Что происходит с SDLC в эпоху AI-агентов

Несколько месяцев назад в публичном пространстве появилась история, которую в engineering-сообществе стали называть поучительной. Команда AWS использовала внутренний AI-инструмент Kira для ускорения работы. Kira предложила джуниорам сценарий: переразверни продакшн-слой. Инженеры согласились. Следующие шесть часов весь AWS не работал. После разбора полётов компания объявила новое правило: финальный апрув на изменения, предложенные агентом, должен давать сениор-инженер. На первый взгляд, решение логичное. На второй, уже менее. Если агент генерирует изменения в темпе, к которому люди не привыкли, один сениор превращается в бутылочное горлышко для бесконечного потока PR. Это не решение проблемы. Это антипаттерн, оформленный как процесс. История AWS точно формулирует главный вызов 2025-2026 годов: AI научился быстро писать код, но индустрия пока не научилась с такой же скоростью его доставлять, проверять и принимать решения о нём. Данные, собранные в рамках масштабного исследования State of AI4SDLC, это подтверждают.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/1051278/

#AI4SDLC #SE_20 #AInative_разработка #SDLC #агентная_разработка #MLOps #DevOps #производительность_разработки #DORA #task_management