Пилотный проект прошел в партнерстве с Группой НЛМК.
Группа НЛМК – крупнейшая сталелитейная компания, обладающая помимо основного направления деятельности большой экспертизой в сфере ИТ.
Компания активно применяет внутренние программные разработки для автоматизации металлургического производства, запускает, поддерживает и интегрирует между собой ряд цифровых сервисов, включая платформу искусственного интеллекта.
К 2023 году передовые практики повышения операционной эффективности, в том числе в области создания и сопровождения прикладного ПО силами ИТ-команды Группы НЛМК, оказались особенно актуальными. Благодаря ним, например, можно сократить рутинные процессы документирования и покрытия юнит-тестами, высвободить творческий потенциал разработчиков.
Современные технологии генеративного ИИ в случае их грамотного применения позволяют повысить эффективность каждого этапа разработки ПО.
Например, аналитики Accenture в исследовании «Reinvention in the age of generative AI» прогнозируют, что технология генеративного ИИ в самом ближайшем будущем существенно повлияет на каждый аспект деятельности компаний. Согласно приведенному в исследовании опросу, 82% организаций рассматривают генеративный ИИ как один из основных рычагов для переосмысления ИТ-стратегии и достижения новых рубежей производительности.
Поэтому в НЛМК-ИТ был запущен проект тестирования широкого спектра данных технологий.
В компании определили следующие цели проекта: разработка сценариев использования инструментов genAI, формулирование и расчет метрик приживаемости технологий, оценка потенциала и выработка механики их масштабирования.
Проект проводился в смешанной группе разработчиков НЛМК-ИТ с разным уровнем компетенций, задействованных в реализации проектов или продуктов на популярном стеке технологий: Java, JavaScript и TypeScript.
В течение двух месяцев команды использовали и оценивали по множеству показателей вендорские решения, а также собственное решение компании Axenix – CodAx. Последний продукт реализован на основе OpenSource технологий (FastAPI, Uvicorn, asyncio, Docker, vLLM, Pytorch).
Помимо решения задачи кодогенерации, уделялось внимание проверке безопасности, отслеживаемости проникновения сгенерированного моделями кода и мониторингу эффективности использования.
Использование инструментов genAI показало реальную эффективность. В частности, пилотная команда разработчиков смогла добиться прироста производительности по отдельным сценариям кодогенерации нового функционала на 53% и ускорения выполнения запросов на изменение на 34%.
Главным результатом проекта стало создание фреймворка и методологии по внедрению инструментов кодогенерации в масштабах компании и оценка потенциального эффекта. ИТ-специалисты Группы НЛМК совместно с экспертами Axenix выработали семь сценариев кодогенерации с высоким приоритетом практического использования и определили три инструмента кодогенерации с наибольшим потенциалом от внедрения.
«Проекты на стыке разработки ПО и технологий ИИ для нас представляют особый интерес – они нетривиальные и приносят новый опыт. В данном случае нам удалось оценить эффективность генеративного ИИ для разработки кода у заказчика, выявить риски и ограничения технологии, выработать подход к массовому внедрению инструментов генерации кода в практику разработки НЛМК», – рассказал Василий Крикунов, эксперт в области ИИ и продвинутой аналитики Axenix.
В ближайшем будущем НЛМК-ИТ планирует тиражировать выработанные AI-подходы в командах разработки и расширить практику применения инструментов genAI на все этапы цикла разработки.