С 2015 года мы помогаем адаптировать к изменениям культуру и процессы компании
Технологии AI-ассистированной разработки уже позволяют писать код, тесты и документацию в разы быстрее. Но в крупных компаниях разработчики продолжают работать по-старому. Корпоративный чат-бот на внутреннем портале и пара энтузиастов с ChatGPT — это не AI-first. Это потеря конкурентного преимущества каждый день.
Есть корпоративный чат-бот, есть отдельные инициативы. Но в ежедневной работе разработчиков, тестировщиков и аналитиков AI не присутствует. Код пишется вручную, тесты пишутся вручную, ревью делается вручную.
Сколько часов в неделю ваши разработчики тратят на рутинный код?
Нужно выбрать модели, развернуть инфраструктуру, настроить агентов, интегрировать в CI/CD, обучить команды, сформировать привычки. Внутренние команды не имеют этого опыта и будут учиться на своих ошибках.
Готовы ли вы ждать 2-3 года, пока конкуренты уже перестроятся?
GitHub Copilot, Claude, ChatGPT — отправляют код на внешние серверы. Для банков, финтеха и компаний с чувствительными данными это неприемлемо. Внутренняя служба безопасности блокирует, и тема закрывается.
А если AI-модели работают полностью внутри вашего периметра?
Даже если дать разработчикам доступ к AI-инструментам, без методологии и обучения adoption будет минимальным. Разработчики привыкли к своему workflow и не будут менять его без системного подхода.
Как сделать AI частью ДНК процесса, а не игрушкой для энтузиастов?
Измеримые результаты на реальных проектах трансформации.
AI-агенты берут на себя написание рутинного кода, unit-тестов, документации и code review. Разработчик фокусируется на архитектуре и бизнес-логике. Feature, которая занимала спринт, выходит за несколько дней.
AI генерирует тесты системно: не только happy path, но и edge cases. Code review с AI-ассистентом находит дефекты, которые пропускают люди. Стандарты кодирования применяются автоматически.
Команда из 3-4 опытных разработчиков с AI-инструментами производит столько же, сколько команда из 7-10 без них. Это не сокращение людей — это возможность делать больше проектов теми же ресурсами.
Каждое препятствие имеет проверенное решение.
Код и данные не могут покидать периметр компании. Служба безопасности блокирует облачные AI-сервисы. Регуляторные требования (ЦБ, PCI DSS) запрещают передачу кода третьим сторонам.
Разворачиваем мощные open-source LLM (DeepSeek, Qwen, CodeLlama) на серверах внутри вашей инфраструктуры. Данные никогда не покидают периметр. Полное соответствие требованиям регуляторов.
Разработчики скептически относятся к AI-инструментам. Попробовали ChatGPT, получили плохой код, разочаровались. Workflow устоялся, менять привычки никто не хочет.
Работаем непосредственно с командами: показываем на их реальных задачах, как AI экономит часы. Внедряем через практику, а не презентации. Формируем AI-чемпионов внутри каждой команды.
Руководство хочет видеть цифры. Сколько это стоит, когда окупится, какой измеримый эффект. Без четких метрик проект не получит бюджет.
Начинаем с пилота на 2-3 командах за 4-6 недель. Измеряем Lead Time, Throughput, Code Quality до и после. Предоставляем бизнес-кейс с конкретными цифрами для масштабирования.
Мы не предлагаем подключить внешний сервис. Мы разворачиваем полноценную AI-инфраструктуру на ваших серверах: модели для генерации кода, агенты для автоматизации задач, интеграции с вашими IDE и CI/CD. Ни одна строчка кода не уходит за пределы компании.
Проверенный подход: от пилота до масштабирования на всю компанию
Анализируем текущие процессы разработки, выбираем 2-3 пилотных команды, разворачиваем инфраструктуру и запускаем AI-инструменты на реальных задачах.
По результатам пилота масштабируем на все команды разработки. Формируем внутренний центр компетенций, адаптируем процессы, встраиваем AI в CI/CD.
Передаем компетенции вашей команде. AI-first подход становится частью ДНК процесса разработки. Команды самостоятельно развивают и адаптируют практики.
Разворачиваем полный стек AI-инструментов внутри вашей инфраструктуры. Подбираем оптимальную комбинацию моделей и агентов под ваш технологический стек и задачи.
Что получает каждый разработчик:
DeepSeek, Qwen, CodeLlama на ваших GPU
Автономное выполнение задач из бэклога
VS Code, JetBrains, Vim/Neovim
AI-проверки на каждый merge request
Не консультацию и не отчет с рекомендациями. Полноценную трансформацию процесса разработки с измеримым результатом и передачей компетенций вашей команде.
Обсудить проектРазвернутые и настроенные локальные модели, coding-агенты, интеграции с вашими IDE и CI/CD системами.
Разработчики, тестировщики и аналитики, умеющие эффективно работать с AI-инструментами в ежедневной практике.
Документированные замеры Lead Time, Throughput, Quality до и после. Прозрачный ROI для руководства.
Playbook, best practices, AI-чемпионы внутри каждой команды. Процесс живет и развивается после нашего ухода.
AI-first трансформация разработки для средних и крупных технологических компаний
CTO / VP Engineering — вы видите, что конкуренты ускоряются, а ваша разработка работает с той же скоростью. Хотите системно внедрить AI в процесс, но не знаете, с чего начать и как обойти ограничения безопасности.
Банки и финтех — жесткие требования регуляторов, код не может покидать периметр. Нужны локальные модели и полное соответствие стандартам ЦБ и PCI DSS.
Компании с 50+ разработчиками — достаточный масштаб, чтобы инвестиция в AI-инфраструктуру окупилась быстро. Даже 20% ускорения на 50 разработчиках — это экономия десятков миллионов рублей в год.
Руководители, которым нужен результат быстро — самостоятельное внедрение займет 2-3 года проб и ошибок. С нашей командой пилот запускается за 4-6 недель, масштабирование — за 3-4 месяца.
Расскажите о вашей ситуации — предложим конкретный план трансформации с оценкой ROI и сроков.
Ваши данные в безопасности. Мы не передаем их третьим лицам.
Проекты трансформации разработки в крупных компаниях
Финтех, 300+ разработчиков
Time-to-market критичных продуктов — от 6 месяцев. Десятки команд работали рассинхронно, процессы поставки не были стандартизированы. Бизнес терял конкурентное преимущество из-за медленной разработки.
Провели аудит всей цепочки поставки. Выстроили единый ритм планирования и релизов, внедрили метрики потока, перестроили взаимодействие между командами и подразделениями.
Телеком, 200+ разработчиков
Разработка digital-продуктов не успевала за требованиями рынка. Функциональные отделы работали в silos, каждый релиз требовал многонедельной координации. Качество падало при попытках ускориться.
Перестроили структуру из функциональных отделов в продуктовые команды полного цикла. Внедрили Continuous Delivery, автоматизировали тестирование, выстроили процесс управления техническим долгом.
Расскажите о вашей задаче, и мы предложим решение. Ответим в течение нескольких часов.
