Материалы в свободном доступе

В статье исследуются способы повышения операционной эффективности ­ИТ-компаний за счет совершенствования подходов к решению задач на различных этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения (­SDLC). Показано, что наибольший потенциал роста операционной эффективности имеют задачи этапа работы с требованиями. Автоматизация таких задач с помощью инструментов искусственного интеллекта, в первую очередь основанных на больших языковых моделях (­LLM), позволит существенно сократить время ­SDLC за счет уменьшения количества итераций по доработке и устранению ошибок. В работе проведен анализ возможностей подобных инструментов, а также сложностей, связанных с их внедрением, включая риск технологической зависимости, проблемы интеграции новых инструментов в текущий ­ИТ-ландшафт компаний, риски нарушения непрерывности процессов при внедрении, а также сложности оценки экономических эффектов. В заключении делается вывод о необходимости комплексного подхода к модернизации ­SDLC, который должен сочетать технологические инновации с организационными изменениями в виде трансформации корпоративной культуры и процессов, направленных на адаптацию к новым технологиям. Предлагаются направления для дальнейших исследований, включая разработку универсальных методик внедрения инструментов ­ИИ и моделей оценки их экономической эффективности.