ШІ в ІТ: як ми автоматизували до 50% рутинних операцій і прискорились в рази. Досвід SharksCode

Опублікував SharksCode

Штучний інтелект – корисний сервіс, який покращує робочі процеси в ІТ-компаніях. Від написання коду до маркетингових кампаній – ШІ став невіддільною частиною повсякденної роботи.

У партнерському тексті з SharksCode Владислав Образцов, Product Manager, розповідає, як команда використовує штучний інтелект, і де він приносить найбільше користі.

Партнер проєкту?

Коли ми почали використовувати ШІ

Наша компанія почала активно інтегрувати ШІ у свою роботу в середині 2022 року. Поштовхом до цього стала не лише загальна хвиля популярності штучного інтелекту, а й реальна потреба в оптимізації процесів. 

Обсяги рутинної роботи у командах розробки, тестування та продуктового відділу тільки зростали, і це почало гальмувати роботу над проєктами. Відтак, необхідність збільшити продуктивність різних команд і не втратити при цьому якість стала ключовим фактором для запровадження ШІ. Адже саме з такими задачами добре допомагають інструменти штучного інтелекту.

Владислав Образцов, Product Manager в SharksCode

Де ШІ приносить найбільше користі?

У розробці SharksCode активно використовує GPT-4 для пояснення складного коду, пошуку потрібних бібліотек і формування архітектурних рішень. GitHub Copilot став незамінним для автодоповнення коду прямо в середовищі розробки.

Він чудово справляється з рутинними завданнями, допомагає уникати типових помилок і прискорює написання шаблонного коду. Але в складних архітектурних рішеннях або при роботі зі старими системами його користь обмежена.

Маркетингова команда застосовує AI для створення персоналізованих розсилок, автоматичної генерації контенту для соцмереж і підготовки аналітичних звітів. Сервіси Copy.ai та Jasper допомагають швидко створювати тексти, заголовки й описи у різних стилях.

Дизайнери впровадили ШІ-інструменти майже на всіх етапах роботи. За допомогою Midjourney і DALL·E вони створюють концепти та мудборди. AI-плагіни у Figma допомагають адаптувати компоненти до різних платформ, генерувати варіанти користувацьких сценаріїв і перевіряти доступність дизайну.

Завдяки ШІ ми прискорили створення прототипів на 30-40% та можемо експериментувати з більшою кількістю варіантів дизайну – і не залучати при цьому додаткові ресурси.

Які інструменти найкраще себе зарекомендували

Ми активно використовуємо цілий набір AI-рішень:

  • ChatGPT – універсальний помічник для текстів, коду та аналітики.
  • Claude – сервіс для роботи з великими обсягами тексту та складною бізнес-логікою.
  • GitHub Copilot – автоматичні підказки коду в середовищі розробки.
  • DeepSeek – відкрита модель для програмування і технічних завдань.
  • Midjourney – інструмент генерації зображень для дизайну та презентацій.
  • Gemini – інтеграція з інструментами Google.
  • Fellow – асистент для менеджерів, який допомагає з нотатками та звітами.
  • Copy.ai – створення маркетингових матеріалів.

Нові сервіси з’являються щомісяця, і кожен з них має свої переваги, які краще працюють у певних кейсах. Хоча ChatGPT наразі є найпоширенішим інструментом, вибір AI-рішення залежить від цілей, задач команди та інтеграційних можливостей.

Реальні приклади використання ШІ в компанії

У продакт-менеджменті SharksCode використовує ШІ для формування беклогу. Модель аналізує запити користувачів, бізнес-метрики й ризики відтоку користувачів, а потім пропонує найбільш важливі завдання для включення в спринт.

Інженерна команда застосовує AI для:

  • генерації базового коду для контролерів, API-точок та юніт-тестів;
  • допомоги з код-рев’ю: пошук потенційних проблем, дублікатів логіки;
  • прогнозування помилок у процесі розробки.

У маркетингу штучний інтелект допомагає генерувати рекламні матеріали на основі аналізу успішних кампаній і проводити A/B тестування різних варіантів текстів.

Тестувальники використовують ШІ для автоматичного створення тест-кейсів та аналізу логів, щоб виявляти проблеми ще до того, як вони впливають на користувачів.

Разом з тим застосування AI вимагає контролю та аналізу, оскільки не всі задачі він виконує на відмінно. Наприклад, опитування технічної команди SharksCode виявило, що Copilot справляє неоднозначне враження. З одного боку, він чудово вирішує прості та рутинні завдання, значно прискорюючи роботу. З іншого – при роботі зі складним кодом, що має багато залежностей, інструмент часто пропонує некоректні рішення.

Як змінилися ролі спеціалістів?

Після впровадження штучного інтелекту багато ролей у компанії трансформувалися:

  • Продакт-менеджери менше часу витрачають на технічні описи завдань і більше – на стратегію та аналітику.
  • QA-інженери переходять від ручного тестування до створення систем валідації ШІ-моделей.
  • Маркетологи замість рутинного копіювання зосереджуються на аналізі реакції аудиторії.

Ми відзначаємо, що завдяки ШІ круто економиться час працівників. До прикладу, завдання, які раніше займали 6-8 годин, тепер виконуються за 1-2 години. В окремих командах вже вдалось автоматизувати до 50% рутинних операцій.

Де ШІ не використовується

У SharksCode чітко окреслили межі застосування штучного інтелекту. Наприклад, юридичні та фінансові рішення в компанії приймають тільки за участі відповідальних фахівців. Весь згенерований контент проходить обов’язкову перевірку людиною.

Чутлива інформація обробляється ШІ лише після внутрішнього аудиту безпеки. Це стосується критичних компонентів безпеки системи, архітектурних рішень, а також коду, який працює з особистими даними користувачів.

Що далі?

Наше завдання – не замінити людей, а зробити їх сильнішими, звільнивши від рутинної роботи. У найближчих планах компанії:

  • Глибше інтегрувати AI-асистентів у всі команди.
  • Створити системи оцінки ефективності ШІ-рішень.
  • Запустити програму, яка дозволить командам експериментувати з новими AI-інструментами.
  • Обмінюватись досвідом з ринком через відкриті кейси та публічні матеріали.

Ми переконані: ШІ не зможе повністю замінити людину. Але він уже сьогодні суттєво посилює її можливості. І наше майбутнє – саме в такій синергії.

Партнер проєкту?

Детальніше про SharksCode