Магия коэффициента Coding Time. Как ИИ превратить в экономичный двигатель для софтверных команд. Рассказывает Алексей Выгодский из MODUS X

ИИ-ассистенты для разработчиков программного обеспечения превратились из модного тренда в реальный бизнес-инструмент, но вместо громких обещаний революции CEO требуется четкая экономическая модель внедрения. Алексей Выгодский, Head of Enterprise Applications and Technologies в MODUS X, рассказывает, почему ключевой показатель Coding Time становится новым KPI для софтверных команд и как 10% прироста производительности может определить победителя на рынке.

Покупайте годовую подписку на шесть журналов Forbes Ukraine по цене четырех. Если вы цените качество, глубину и силу реального опыта, эта подписка именно для вас.

ИИ обещает революцию в ІТ, но вместо громких слоганов CEO и CFO хотят видеть конкретику. Не «50% производительности», а сколько человеко-дней реально сэкономит команда от внедрения ИИ-технологии. Как это отразится на себестоимости продукта, за сколько месяцев окупятся инвестиции.

В этой колонке я объясняю, как считать экономическую модель внедрения ИИ в софтверных командах и почему даже несколько процентов прироста становятся решающими для бизнеса.

Инструменты enterprise-разработки по ИИ, например GitHub Copilot, Tabnine и Codeium, продают как «революцию», но реальность более точная: плюс 12–25% производительности, говорится в исследовании MIT. Такой показатель может показаться скромным, однако даже 10% – это дополнительный месяц работы каждого разработчика в год. Для крупных компаний это сотни тысяч человеко-часов и возможность первыми выйти на рынок.

Ключевой показатель – Coding Time.Это время, которое разработчик тратит на написание кода. В реальности это 15–40% из 100%, согласно данным Global Code Time Report, а в отдельных компаниях – даже час времени (12,5%). Остальное время уходит на митинги, тестирование и