Разработка будущего, или Почему AI PDLC начинается не с кода

На ЦИПР-2026 мы подписали меморандум со Сбером и СберТехом — вместе планируем развивать AI PDLC в России и проверять подход на задачах корпоративной разработки. Звучит масштабно, но сейчас всё расскажем. 

Рынок AI-разработки проходит свою долину разочарования. Первые инструменты ускорили отдельные действия инженера, но быстро показали границу такого подхода: пока AI работает как помощник, результат всё равно приходится собирать вручную.

AI PDLC переносит фокус на сам процесс разработки, и исходной точкой здесь становится спецификация. Команда описывает, что должна сделать система, в каких границах должно работать решение и по каким критериям его можно принять. Код в этой модели — результат исполнения, который агентная система собирает по заданным правилам.

Технически подход строится вокруг двух контуров:

Намерение: человек формулирует задачу, задаёт архитектурные рамки и принимает результат.

Исполнение: агентная система декомпозирует задачу, пишет код, запускает проверки и возвращает результат на валидацию.

Всё это связывает платформа разработки. Она даёт агенту доступ к нужному контексту, инструментам и политикам компании. А человек получает наблюдаемость и контроль: видит, какие шаги выполнил агент, какие проверки прошёл результат и где требуется решение команды.

Пока AI в разработке чаще всего остаётся ускорителем отдельных действий. AI PDLC интересен нам как попытка перестроить сам цикл создания продукта.

Вместе со СберТехом мы будем тестировать AI PDLC в разработке сложных платформ, корпоративных систем и продуктов с жёсткими требованиями к качеству результата.

На практике нам интересно проверить несколько вещей:

Как AI может работать во всём цикле разработки продукта

Как подход показывает себя в сложных системах и