Антон Онуфриенко, управляющий директор Devart – Интервью-серия

Антон Онуфриенко, управляющий директор Devart, является технологическим руководителем и оператором с глубоким опытом в области масштабирования бизнеса на основе программного обеспечения, увеличения доходов и управления крупными межфункциональными командами в области SaaS, корпоративного программного обеспечения и финансовых услуг. На протяжении своей карьеры он прошел путь от создания организаций продаж и запуска стартапов до надзора за полной деятельностью крупных бизнес-подразделений, включая крупнейшее подразделение Devart с более чем 130 сотрудниками. До того, как стать управляющим директором, он занимал должность главного директора по доходам и начальника отдела продаж в Devart, где он руководил стратегией выхода на рынок, трансформацией цен и международными инициативами по росту. Он также является генеральным директором TMetric, платформы для отслеживания времени и прибыльности, ориентированной на помощь сервисно-ориентированным бизнесам в достижении операционной ясности.

Devart – это компания, специализирующаяся на разработке баз данных, подключении к данным, интеграции и продуктивности для разработчиков, администраторов баз данных, аналитиков и команд предприятий. Основанная в 1997 году, компания наиболее известна своей линейкой инструментов управления базами данных dbForge, которые поддерживают основные системы баз данных, включая SQL Server, MySQL, Oracle и PostgreSQL. Devart также разрабатывает решения для подключения к данным, такие как соединители ODBC, ADO.NET, Python и Delphi, а также Skyvia, свою облачную платформу без кода для интеграции данных, автоматизации, резервного копирования и оркестровки рабочих процессов. Компания обслуживает более 500 000 пользователей по всему миру, включая значительную долю организаций из списка Fortune 100, и все больше фокусируется на интеграции возможностей, основанных на искусственном интеллекте, в свои продукты посредством инструментов, таких как dbForge AI Assistant, который помогает разработчикам генерировать, оптимизировать, устранять неполадки и объяснять запросы SQL с использованием естественного языка.

Вы прошли путь от создания и руководства командами продаж до управления полной деятельностью и теперь руководите крупнейшим бизнес-подразделением Devart. Как это повлияло на ваш подход к интеграции искусственного интеллекта в стратегию продукта и принятие решений в масштабе?

Продажи научили меня измерять ROI во всем. Переходя на должность главного директора по доходам, я масштабировал эту дисциплину на все функции. Руководство бизнес-подразделением заставило меня применить это к самому искусственному интеллекту.

Я отношусь к искусственному интеллекту прагматично. Это не то, что я сомневаюсь: три из четырех наших ставок на продукты для 2026 года являются родными для искусственного интеллекта. Но я считаю, что ажиотаж мешает достижению реальных, долгосрочных результатов.

Существует мем, который суммирует, где отрасль часто ошибается. Компании меняют подписки на программное обеспечение стоимостью 400 долларов на самодельные инструменты, которые стоят 1000 долларов в месяц в виде платы за API и требуют постоянных исправлений. Это не реальные изменения, это просто дорогой спектакль.

Урок, который я выучил в продажах, прост: каждая инициатива окупается, или она умирает. Я руковожу нашим внедрением искусственного интеллекта так же, как я раньше руководил территорией продаж. Ясный гипотез ROI для каждого рабочего процесса, трехэтапное внедрение и задокументированное влияние до масштабирования.

Наша северная звезда – это доход на сотрудника, и нашей целью является более чем удвоить его к концу 2028 года. Вы не закрываете этот разрыв, нанимая сотрудников. Вы закрываете его, меняя то, как выглядит работа, и искусственный интеллект – это единственный реалистичный механизм такого масштаба.

Мой фильтр для каждой инициативы искусственного интеллекта, внутренней или продукта, один и тот же: какой измеренный эффект, кто платит за это, и как мы знаем, что это сработало? Все, что не проходит эти три вопроса, не принадлежит в производство. Стоимость ошибки в этом быстро накапливается, и большинство компаний обнаружат это дорогим способом.

Devart построила сильную репутацию вокруг инструментов баз данных и продуктивности разработчиков. Как вы внедряете искусственный интеллект в эти продукты, чтобы доставить реальную ценность, а не поверхностную автоматизацию?

Наши пользователи – это специалисты высокого уровня: администраторы баз данных, старшие инженеры, архитекторы данных. Они обнаруживают поверхностную автоматизацию за несколько секунд и возмущаются, когда им продают маркетинговые игрушки, выдаваемые за инновации. Два года назад, когда ажиотаж вокруг искусственного интеллекта достиг пика и конкуренты спешили прикрепить панели чата к каждому элементу интерфейса, было реальное желание последовать их примеру. Я видел эту схему раньше, в мобильных, облачных и низкокодовых технологиях, и я отказался повторить это.

Дисциплина была простой: ценность для клиента прежде всего. Создание функций искусственного интеллекта, которые никто не запрашивал, которые не доставляют реальной ценности, – это худшее возможное использование ограниченных инженерных ресурсов. Это особенно верно, когда ваша аудитория может сразу же обнаружить разницу.

Что изменилось в 2026 году, так это то, что искусственный интеллект перешел от ажиотажа к реальной технической революции. Разрыв между тем, что эти системы могли делать в 2023 году и тем, что они могут делать сегодня, не является инкрементным. Это совершенно другая категория возможностей. Мы можем теперь решать проблемы, которые были真正 неразрешимыми ранее: безопасный доступ к данным предприятия для агентов искусственного интеллекта, контекстная интеллект базы данных внутри среды разработки и автономный бизнес-анализ, который не требует выделенного аналитика.

Это новые линии продуктов, которые существуют, потому что искусственный интеллект сделал основную проблему разрешимой. Это уровень, который мы ourselves к себе. Реальный продукт на основе искусственного интеллекта – это тот, где удаление слоя искусственного интеллекта ломает продукт. Отрасль провела два года, называя панели чата “продуктами на основе искусственного интеллекта”. Это функции, а не продукты.

Мы потратили больше времени, потому что хотели сделать все правильно. Следующие двенадцать месяцев покажут, оправдало ли это дисциплину.

Искусственный интеллект все чаще пишет, оптимизирует и отлаживает код. Как вы видите, что это изменит роль разработчиков, работающих с базами данных в течение следующих нескольких лет?

Ценность знания синтаксиса SQL быстро уменьшается. Если искусственный интеллект может сгенерировать сложный многотабличный JOIN за несколько секунд и выявить пропущенные индексы из журналов за несколько минут, ценность инженера больше не заключается в наборе текста SQL. Эта часть работы становится товаром.

Но вот критическая нюанс, который энтузиасты полной автоматизации всегда пропускают. Ошибка искусственного интеллекта на frontend – это неправильно выровнена кнопка, которую можно обновить. Ошибка искусственного интеллекта на базе данных – это удаленная производственная среда, утечка PII или транзакционный сбой всего бизнеса.

Базы данных содержат состояние. Они не прощают галлюцинаций.

Эта асимметрия полностью меняет роль. В течение следующих двух-трех лет разработчики баз данных и администраторы баз данных будут эволюционировать из кодеров в архитекторов и аудиторов. Их основная работа смещается в три вещи:

• Проектирование надежных архитектур, которые искусственный интеллект не может понять самостоятельно, поскольку он лишен бизнес-контекста.
• Установка жестких ограничений и политик безопасности для агентов искусственного интеллекта, которые соприкасаются с производственными системами.
• Просмотр и аудит кода, сгенерированного машинами, до того, как он попадет в базу данных.

Ментальная модель, к которой я постоянно возвращаюсь: инженеры будут управлять армиями агентов искусственного интеллекта. Инструменты, такие как dbForge, должны будут эволюционировать из традиционных сред разработки в центры командования и аудита. Работа становится менее связанной с набором текста SQL вручную и более связанной с просмотром того, что генерирует искусственный интеллект, проверкой его и обеспечением границ, которые искусственный интеллект не может безопасно пересечь.

Профессиональная возможность здесь значительна. Разработчики, которые повысят уровень до архитектуры и надзора, умножат свою рыночную стоимость. Они становятся незаменимым слоем между продуктивностью искусственного интеллекта и безопасностью производства. Премиум на экспертизу баз данных не исчезает; он смещается вверх к дизайну, управлению и суждению, что именно там, где искусственный интеллект не может работать самостоятельно.

Каковы самые большие ограничения текущих инструментов искусственного интеллекта в управлении базами данных сегодня, и где вы видите наиболее значимые прорывы?

Текущий искусственный интеллект все еще застрял в поверхностной автоматизации. Генерация базового запроса SELECT или шаблонного кода больше не впечатляет. Более серьезная проблема заключается в том, что большинство систем искусственного интеллекта все еще ведут себя как слепые наборщики, а не как архитекторы систем. Они могут генерировать синтаксис, но они не真正 понимают среду, в которой они работают. Реальный прорыв происходит, когда искусственный интеллект начинает рассуждать о контексте, зависимостях, состоянии и бизнес-логике вместе.

Сейчас я вижу три основных ограничения, которые мешают искусственному интеллекту в средах баз данных.

Во-первых, существует проблема контекста. Большие языковые модели могут видеть схемы, DDL и имена столбцов, но они не действительно понимают планы выполнения, фрагментацию индексов, закономерности распределения данных или реальную бизнес-логику, стоящую за данными. Без этого более глубокого понимания большая часть советов по оптимизации становится статистическим угадыванием, замаскированным под экспертизу.

Во-вторых, существует проблема галлюцинаций, и у предприятий почти нет терпимости к этому на уровне базы данных. Галлюцинированный JOIN может замедлить производственные системы. Неправильный UPDATE может удалить критические записи. На этом уровне даже небольшие ошибки точности становятся очень дорогими очень быстро.

Третья проблема – это безопасность и управление. Никакое серьезное предприятие не будет вставлять производственные схемы или PII в публичный инструмент искусственного интеллекта без сильных гарантий вокруг изоляции и контроля данных. До тех пор, пока поставщики не решат эту проблему должным образом, внедрение искусственного интеллекта в регулируемых отраслях будет ограничено.

Значимые прорывы будут тогда, когда искусственный интеллект перейдет от генерации синтаксиса к функционированию как фоновый архитектор или аналитик.

Одной частью этого является семантический слой: переход от сырных имен таблиц к реальному бизнес-значению. Не просто “таблица_пользователей”, а понимание концепций, таких как группы клиентов, риск оттока, или тенденции LTV за третий квартал.

Другим сдвигом является то, что искусственный интеллект будет работать более как старший администратор базы данных на фоне. Постоянно анализируя рабочие нагрузки, выявляя узкие места, предлагая индексы, обнаруживая рискованные запросы и предотвращая проблемы до того, как системы выйдут из строя.

Затем у вас есть машинно-машины операции, где автономные агенты отслеживают нагрузку базы данных, тестируют стратегии оптимизации в изолированных средах и развертывают улучшения под человеческим надзором.

Именно эти разработки будут формировать следующие пять лет инструментов баз данных.

Из вашего опыта руководства доходами и стратегией выхода на рынок, как искусственный интеллект меняет модели ценообразования, упаковку продуктов и приобретение клиентов в компаниях программного обеспечения?

Традиционная стратегия выхода на рынок сломана. Мы видим это в наших собственных числах и по всей категории инструментов разработки.

Смерть классического приобретения. Несмотря на значительные улучшения рейтингов поиска наших продуктов в 2026 году, мы сталкиваемся с реальностью нулевого клика. Поиск на основе искусственного интеллекта доставляет ответы直接 на странице результатов и лишает сайты трафика. Сильные рейтинги больше не переводятся в лиды так, как они делали даже два года назад.

Пять лет назад сильная стратегия контента была достаточно, чтобы стимулировать рост. Сегодня это минимальное требование. Модели языка LLM учитывают силу бренда, положительные упоминания и плотность сообщества при формировании ответов. Если ваш бренд не виден и не заслуживает доверия, системы искусственного интеллекта перестают последовательно выдавать вас в результатах. Вы не только теряете трафик, вы исчезаете из процесса покупки полностью. Чтобы сделать дела хуже, весь рынок паниковал в платную рекламу, что привело к абсурдным уровням CPC и тихо уничтожило экономику единиц большинства компаний SaaS.

Этот сдвиг особенно сильно ударил по традиционным компаниям инструментов разработки. Каналы приобретения, основанные на SEO, которые финансировали поколение B2B SaaS, быстро теряют эффективность. Любой, кто все еще полагается на них как на основной рыночный рычаг, должен активно строить альтернативы прямо сейчас: распределение по экосистеме, сообщество и партнерства.

Эволюция ценообразования: от мест до PLG 3.0. Мы вступаем в следующую фазу PLG. Ценообразование на основе мест начинает разрушаться, когда один агент искусственного интеллекта может выполнять работу нескольких сотрудников. В такой среде взимание платы за голову сотрудника перестает иметь смысл. Компании, которые не переупакуют продукты вокруг ценности, а не количества голов, потеряют значительную часть MRR в течение следующих 24 месяцев.

Следующий шаг – PLG 3.0: момент, когда автономный агент искусственного интеллекта, а не человек, оценивает, тестирует и покупает программное обеспечение для предприятия. Массовое внедрение этого шаблона еще впереди, но проектирование продуктов и ценообразования для машины-покупателя – это задача 2026 года, а не 2028 года.

Многие организации борются с переходом от экспериментов с искусственным интеллектом к реальному производственному влиянию. Какие ключевые факторы определяют, действительно ли инициативы искусственного интеллекта достигают успеха?

Большинство функций искусственного интеллекта терпят неудачу еще до того, как они будут построены. Они терпят неудачу в комнате, где кто-то говорит “нам нужно искусственный интеллект в этом продукте”, не потому, что пользователи попросили, а потому, что совет директоров хочет историю об искусственном интеллекте, или маркетинг считает, что это привлечет новую аудиторию. Это первоначальный грех большинства инициатив искусственного интеллекта, и он формирует все, что следует.

Я постоянно вижу одни и те же ошибки, повторяющиеся в компаниях, которые борются с переходом искусственного интеллекта от экспериментов к реальному производственному влиянию.

Первая ошибка заключается в том, что они строят функции искусственного интеллекта, которые никто не запрашивал. Как только функция искусственного интеллекта предписывается без реальной потребности пользователя, команда работает в обратном направлении от технологии, чтобы изобрести дело. Результат предсказуем: панель чата, прикрепленная к существующему интерфейсу, автозаполнение, которое мешает, или кнопка “суммировать”, которая производит худший вывод, чем тот, который мог написать пользователь. Эти функции отправляются, получают пресс-релиз и тихо недосягают прогнозов по принятию. Более глубокий ущерб заключается в том, что они потребляют инженерные ресурсы, которые должны были пойти на функции, которые пользователи действительно запрашивали.

Вторая проблема заключается в том, что команды сильно недооценивают разницу между чистыми данными демо и реальными производственными данными. Демонстрации искусственного интеллекта запускаются на чистых, отредактированных примерах. Производство запускается на реальном беспорядке клиентских данных: дубликаты, пропущенные поля, десять разных способов написать одно и то же название продукта, пятнадцать лет наследия граничных случаев. Модель, которая достигает впечатляющей точности при оценке, может ухудшиться значительно на живых данных, и большинство команд не обнаруживают это до тех пор, пока пользователи не начнут жаловаться. Стоимость этого открытия в производственной доверии редко возмещается.

И еще одна распространенная точка неудачи – это исследование пользователя. Стандартные интервью о продуктах не работают для функций искусственного интеллекта. Пользователи не могут артикулировать, чего они хотят от искусственного интеллекта, потому что они не знают, что возможно. Спрашивать “будете ли вы использовать искусственный интеллект, чтобы сделать X?” получает вежливые положительные ответы, которые не имеют прогностической ценности для принятия. Эффективное исследование продукта искусственного интеллекта требует демонстрации прототипов, наблюдения за реальным использованием и измерения того, возвращаются ли пользователи после того, как новизна исчезает. Немногие команды продукта перестроили свою исследовательскую практику для этого. Они все еще запускают playbook 2019 года на проблемы 2026 года.

И, наконец, многие компании измеряют активность искусственного интеллекта, а не бизнес-эффект. “Двести человек использовали функцию искусственного интеллекта на этой неделе” – это метрика принятия, а не метрика эффекта. Реальный эффект – это сокращение цикла времени, улучшение качества, сгенерированный доход или удаленный затрат. Если вы не можете провести прямую линию от функции искусственного интеллекта к цифре в P&L, у вас нет производственного эффекта. У вас есть дорогая активность.

Существует пятый фактор, который становится все более критическим и который большинство команд продукта полностью упускает из виду.

Соответствие и путь построения без искусственного интеллекта. Значительная доля пользователей предприятий в финансовой, медицинской, государственной, оборонной и юридической отраслях работает в политике, которая запрещает или ограничивает функции искусственного интеллекта в программном обеспечении поставщиков. Если ваш продукт жестко связывает искусственный интеллект с основным опытом, не предоставляя способа отключить или обойти его, вы не расширяете свою аудиторию, добавляя искусственный интеллект. Вы теряете сегмент своей существующей аудитории.

Это именно та проблема, которую мы решаем с помощью подключения искусственного интеллекта. Команды соответствия в регулируемых отраслях не возражают против самого искусственного интеллекта. Они возражают против того, что данные покидают их периметр. Решение не состоит в том, чтобы удалить искусственный интеллект; это дать этим организациям архитектуру искусственного интеллекта, которая соответствует их ограничениям. Это почему подключение искусственного интеллекта поставляется как на месте: возможность искусственного интеллекта остается, данные никогда не покидают инфраструктуру клиента, и закупка проходит проверку в первом раунде, а не в третьем.

Команды, которые это делают правильно, проектируют соответствие с первого дня. Команды, которые это делают неправильно, обнаруживают проблему во время проверки закупки, когда сделка уже потеряна.

Devart работает в нескольких экосистемах баз данных. Как искусственный интеллект может помочь упростить растущую сложность управления данными на разных платформах?

Боль реальна. Типичная компания из списка Fortune 500 запускает восемь до двенадцати разных движков баз данных одновременно: устаревший Oracle для финансов, PostgreSQL для новых сервисов, SQL Server для операций, Snowflake или BigQuery для аналитики и все чаще векторное хранилище для встроенных данных. Каждый имеет свой собственный диалект, свое собственное инструментирование, свою собственную систему управления. Разработчик, присоединяющийся к этой среде, может потратить три месяца, просто изучая, где живут данные и кто имеет право их трогать.

Искусственный интеллект не решает эту сложность самостоятельно. Он усиливает любой контекст, который он получает. Восемь несвязанных баз данных с неунифицированными метаданными производят восемь несвязанных наборов поверхностных предложений. Это именно режим неудачи, который мы видим в большинстве корпоративных развертываний стека.

Возможность заключается в слое контекста, который находится между агентами искусственного интеллекта и базами данных. Такой, который говорит со всеми ними, нормализует метаданные, обеспечивает унифицированные политики управления и раскрывает чистый интерфейс MCP, чтобы любой агент искусственного интеллекта, будь то Claude, GPT или внутренняя модель, работал на всем имуществе с последовательными правилами.

Это архитектура, к которой мы движемся с помощью подключения искусственного интеллекта: на месте сервер MCP с поддержкой нескольких баз данных, семантический слой, который захватывает бизнес-определения один раз, а не заставляет каждый агент искусственного интеллекта переучиться, контроль доступа на основе ролей на уровне операции SQL и полные журналы аудита.

Упрощение не бесплатно. Кто-то все равно должен смоделировать семантический слой и установить политику. Но эта работа происходит один раз, а не повторно для каждого агента искусственного интеллекта, который вы добавляете.

Вы вели крупные межфункциональные команды. Как искусственный интеллект меняет внутреннее сотрудничество и принятие решений между продуктом, инженерией, маркетингом и продажами?

Большая часть межфункциональной трения была просто людьми, которые ждали информации от других команд. Искусственный интеллект сжимает эту трение быстрее, чем любая управленческая структура.

Сдвиги практичны и немедленны.

В продукте и инженерии: менеджер продукта задает вопрос базы данных в обычных бизнес-терминах, “какова вариация LTV по нашим трем лучшим тарифным планам?”, и получает действенный ответ на месте, вместо того, чтобы подавать тикет в Jira и ждать три дня.

В маркетинге и данных: анализ когорт происходит в строке, а не через очередь запросов. Менеджер маркетинга задает вопрос, получает числа и строит кампанию, все в утреннее время.

В продажах и инженерии: технические ответы для потенциальных клиентов больше не требуют планирования звонка с старшим инженером. Представитель продаж получает достоверный технический ответ в реальном времени, и цикл сделки сжимается.

Решения перемещаются в разговор, а не в последующий ответ. Шаблон “я вернусь к вам с этим номером” умирает. Заседания сокращаются, потому что искусственный интеллект обрабатывает предварительные чтения и сводки, которые раньше занимали первую половину каждого заседания.

Это сжатие трения заставляет более глубокий сдвиг управления, и это тот, который большинство команд руководства недооценивает.

Каждая компания утверждает, что она ориентирована на результаты. Посмотрите под капот, и большинство из них все еще работают на прокси-метриках: очки истории, строки кода, закрытые тикеты, отработанные часы. Мы использовали активность как прокси для ценности, потому что реальная ценность была трудна для измерения. Искусственный интеллект ломает этот прокси навсегда. Когда агент может написать 10 000 строк кода или закрыть 500 тикетов поддержки за минуту, измерение активности становится опасно вводящим в заблуждение.

Мы переходим явно к истинному управлению, ориентированному на результат, где производительность измеряется строго по результату и суждению. Жестко на практике, потому что большинство систем производительности не построены для этого. Люди, которые раньше прятались за высокой активностью, становятся видимыми сразу, и руководство должно быть готово действовать на основе этой видимости.

Структурным следствием являются более плоские организационные схемы. Слои координации и обмена информацией сжимаются. Организации, которые адаптируются быстрее, будут работать с меньшим количеством людей на более высоком уровне.

С ростом разработки, поддерживаемой искусственным интеллектом, и инструментов без кода, движемся ли мы к будущему, где управление базами данных станет доступным для неквалифицированных пользователей?

Существует опасная путаница в отрасли прямо сейчас. Люди рассматривают базу данных для стороннего проекта и базу данных предприятия как если бы они были одним и тем же. Они не являются.

Для небольших проектов зеленого поля демократизация уже здесь. Я лично построил небольшие приложения с нуля без глубоких знаний управления базами данных. Если ваша вся схема помещается в контекстное окно LLM, искусственный интеллект работает как магия. Гражданские разработчики, строящие внутренние инструменты в небольшом масштабе, будут реальной и растущей категорией.

Реальность предприятия совершенно другая. Большие базы данных наследия сталкиваются с той же проблемой, что и монолитные кодовые базы: контекстная стена. Вы не можете поместить пятнадцать лет эволюции схемы, зависимости между базами данных и пользовательскую логику триггеров в подсказку. Когда искусственный интеллект теряет контекст на большой базе данных, галлюцинации не ухудшаются плавно. Они умножаются экспоненциально.

Риск, который остается без внимания, – это ложная уверенность в масштабе. Интерфейсы естественного языка уникально хороши в производстве правдоподобных, но тонко неправильных ответов. Если запрос SQL имеет синтаксическую ошибку, вы получаете сообщение об ошибке. Если интерфейс естественного языка неправильно интерпретирует “активных клиентов”, потому что ваши данные имеют шесть разных определений активности, вы получаете число. Число выглядит нормально. Оно может быть неверным на 30%. Пользователь не имеет способа узнать.

Итак, нет, управление базами данных предприятия не становится площадкой для неквалифицированных пользователей.

Гражданский администратор базы данных – это миф в масштабе.

Будущее принадлежит экспертным архитекторам данных, которые используют профессиональные инструменты, чтобы построить инфраструктуру, которая позволяет искусственному интеллекту работать безопасно поверх.

Структурное решение – это семантический слой: контролируемый словарь, где бизнес-определения фиксируются один раз и повторно используются на каждом взаимодействии искусственного интеллекта. Без этого доступность становится обязанностью.

Глядя вперед, как выглядит “родной для искусственного интеллекта” инструментарий разработчика, и как командам следует начать готовиться к этому сдвигу сегодня?

Инструментарий, родной для искусственного интеллекта, – это не чат-бот, прикрепленный к среде разработки. Большая часть того, что продается как “родной для искусственного интеллекта” сегодня, – это интерфейс чата плюс модель автозаполнения. Это минимальное требование, а не пункт назначения.

Для меня инструментарий, действительно родной для искусственного интеллекта, нуждается в трех вещах.

Во-первых, искусственному интеллекту нужен глубокий контекст. Он должен понимать ваш кодовую базу, вашу инфраструктуру, ваши исторические решения и вашу среду данных непрерывно, а не только через подсказки, вставленные в окно чата. Большинство текущих инструментов терпят неудачу в этом тесте. Их контекст сбрасывается с каждой сессией, и пользователь платит цену за его постоянное перестроение.

Во-вторых, инструменты сами должны общаться друг с другом должным образом. Ваша среда разработки должна говорить с вашей базой данных, база данных должна говорить с вашим стеком наблюдаемости, а CI/CD должна говорить с вашим рецензентом искусственного интеллекта и т. д. Протокол контекста модели становится стандартным слоем здесь, с 97 миллионами загрузок SDK в месяц в первом квартале 2026 года, что на 970 раз превышает 100 000 в конце 2024 года. Это самый крутой кривой принятия, который я видел в инфраструктуре разработки.

В-третьих, производственный искусственный интеллект требует серьезных ограничений безопасности. Предварительный просмотр радиуса взрыва перед разрушительными операциями. Анализ зависимостей. Автоматические планы откатов. Журналы аудита по умолчанию. Искусственный интеллект без этих является хорошим для прототипов и опасным в производстве.

Как подготовиться, конкретно.

Проверьте свой стек против этих трех компонентов. Имеет ли каждый инструмент экспозед API и MCP? Говорит ли он с другими или сидит в изоляции? Имеет ли он средства безопасности? Инструменты, которые терпят неудачу в двух из трех, являются краткосрочными активами.

Постройте инфраструктуру контекста сейчас. Документируйте схему, бизнес-определения и архитектурные решения в форматах, читаемых машинами. Богатый контекст не строится за квартал. Команды, чей искусственный интеллект имеет его в 2027 году, являются теми, кто документирует сегодня.

Запустите искусственный интеллект в производство, прежде чем вы думаете, что готовы. Команды, которые ждут формальной “стратегии искусственного интеллекта”, прежде чем отправить, будут на восемнадцать месяцев позади команд, которые уже учатся на реальных производственных неудачах. Выберите низкорисковый случай использования. Отправьте. Постройте мышцы.

Команды, которые принимают эти решения сегодня, определят следующее десятилетие того, как строится программное обеспечение. Окно узкое, и оно открыто прямо сейчас.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Devart.