Яндекс требует 75% кода от ИИ — новые правила разработки и риски для бизнеса

Яндекс запустил программу 75/75/75, чтобы сделать использование искусственного интеллекта обязательным стандартом для всех инженерных команд. К концу 2026 года 75% разработчиков компании будут регулярно применять ИИ при написании кода. В масштабах всей организации ИИ должен участвовать в подготовке 75% всех изменений в коде, генерируя при этом не менее 75% самого программного текста. Цель инициативы — радикально ускорить создание продуктов и сократить время их выхода на рынок.

Ключевой момент: Компания фиксирует пороговый эффект: максимальная эффективность достигается только тогда, когда ИИ участвует в 75% изменений кода. Ниже этой планки прирост скорости разработки нелинеен, а выше — команды начинают работать в режиме мультипликации усилий.

Текущая ситуация и точки роста

Сейчас 73% разработчиков Яндекса уже используют ИИ в работе, а более половины нового кода создается с помощью генеративных моделей. Однако настоящий прорыв показывают лишь те команды, где инструмент встроен в ежедневный процесс на глубине 75%. Таких специалистов пока 17,2%, но за последний месяц их доля выросла более чем в два раза. Программа направлена на масштабирование этого опыта на всю компанию.

Компании видят прямую зависимость: глубокая интеграция ИИ позволяет быстрее создавать продукты и оперативнее вносить правки без увеличения штата. ИИ берет на себя рутину: написание и рефакторинг кода, поиск ошибок, подготовку тестов и документации. При этом архитектурные решения, контроль качества и ответственность за итоговый результат остаются за людьми.

Практические результаты внедрения

Опыт пилотных проектов демонстрирует конкретные цифры ускорения:

• Яндекс Еда: Команда за два месяца написала код для ИИ-хостес (агента по приему звонков и бронированию). Разработка ускорилась более чем в 2 раза.
• Яндекс Браузер: Около 80% кода для новой архитектуры перевода видео создано с помощью ИИ. Реализация заняла два дня вместо запланированных двух-трех недель.
• Яндекс Лавка: Один сотрудник разработал прототип кабинета для франчайзи за три недели. В отдельных спринтах скорость работы выросла в 3,3 раза.

Важный нюанс: Ускорение в 3,3 раза при работе одного сотрудника указывает на то, что ИИ компенсирует дефицит человеческих ресурсов, позволяя малым командам выполнять задачи, требующие крупных отделов.

Инструменты и агенты для автоматизации

Для поддержки новой модели Яндекс создает собственных ИИ-агентов, которые работают как виртуальные сотрудники:

• GENA: Самостоятельно решает задачи программистов от создания тикета до готового кода. Агент уже подключен к более чем 1000 проектов.
• Стефания: Разбирает рабочие задачи, готовит аналитику, проверяет гипотезы и проводит ревью кода. Еженедельно сервисом пользуются 5000 сотрудников разных отделов: от менеджеров до финансистов.

Техническую базу составляют платформы SourceCraft (с агентским режимом для работы с кодом) и Yandex AI Studio (для создания приложений и агентов). Эти решения доступны не только внутренним командам, но и внешним разработчикам.

Операционные последствия и тренды

• Смена роли разработчика: Инженеру придется переключиться с написания кода на управление ИИ-агентами. Основная ценность смещается в сторону архитектурного проектирования и валидации результатов, так как рутинное написание кода автоматизируется.
• Риск зависимости от инфраструктуры: Работа в модели AI-native требует стабильного доступа к мощным вычислительным ресурсам и внутренним платформам компании. Сбои в работе этих систем могут парализовать процесс разработки быстрее, чем при традиционном подходе.
• Новый стандарт качества: Поскольку ИИ генерирует до 75% кода, критически важными становятся процессы проверки (ревью) и тестирования. Ошибки, допущенные алгоритмом, могут масштабироваться быстрее, чем ошибки человека, если не выстроена жесткая система контроля.
• Доступность технологий: Вывод платформ на внешний рынок означает, что другие компании смогут перенять этот опыт, что повысит общую планку скорости разработки в отрасли и усилит конкуренцию за таланты, способные управлять ИИ-инструментами.