обновленной версии руководства, которую Сбер представил в начале июля, приоритет отдан среде исполнения, а методология Specification-Driven Development позволяет человеку задавать бизнес-спецификации, а мультиагентной системе — автономно реализовывать их от кода до внедрения.
Меньшов также отметил, что развитие ИИ требует новых компетенций — проектирования систем оценки ИИ-агентов, декомпозиции задач, создания машиночитаемых спецификаций. Ключевым навыком становится четкая постановка задачи и ожидаемого результата: Сбер обучает этому сотрудников и разрабатывает профильные курсы для рынка. Для AI-Native-разработчиков основным навыком станет работа с ИИ как с соавтором — формулировка задач, проектирование архитектуры, настройка моделей и контроль качества результатов. По словам Меньшова, компаниям необходимо перестроить систему обучения под эти требования.