Axenix провела пилот внедрения генеративного ИИ в разработку ПО

Специалисты Axenix применили технологии генеративного искусственного интеллекта (genAI) для создания программного кода. Участники проекта протестировали несколько популярных инструментов, оценили их эффективность и создали методологию для дальнейшего внедрения инструментов генерации кода в практику ИТ-специалистов.

Пилотный проект прошел в партнерстве с Группой НЛМК.

НЛМК 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.