Внедрение искусственного интеллекта в разработку часто обсуждают как революцию, но реальность начинается с куда более прозаичных вещей — привычки и личного примера руководителей. Об этом рассказал Артур Василов, руководитель команды Яндекс Браузера, на конференции Mobile Runtime. Его доклад не содержал обещаний о «магическом AI», зато был наполнен конкретными цифрами и практиками, которые уже работают.
Основная цель команды — повышение производительности на всех этапах разработки: от исследования и проектирования до дебага. По внутренним замерам, к началу второго квартала текущего года скорость написания кода выросла на 20%, но ключевой момент в том, что ускорение коснулось именно этапа разработки, а не всего цикла «от идеи до продакшена». При этом проникновение AI-инструментов в повседневную работу уже близко к 100%: почти каждый разработчик использует агентские сценарии ежедневно.
Василов выделяет два ключевых слоя внедрения. Первый — формирование привычки работать с AI не как с разовым помощником, а как с инструментом для решения реальных задач. Для этого команда создала общий AI-чат, назначила амбассадоров в командах, проводит живые демо и обеспечивает гладкую интеграцию агентов с Xcode, Android Studio и корпоративными системами. Без этого разработчики застревали на этапе настройки, а не на использовании.
Второй слой — инфраструктура. Это не только AGENTS.md с инструкциями, но и системные промпты, наборы скиллов (MCP) для повторяющихся задач и расширение возможностей агентов. Логика проста: агент должен решать задачи самостоятельно, а не требовать постоянного руководства от инженера. Например, уже реализована Swiftization — массовый перевод старого Objective-C-кода на Swift с минимальным участием человека. Еще один пример — частичная автоматизация релизного дежурства: агент анализирует состояние релиза, обрабатывает первичные креши и баги, а инженер проверяет результат.
Василов подчеркивает: без автоматизации соседних процессов — менеджмента задач, тестирования, CI/CD — влияние AI на time to market останется ограниченным. Но даже на текущем этапе внедрение дает ощутимый эффект: команда Браузера доказала, что AI-first-разработка работает не на бумаге, а в реальных условиях.
Самый важный вывод доклада — роль руководителей. Там, где лидер сам активно использует AI в работе, проникновение инструментов в команде выше в несколько раз, чем при формальном внедрении сверху. Это не только вопрос технологий, но и культуры: если AI становится частью рабочего процесса, а не дополнительной обязанностью, результаты приходят быстрее.
