Каждый четвертый участник опроса ИТ-холдинга Т1 уже использует агентные системы или оркестрацию нескольких ИИ. Разработчики поручают им тестирование, документацию и настройку инфраструктуры наряду с написанием кода. По мнению Сергея Полиненко, продуктового лидера платформы «Сфера» ИТ-холдинга Т1, автоматизация таких задач повышает значение архитектурных навыков, понимания бизнеса и умения проверять решения нейросети.
Коротко
- 25% из 190 участников опроса Т1 используют агентные системы или оркестрацию нескольких ИИ.
- Среди пользователей агентных систем 76% применяют их для тестов, 74% — для документации, 61% — для деплоя и настройки инфраструктуры.
- 56% участников опроса отметили потребность в российских AI-native-инструментах с работой в закрытом контуре.
- По мнению Сергея Полиненко, автоматизация повышает значение проектирования систем, понимания бизнеса и проверки решений ИИ.
От написания кода до деплоя
В исследовании Т1 приняли участие 190 программистов. Об использовании агентных систем или оркестрации нескольких ИИ сообщили 25% опрошенных.
Среди пользователей этих инструментов 82% применяют их для написания и рефакторинга кода, по 80% — для планирования и декомпозиции задач, а также исправления ошибок и отладки. Агенты задействованы и на других этапах разработки:
- 76% пользователей поручают им генерацию и запуск тестов;
- 74% — подготовку документации;
- 61% — деплой и настройку инфраструктуры.
Для части респондентов такая работа стала ежедневной. Среди ответивших на вопрос о частоте применения агентов для рабочих задач, непосредственно не связанных с написанием кода, 78% используют их каждый день, еще 11% — несколько раз в неделю.
По оценке Полиненко, разработчики постепенно переходят от отдельных запросов к ИИ к делегированию последовательностей действий. При таком подходе инженеру нужно определить задачу, организовать работу инструментов и проверить итоговый результат.
Какие инструменты выбирают участники опроса
Среди ИИ-ассистентов участники исследования чаще всего называли Claude Code, ChatGPT, DeepSeek и Gemini. Вопрос допускал использование нескольких инструментов, поэтому доли на графике не складываются в 100%.
Разработчики также адаптируют агентные системы под собственные задачи. Среди ответивших на вопрос об используемых агентных системах по 39% назвали OpenClaw и Hermes, 14% — ZeroClaw/NanoClaw. В категорию «Другое» вошли инструменты OpenCode, Cline, Cursor, Claude Code, собственные разработки и настроенные связки инструментов, включая оркестрацию внутри Codex. На этот вопрос можно было выбрать несколько вариантов ответа.
Запрос на инструменты в закрытом контуре
Возможность встроить ИИ в корпоративную среду — отдельный запрос участников исследования. Потребность в российских AI-native-инструментах с возможностями зарубежных решений и работой в закрытом контуре отметили 56% опрошенных.
Среди пользователей агентных систем 55% готовы выбрать российское решение при сопоставимой функциональности и возможности работы в закрытом контуре.
Полиненко считает, что при корпоративном внедрении наряду с возможностями инструментов будут иметь значение безопасность и управляемость. Чем больше этапов работы охватывает агент, тем важнее определить его полномочия и точки проверки результата человеком.
Какие навыки становятся важнее
В экспертном материале Полиненко связывает автоматизацию типовых операций с изменением требований к инженерам. Компаниям нужны специалисты, способные проектировать сложные системы, оценивать технические риски и связывать разработку с задачами бизнеса.
По его мнению, особое значение приобретают системное и продуктовое мышление, узкая инженерная экспертиза и коммуникация между командами. Разработчику необходимо понимать, почему предложенное ИИ решение подходит продукту, как оно связано с остальной системой и какие последствия может иметь.
В этом контексте эксперт выделяет две роли. AI-разработчик использует ИИ для автоматизации операций и изменения процессов работы над продуктом. Технический лидер определяет, какие технологии соответствуют целям бизнеса, как распределить работу и где применение ИИ даст эффект с учетом рисков.
Обе роли требуют способности объяснять и обосновывать инженерные решения.
Небольшие команды и более широкая ответственность
Изменение структуры команд описывает и Gartner. Согласно прогнозу аналитической компании от июля 2026 года, к 2029 году 60% организаций будут широко применять небольшие команды разработки — против 15% в 2026 году.
Gartner связывает этот переход с передачей рутинных операций ИИ и расширением круга задач инженеров. Аналитики рассматривают такую модель как изменение организации работы: небольшие команды могут отвечать за конкретные продукты и функции, а число самих команд — расти.
Для сотрудников это означает более широкую ответственность: от понимания бизнес-требований до контроля работы агентов и качества выпускаемого ПО.
Почему одного найма недостаточно
По мнению Полиненко, потребность в специалистах с такими компетенциями невозможно закрыть только за счет внешнего рынка. Компаниям необходимо развивать действующих сотрудников: обучать работе с ИИ, внедрять новые инженерные практики и включать инструменты в повседневные процессы.
Для руководителей разработки это задача шире, чем выбор платформы. Нужно определить, какие операции команда готова делегировать агентам, как будет проверяться результат и какие знания понадобятся сотрудникам для этой проверки.
Данные Т1 показывают, что участники опроса уже используют агентов на разных этапах разработки. Следующий вопрос для компаний — как организовать эту работу: сохранить контроль над качеством и развить у инженеров навыки, необходимые для принятия решений.
Чтобы определить, какие навыки работы с ИИ стоит развивать в команде, можно начать с практической оценки. В Codenrock разработчики решают рабочую задачу вместе с агентами: оценивается результат и способ работы — постановка задач, проверка решений и расход бюджета. Подробнее — об оценке навыков работы с ИИ-агентами.
О методологии: опрос Т1 проходил с 21 по 30 сентября 2026 года через девять Telegram-каналов. В нем участвовали 190 программистов. Результаты описывают ответы участников опроса; переносить их на всех российских разработчиков нельзя.
Материал подготовлен редакцией Codenrock по исследованию и экспертному комментарию ИТ-холдинга Т1. Графики — ИТ-холдинг Т1; фото эксперта — официальный сайт платформы «Сфера».
