/13262227/i_800.jpg)
Рост количества ошибок из-за использования GenAI возможен по ряду причин. Прежде всего, могут возникнуть дополнительные дефекты в ИИ-коде. Разработчики, использующие Copilot, в среднем вносят на 41% больше багов в pull-requests, чем при работе без помощника. Также причиной ошибок является усложнение архитектуры. Высокий темп релизов и переход к микросервисам увеличивают число точек отказа. Еще одной причиной ошибок является дефицит экспертизы. В настоящее время 51% российских компаний признают, что ИТ-инфраструктура пока не готова к продвинутому ИИ-стеку.
Наконец, очень часто разработчики испытывают ложное чувство безопасности. Сгенерированный код выглядит корректно и реже проходит глубинное peer-review.
Внедрение ИИ-ассистентов в разработку и сопутствующее влияние на надежность ИТ-систем варьируется от отрасли к отрасли. Например, телеком-операторы активно используют генеративный ИИ для рефакторинга и документирования, а также для обслуживания. Он помогает писать тесты и симуляции: он может сгенерировать сотни тестовых сценариев пользовательского трафика, чтобы проверить, не сломается ли что-то при выпуске новой функции. Но если ИИ ошибется в конфигурационном скрипте для сетевого устройства, это способно вызвать масштабный сбой. В 2025 году использование ИИ в телеком-сфере будет еще масштабнее, а задачи будут еще сложнее. Эксперты «Монк Дидижтал Лаб» ожидают, что на этом фоне число ИТ-сбоев в телекоме в 2025 году может вырасти до 15-18%.
Ретейл этом году также переживает цифровой бум: сетевые ретейлеры и интернет-магазины активно инвестируют в ИТ – онлайн-продажи, программы лояльности, аналитику. Генеративный ИИ в этой сфере применяется в разных аспектах, в том числе в разработке. Ретейл-разработчики активно пользуются Copilot и Codeium, так как часто пишут на современных языках, хорошо поддерживаемых ИИ. Эксперты считают, что появление ИИ-кода в ретейле приведет к росту небольших багов, но их можно будет быстро устранить. По прогнозам аналитиков компании, число багов в этой отрасли из-за применения GenAI в 2025 году может увеличиться на 12-14%.
Финансовая отрасль традиционно находится на острие технологий – банки одними из первых внедряют новые ИТ-подходы для получения преимуществ на рынке. В настоящее время почти все ведущие российские банки либо внедрили, либо экспериментируют с ИИ-помощниками. В 2025 году в финансовой отрасли возможен небольшой рост мелких сбоев до 8-10% именно из-за человеческого фактора: уверенности в правильности ИИ-кода и пропуска ошибок. Производственные компании также активно интересуются ИИ-инструментами. В 2025 году возможно небольшое влияние GenAI на промышленные ИТ-сбои: рост числа инцидентов возможен в пределах 5-7%.
Для уменьшения среднего числа ИТ-сбоев, возникших из-за использования GenAI, хотя бы на 5%, специалисты «Монк Диджитал Лаб» рекомендуют российским компаниям принять ряд важных мер. Прежде всего, необходимо внедрить AIOps-платформы, поскольку они в режиме реального времени собирают и нормализуют метрики, логи и трейсы, автоматически коррелируют тысячи алертов в единые инциденты и предсказывают аномалии до их перерастания в сбой. Кроме того, нужно использовать в безопасности подход Shift-left, при котором тестирование безопасности переносится на самые ранние этапы разработки. Интеграция SAST/DAST-сканеров и LLM-Code-Review в CI/CD-конвейеры уменьшает количество уязвимостей на 30-40% до выхода в продакшн. Также важно осуществлять контроль качества подсказок, использовать федеративные модели и проводить кадровый апгрейд.
Как подчеркивают аналитики, генеративный ИИ ускоряет время разработки, но одновременно делает ИТ-ландшафт более уязвимым. Без автоматизированного контроля результатом станет «технический долг на стероидах». Однако, компании, которые ставят AIOps и безопасностный SDLC во главу угла, смогут не только нейтрализовать риск, но и добиться сокращения инцидентов примерно на 5%.