ИИ-агенты в B2B-разработке: где работает, а где остаётся дорогой презентацией. Итоги митапа

4 июня 2026 года SENSE совместно с Тарасом Сорокой провёл онлайн-митап «Агентная разработка: друг или умело притворяющийся враг?». Технические лидеры MWS, «Магнит Доставки» и doma.ai обсудили, что на самом деле даёт внедрение ИИ-агентов в корпоративную разработку.

Контекст

К лету 2026 года индустрия пришла к консенсусу: ИИ-агенты способны вести разработку от идеи до прода. В B2C рабочие сервисы уже собирают люди без инженерного бэкграунда. В B2B оценки прироста производительности на одних и тех же задачах расходятся от 10% до 200%, агентский код в прод пускают неохотно, а доля внешних подрядчиков в компаниях, где «сократили разработчиков», парадоксальным образом растёт.

Митап собрал практиков, которые внедряли AI-агентов в командах разного масштаба — от 50 до 2000 человек.

Финансовая сторона: считать научились, измерять — пока нет

Егор Федоров, директор по разработке MWS (где AI-инициативами охвачено около 2000 человек), сформулировал главный методологический разрыв: затраты на AI измеримы и понятны — это токены и инфраструктура. А вот ценность размывается в общий бизнес-эффект, и отделить вклад агентов от остальных факторов почти невозможно.

«Если просто раздать команде современные AI-инструменты, никакого значимого эффекта не будет. Использование растёт, косты растут, а метрики стоят. Потому что разработка и тестирование — не самый большой кост в крупной организации. Согласования и процессы съедают намного больше»

Егор Фёдоров

Директор по разработке MWS

Павел Белый, со-основатель doma.ai, подтвердил: значимого прироста скорости поставки на уровне бизнес-метрик пока не видно. Зато появляются новые сценарии. Например, маркетинговая команда самостоятельно собирает сервис, который раньше ушёл бы в бэклог разработки.

Главный риск — ответственность

AI не может отвечать за результат, и любой производственный процесс с агентами всё равно упирается в человека, который принимает финальное решение.

«Можно построить агента, который пишет код, агентов, которые ревьюят, агентов, которые тестируют. Но в конце концов где-то есть человек, который за всё это вместе несёт ответственность. Иначе непонятно, как вообще может существовать бизнес», — подчеркнул Егор Федоров.

Дмитрий Фырнин, управляющий партнёр SENSE, добавил про риск технического долга, который сейчас невидим:

«Когда мы берём программиста на работу, проект сначала замедляется, а потом ускоряется. С агентами наоборот: ускоряемся сразу. Вопрос — что будет потом. Если агенты начнут писать код для агентов, со временем он станет нечеловекочитаемым. И когда-то всё равно придётся в этом разбираться».

Кризис не в скорости разработки, а в идеях

Вячеслав Артемьев, отвечающий за развитие сервиса в «Магнит Доставке», отметил, что индустрия фокусируется на скорости поставки, но настоящее узкое место находится не там.

«LLM с нами уже три года. Какое количество кардинальных изменений в мире за это время произошло? Я такого не помню. Внедрили LLM — всё должно было полететь, всё в космосе. Есть локальные взлёты, но концептуально ничего не изменилось»

Вячеслав Артемьев

CTO «Магнит Доставка»

По словам Вячеслава, AI-агенты — это инструмент, эволюционно сопоставимый с переходом от Notepad++ к IDE: он ускоряет работу инженера, но не заменяет инженерное мышление. Более того, при неосторожном внедрении команды теряют способность находить решения и учиться — потому что проще «ещё раз спросить у LLM», чем разобраться самому.

Будущее профессии: фуллстек по спирали и «харнесоплёты»

Дмитрий Фырнин предположил, что профессия программиста пройдёт диалектический круг: индустрия снова придёт к фигуре фуллстек-разработчика, который управляет всем циклом, но уже на качественно новом уровне. А затем неизбежно снова разделится на специализации.

Павел Белый поделился новым термином, который ему встретился:

«Появилось слово „харнесоплёт“ — те, кто настраивает автономные пайплайны так, чтобы задачи ехали по ним как по рельсам. Мне кажется, такие специалисты станут появляться. Возможно, туда же пойдёт и заказная разработка».

Сергей Прокофьев, enterprise architect, добавил термин «feature engineer» — один человек, который заменяет собой команду за счёт связки spec-driven development и AI-агентов.

Егор Федоров согласился: разработчик, который не использует AI-инструменты, через несколько лет не сможет конкурировать с теми, кто использует. Это станет таким же базовым требованием, как умение работать с IDE.

Что в сухом остатке

Между корпоративной риторикой об «AI-революции» и реальной практикой внедрения большая дистанция. Агентная разработка уже даёт измеримый эффект на отдельных задачах и в отдельных сценариях, но универсальной модели «как должен выглядеть SDLC с агентами» пока не существует. Большие планы по перестройке процессов у крупнейших корпораций запланированы 2027–2028 годами, и ни одна из них пока не отчиталась о полном внедрении.

Запись митапа

Полная запись дискуссии доступна в нашем Telegram-канале.