Ожидания vs. РеальностьNedra.MIND — отраслевой ИИ-ассистент от Nedra Digital, уже развернутый для целей геологоразведки и промышленной ИТ-разработки. До внедрения в отраслевых сценариях мы протестировали его в собственном контуре для задач ИТ-разработки: был запущен пилот на базе больших языковых моделей (LLM) и проведена оценка работы в реальных условиях. Результаты показали: ключевую роль играет не сам алгоритм, а качество данных и зрелость процессов. В статье делимся основными выводами, рабочими сценариями и ограничениями, с которыми столкнулась команда.
Наш опыт в Nedra Digital показал: ИИ работает, когда процесс определен и данные структурированы — иначе риск снижения эффективности резко возрастает.
Низкое качество исходных данных → ГаллюцинацииОтсутствие навыков работы с промптами → Многократная перепроверкаНедоверие к результатам → Ручная валидацияОтсутствие интеграции в рабочие инструменты → Потеря времени
Важный системный вывод: ИИ — не цель, а средство.
000
Бизнес-эффект от Nedra.MIND в нашем пилоте- Снижение Lead Time — время от идеи до реализации сократилось.
- Повышение Flow Efficiency — больше времени тратится на добавление ценности, меньше на ожидание.
- Увеличение качества требований — меньше "размытых" спецификаций.
- Снижение количества ошибок, возникающих из-за нечетких требований.
000
Успешные сценарии: где большие языковые модели показали лучший результатНаибольший прирост продуктивности и качества был достигнут в направлениях с высокой степенью формализации:
- Генерация диаграмм (C4, BPMN, UML) — на основе структурированных описаний требований.
- Генерация шаблонного кода (boilerplate) — автоматизация рутинных фрагментов кода.
- Генерация тест-кейсов — повышение полноты покрытия и снижение ошибок.
- Формирование критериев принятия и уточнение требований к готовности (DoR) и завершенности (DoD) — повышение качества требований.
- Обработка кадровых документов и корпоративных справочных материалов — быстрая работа с правилами и шаблонами.
Nedra.MIND помогает специалистам сосредоточиться на сложных и нестандартных задачах, освобождая время от рутинных операций. Сотрудник, умеющий эффективно использовать ИИ, становится не просто более продуктивным — он приобретает новую ценность для компании и может стать наставником для коллег, передавая им навыки работы с технологией.
Опыт использования: не все зависит от технологииВо время собственного пилота мы столкнулись с рядом организационных барьеров:
- Недоверие к генерируемым результатам: "кризис делегирования"
- Опасения по поводу будущей релевантности своей роли – особенно у опытных специалистов
- Разный уровень цифровой подготовки в команде: не все одинаково представляют, как использовать ИИ в работе
- Привычка к знакомым инструментам: замедленное внедрение изменений в знакомые процессы
Эти вызовы преодолимы — при условии системного подхода. Как именно это можно сделать, показывает опыт пилота Nedra.MIND: мы выделили ключевые шаги, которые помогут не только начать процесс внедрения ИИ, но и достичь реальных результатов — от сокращения времени на реализацию до повышения качества требований и кода.Мы знаем, с чего начать — и готовы поделиться своим опытом. Наша команда подготовила для вас практическое руководство "6 шагов к эффективному внедрению LLM в промышленной ИТ-разработке", скачать которое можно по ссылке.