Результаты в реальных проектах
Цифры зависят от проекта, качества исходного кода и зрелости команды, поэтому вместо средних процентов — конкретные истории из пилотов AI Council.
ПО для станков: разработчиков перестали дёргать вопросами
Команда разрабатывает программное обеспечение для станков. Пользователи регулярно задавали разработчикам одни и те же вопросы по настройкам — каждый такой вопрос выдёргивал инженера из контекста задачи.
После внедрения AI Council встроенный AI-бот стал отвечать на эти вопросы сам — на основе базы знаний проекта, которая пополняется прямо в ходе разработки. Знания, однажды сохранённые инженером или AI-сессией, работают и в поддержке пользователей.
Что дало внедрение
- Повторяющиеся вопросы пользователей закрывает AI-бот на базе знаний проекта.
- Разработчики меньше отвлекаются от задач — контекст переключается реже.
- База знаний одна и та же для разработки и поддержки: наполняется один раз.
Цифры кейса
- Оценка задачи для нового разработчика: 350–400 часов.
- Фактически с AI Council: около 40 часов.
- Стандарты проекта соблюдены, результат прошёл полноценную проверку тестировщиком.
- Экономия ~360 часов — как это переводится в деньги →
Legacy-проект: 40 часов вместо 400
Проект с десятилетней историей: неочевидные правила, слои, которые нельзя нарушать, и знания, живущие в головах старожилов. Задачу отдали новому разработчику — в обычном процессе на вход в контекст и реализацию ушло бы 350–400 часов.
AI Council дал разработчику и его AI-агенту готовый контекст: граф зависимостей, конвенции и накопленные знания проекта. Реализация заняла около 40 часов — без нарушения стандартов и с проверкой тестировщиком.
Разработка КХД: задачи в 2,5 раза быстрее оценки
Проект корпоративного хранилища данных стартовал сразу в AI Council: анализ, конвенции и база знаний работали с первого дня, а не догоняли проект.
Задачи в среднем выполнялись быстрее оценки тимлида в 2,5 раза. Оценки делались по обычному процессу — разница показывает вклад готового контекста и контроля конвенций.
Почему сработало
- Новый проект — база знаний росла вместе с кодом, без «раскопок» истории.
- Конвенции задали в начале — AI-агенты соблюдали их с первой задачи.
- Знания каждой задачи сразу работали в следующих.
Почему сработало
- Один проект AI Council объединяет несколько git-репозиториев — ERP и DWH подключены вместе.
- Знания об интеграциях привязаны к коду обеих систем и находятся из любой из них.
- Связанные задачи опираются на общий контекст двух проектов, а не на переписку двух команд.
Связанные проекты: командные задачи в 4 раза быстрее
Два связанных проекта, но каждый сделан своей командой внутри одной компании: ERP и DWH. AI Council позволяет одновременно учитывать при работе оба проекта.
Скорость работы команд на связанных задачах — интеграции, разрешение кейсов с ошибками, написание ТЗ — выросла в 4 раза.
Где эффект самый заметный
Лучше всего AI Council работает там, где контекст дорогой. Но подходит для любого программного продукта.
Промышленное ПО и станкостроение
Долгоживущие системы, дорогие ошибки, знания в головах инженеров. База знаний работает и на разработку, и на поддержку пользователей.
Финтех и enterprise
Строгие конвенции, аудит, закрытый контур. On-premise развёртывание и контроль AI-агента с ментором в цикле.
Legacy и долгие проекты
10+ лет истории, неочевидные правила, зависимость от старожилов. Контекст перестаёт жить только в головах.
Интеграторы и заказная разработка
Много параллельных проектов и передач между командами. Контекст проекта переезжает вместе с ним, а не с людьми.
Проверьте цифры на своём проекте
Пилот на реальном репозитории за 2 месяца триала: вместе выберем задачи и метрики, чтобы результат можно было сравнить с вашими обычными оценками.