«Сбер» представил обновлённую версию стратегии AI — Disrupt PDLC, направленной на ИИ-трансформацию в разработке и бизнесе, сообщает пресс-служба банка. В новой редакции особое внимание уделяется тому, что среда выполнения агента имеет большее значение, чем сама модель. Человек сохраняет за собой роль постановщика целей, создание правил управления (governance) и верификации результатов (validation). Агент, опираясь на установленные рамки, воплощает задуманное. В руководстве проведён сравнительный анализ с Agile-трансформацией, показано её развитие — применение двухконтурной модели и небольших команд, однако подчеркнуты и отличия — агент самостоятельно находит оптимальные решения. В материал включены обновлённые аспекты управления искусственным интеллектом, такие как контроль расходов и промышленная эксплуатация. План реализации сфокусирован на ясности замысла, уровнях зрелости и системе взаимодействия.
«В перспективе успех обеспечат компании с развитой ИИ-культурой, которые освоят все возможности агентных систем, реорганизуют процессы и сохранят человеческую экспертизу. Мы стремимся сделать агентную разработку стандартом, так как это принесёт конкурентные преимущества всей стране. AI — Disrupt PDLC усилит технологический суверенитет России и её позиции на мировом рынке, обеспечит системный и стабильный рост в долгосрочной перспективе. Поэтому “Сбер” развивает и распространяет методологию агентной разработки», — приводит пресс-служба слова старшего вице-президента и главы блока «Технологии» Сбербанка Кирилла Меньшова.
Исследования показывают, что один и тот же специалист с одинаковой нейросетью может достигать различной эффективности — до 22 процентных пунктов — в зависимости от среды выполнения агентов. В то же время разница между лучшей и худшей моделью при решении тех же задач не превышает 1–3 пункта. Это демонстрирует, что именно среда исполнения (agentic harness) становится ключевым фактором результата. Архитектура, не зависящая от поставщика, остаётся основным долгосрочным активом, что особенно важно в условиях стремительного выпуска новых ИИ-моделей и их возрастающей специализации.