Антон Онуфрієнко, керуючий директор Devart – Серія інтерв’ю

Антон Онуфрієнко, керуючий директор Devart, – технологічний виконавець та оператор з глибоким досвідом у сфері масштабування бізнесу з програмним забезпеченням, зростання доходів та керівництва великими міжфункціональними командами в сфері SaaS, корпоративного програмного забезпечення та фінансових послуг. За свою кар’єру він пройшов шлях від створення організацій продажів та запуску стартапів до нагляду за повними операціями з прибутком та збитком для великих бізнес-підрозділів, включаючи найбільший підрозділ Devart з понад 130 співробітниками. До того, як стати керуючим директором, він обіймав посаду головного директора з доходів Devart та голови продажів, де він очолював стратегію виходу на ринок, трансформацію ціноутворення та міжнародний розвиток. Він також є генеральним директором TMetric, платформи для відстеження часу та прибутковості, яка допомагає сервісним підприємствам отримувати оперативну ясність.

Devart – це компанія з програмним забезпеченням, що спеціалізується на розробці баз даних, з’єднанні з даними, інтеграції та інструментах продуктивності для розробників, адміністраторів баз даних, аналітиків та корпоративних команд. Заснована у 1997 році, компанія найбільш відома своєю серією інструментів управління базами даних dbForge, які підтримують основні системи баз даних, включаючи SQL Server, MySQL, Oracle (ORCL ) та PostgreSQL. Devart також розробляє рішення для з’єднання з даними, такі як ODBC, ADO.NET, Python та Delphi-конектори, а також Skyvia, свою безкодову платформу для інтеграції даних у хмарі для ETL, автоматизації, резервного копіювання та оркестрування робочих процесів. Компанія обслуговує понад 500 000 користувачів по всьому світу, включаючи велику частку організацій Fortune 100, і все більше фокусується на інтеграції можливостей, що працюють на основі штучного інтелекту, у свої продукти за допомогою інструментів, таких як dbForge AI Assistant, який допомагає розробникам генерувати, оптимізувати, виправляти та пояснювати запити SQL за допомогою природної мови.

Ви пройшли шлях від створення та керівництва командами продажів до управління повними операціями з прибутком та збитком та керування найбільшим підрозділом Devart. Як це сприяло вашому підходу до інтеграції штучного інтелекту у стратегію продукту та процеси прийняття рішень у великомасштабному середовищі?

Продажі навчили мене вимірювати ROI для всього. Перейшовши на посаду головного директора з доходів, я розширив цю дисципліну на всі функції. Керування підрозділом змусило мене застосувати це до самого штучного інтелекту.

Я підходжу до штучного інтелекту з практичної сторони. Це не означає, що я сумніваюся: три з чотирьох наших продуктів для 2026 року будуть орієнтовані на штучний інтелект. Але я вважаю, що гіпертрофія заважає реальним, тривалим результатам.

Є мем, який зараз поширюється, і він підсумовує, де індустрія часто помиляється. Компанії заміняють підписку на SaaS за 400 доларів на саморобні інструменти, які коштують 1000 доларів на місяць у вигляді плати за API та потребують постійного виправлення. Це не справжня зміна, а просто дорогий показ.

Урок, який я вивчив у сфері продажів, простий: кожна ініціатива повинна окупатися, або ж вона помре. Я керую нашим впровадженням штучного інтелекту так само, як колись керував територією продажів. Ясна гіпотеза щодо ROI для кожного робочого процесу, трихвильовий запуск та задокументований вплив до масштабування.

Наш головний метричний показник – це дохід на одного співробітника, і наш ціль – більше ніж удвоїти його до кінця 2028 року. Ви не закриєте цю прогалину, наймаючи нових співробітників. Ви закриєте її, змінивши вигляд роботи, а штучний інтелект – це єдиний реальний механізм для цього.

Мій фільтр для кожної ініціативи зі штучним інтелектом, внутрішньої чи продукту, такий самий: яка міряна вартість, хто платить за це, і як ми знаємо, що це спрацювало? Все, що не відповідає цим трьом запитанням, не належить у виробництво. Вартість помилки у цьому питанні швидко зростає, і більшість компаній дізнаються про це дорогим шляхом.

Devart має сильну репутацію щодо інструментів баз даних та продуктивності розробників. Як ви впроваджуєте штучний інтелект у ці продукти таким чином, щоб доставляти справжню цінність, а не лише поверхневу автоматизацію?

Наші користувачі – це серйозні технічні спеціалісти: адміністратори баз даних, старші інженери, архітекти даних. Вони виявляють поверхневу автоматизацію за секунди і обурюються, коли їм продають маркетингові іграшки, замасковані під інновації. Два роки тому, коли гіпертрофія штучного інтелекту досягла піку, і конкуренти поспішали прикріпити панелі чату до кожного елементу інтерфейсу, спокуса слідувати за ними була реальною. Я бачив цей шаблон раніше, у мобільних технологіях, у хмарі, у низькому коді, і я відмовився повторити його.

Дисципліна була простою: цінність клієнта на першому місці. Будуючи функції штучного інтелекту, яких ніхто не просив, які не доставляють справжньої цінності, – це найгірше можливе використання обмежених інженерних ресурсів. Це особливо вірно, коли ваша аудиторія може відразу ж виявити різницю.

Що змінилося у 2026 році, так це те, що штучний інтелект перейшов від гіпертрофії до справжньої технічної революції. Пропуск між тим, що ці системи могли робити у 2023 році, і тим, що вони можуть робити сьогодні, не є інкрементним. Це зовсім інша категорія можливостей. Ми тепер можемо вирішувати проблеми, які раніше були真正 нездоланні: безпечний доступ до даних підприємства для агентів штучного інтелекту, контекстна інтелект баз даних всередині середовища розробника, і автономний бізнес-аналіз, який не потребує окремого аналітика.

Це нові лінії продуктів, які існують тому, що штучний інтелект зробив основну проблему розв’язною. Це метрика, яку ми дотримуємося: справжній продукт штучного інтелекту – це той, з якого видалення шару штучного інтелекту розбиває продукт. Індустрія провела два роки, називаючи панелі чату “продуктами штучного інтелекту”. Це функції, а не продукти.

Ми витратили більше часу, тому що хотіли зробити все правильно. Наступні дванадцять місяців покажуть, чи окупилася ця дисципліна.

Штучний інтелект усе частіше пише, оптимізує та виправляє код. Як це змінить роль розробників, які працюють з базами даних у найближчі кілька років?

Вартість знання синтаксису SQL швидко зникає. Якщо штучний інтелект може згенерувати складний багатотаблицьний з’єднання за секунди та визначити відсутні індекси з журналів за хвилини, цінність інженера більше не полягає у вводі SQL. Ця частина роботи стає товаром.

Але ось критична нюанс, яку апологети повної автоматизації завжди пропускають. Помилка штучного інтелекту на фронтенді – це помилка, яку можна виправити перезавантаженням. Помилка штучного інтелекту у базі даних – це видалення продуктивного середовища, витік конфіденційних даних або транзакційна зупинка всього бізнесу.

Бази даних містять стан. Вони не пробачають галюцинацій.

Ця асиметрія повністю переозначає роль. У найближчі два-три роки розробники баз даних та адміністратори баз даних еволюціонують від кодерів до архітекторів та аудиторів. Їхня основна робота зсувається у трьох напрямках:

• Проєктування надійних архітектур, про які штучний інтелект не може самостійно судити через відсутність бізнес-контексту.
• Встановлення жорстких обмежень та політик безпеки для агентів штучного інтелекту, які торкаються продуктивних систем.
• Перегляд та аудит коду, згенерованого машинами, до того, як він потрапить у базу даних.

Ментальна модель, до якої я повертаюсь: інженери будуть керувати арміями помічників штучного інтелекту. Інструменти, такі як dbForge, повинні еволюціонувати з традиційних середовищ розробки у центри командування та аудиту. Робота стає менше про ручне написання SQL, а більше про перегляд того, що генерує штучний інтелект, валідування його та забезпечення дотримання меж, які штучний інтелект не може безпечно перетинати.

Професійна можливість тут суттєва. Розробники, які підвищують свій рівень до архітектури та нагляду, помножать свою ринкову вартість. Вони стають незамінним шаром між продуктивністю штучного інтелекту та безпекою виробництва. Преміум на експертизу баз даних не зникає; він зсувається у бік проєктування, керування та судження, яким штучний інтелект не може самостійно займатися.

Які найбільші обмеження поточних інструментів штучного інтелекту у керуванні базами даних сьогодні, і де ви бачите найбільш суттєві прориви?

Поточний штучний інтелект усе ще застряг у поверхневій автоматизації. Генерування базового запиту SELECT або шаблонного коду вже не вражає. Більша проблема полягає в тому, що більшість систем штучного інтелекту усе ще поводяться як сліпі друкарі, а не як архітекти систем. Вони можуть генерувати синтаксис, але не真正 розуміють середовище, у якому вони працюють. Справжній прорив відбувається, коли штучний інтелект починає розуміти контекст, залежності, стан та бізнес-логіку разом.

Наразі я бачу три основні обмеження, які утримують штучний інтелект у середовищі баз даних.

По-перше, це проблема контексту. Великі мовні моделі можуть бачити схеми, DDL, імена колонок, але вони не真正 розуміють плани виконання, фрагментацію індексів, шаблони розподілу даних чи справжню бізнес-логіку за даними. Без цього глибшого розуміння багато порад з оптимізації стають статистичними здогадами, замаскованими під експертизу.

По-друге, це проблема галюцинацій, а підприємства мають майже нульову толерантність до цього на рівні баз даних. Галюцинація з’єднання може сповільнити продуктивні системи. Неправильне оновлення може видалити критичні записи. На цьому рівні навіть малі помилки точності стають дуже дорогими дуже швидко.

Третя проблема – це безпека та керування. Жодна серйозна організація не вставить продуктивні схеми чи конфіденційні дані у публічний інструмент штучного інтелекту без сильних гарантій щодо ізоляції даних та контролю. До тих пір, поки постачальники не розвиязуть цю проблему належним чином, прийняття штучного інтелекту у регульованих галузях буде обмеженим.

Суттєві прориви будуть тоді, коли штучний інтелект перейде від генерації синтаксису до функціонування як архітектора або аналітика на задньому плані.

Одна частина цього – семантичний шар: перехід від сути імен таблиць до справжнього бізнес-значення. Не лише “таблиця_користувачі”, а розуміння концепцій, таких як когорти клієнтів, ризик відходу, або тенденції LTV у третьому кварталі.

Інший зсув полягає в тому, що штучний інтелект буде діяти як старший адміністратор баз даних на задньому плані. Постійно аналізуючи робочі навантаження, визначаючи плями, пропонуючи індекси, виявляючи ризиковані запити та ловлячи проблеми до того, як системи виходить з ладу.

Тоді є операції між машинами, де автономні агенти моніторять завантаженість баз даних, тестують стратегії оптимізації в ізольованих середовищах та розгортають покращення під наглядом людини.

Ці розробки сформують наступні п’ять років інструментарію баз даних.

Від вашого досвіду керівництва доходами та стратегією виходу на ринок, як штучний інтелект змінює моделі ціноутворення, упаковку продуктів та придбання клієнтів у компаніях з програмним забезпеченням?

Традиційна книга виходу на ринок зламана. Ми бачимо це у наших власних числах та по всьому сектору інструментів розробників.

Смерть класичної аквізиції. Незважаючи на суттєві поліпшення рейтингів пошукових систем по всім нашим продуктам у 2026 році, ми наближаємося до реальності нуль-кліків. Пошук штучного інтелекту доставляє відповіді безпосередньо на сторінці результатів та позбавляє сайти трафіку. Сильні рейтинги вже не переводяться у ліди так, як це було навіть два роки тому.

П’ять років тому сильна стратегія контенту була достатньою для стимулювання зростання. Сьогодні це мінімальне значення. Моделі великих мовових моделей зважують силу бренду, позитивні згадки та щільність спільноти при формуванні відповідей. Якщо ваш бренд не видимий та не заслуговує довіри, системи штучного інтелекту перестають доставляти вас послідовно. Ви не просто втрачаєте трафік. Ви зникаєте з процесу покупки повністю. Ще гірше, весь ринок панікував у платних рекламних оголошеннях, що підняло ціни на кліки до абсурдних рівнів та тихо знищило економіку більшості компаній SaaS.

Цей зсув особливо сильно впливає на традиційні компанії з інструментами розробників. Канали аквізиції, що базуються на SEO, які фінансували покоління B2B SaaS, швидко втрачають ефективність. Хтось, хто все ще покладається на них як на основний механізм зростання, повинен активно будувати альтернативи прямо зараз: розподілення в екосистемі, спільнота та партнерства.

Еволюція ціноутворення: від місць до PLG 3.0. Ми вступаємо в наступну фазу PLG. Ціноутворення за місце починає ламатися, коли один агент штучного інтелекту може виконувати роботу кількох працівників. У такому середовищі стягування плати за кількість працівників перестає мати сенс. Компанії, які не перепакуватимуть продукти навколо цінності, а не кількості працівників, втрачатимуть MRR протягом наступних 24 місяців.

Наступний крок – PLG 3.0: момент, коли автономний агент штучного інтелекту, а не людина, оцінює, тестиє та купує корпоративне програмне забезпечення. Масове прийняття цього шаблону ще за кілька років, але архітектура продуктів та ціноутворення для машини-купця – це завдання 2026 року, а не 2028.

Багато організацій борються з переходом від експериментів зі штучним інтелектом до справжнього виробничого впливу. Які ключові фактори визначають, чи ініціативи зі штучним інтелектом справді успішні?

Більшість функцій штучного інтелекту провалюються ще до того, як будуть побудовані. Вони провалюються в кімнаті, де хтось говорить: “нам потрібно штучний інтелект у цьому продукті”, не тому, що користувачі про це попросили, а тому, що рада хоче історію штучного інтелекту, або маркетинг вважає, що це привабить нову аудиторію. Це оригінальний гріх більшості ініціатив зі штучним інтелектом, і це формує все, що слідує.

Я продовжую бачити ті самі помилки, повторювані в компаніях, які борються з переходом штучного інтелекту з експериментів у справжній виробничий вплив.

Перша помилка полягає в тому, що будуються функції штучного інтелекту, яких ніхто не просив. Як тільки функція штучного інтелектузначається без справжньої потреби користувача, команда працює у зворотному напрямку від технології до винайдення випадку використання. Результат передбачуваний: панель чату, прикріплена до існуючого інтерфейсу, автозаповнення, яке заважає, або кнопка “підсумувати”, яка видає гірший вивід, ніж той, який міг би написати користувач. Ці функції виходять, отримують прес-реліз, та тихо недосягають будь-якого прогнозу щодо прийняття. Глибша шкода полягає в тому, що вони споживають інженерні ресурси, які мали б піти на функції, яких дійсно просили користувачі.

Друга проблема полягає в тому, що команди сильно недооцінюють різницю між чистими демонстраційними даними та справжніми виробничими даними. Демонстрації штучного інтелекту працюють на чистих, відібраних прикладах. Виробництво працює на справжньому хаосі клієнтських даних: дублікати, відсутні поля, десять різних способів написати те саме ім’я продукту, п’ятнадцять років спадкової логіки країв. Модель, яка досягає вражаючої точності під час оцінки, може суттєво погіршитися на живих даних, і більшість команд не виявляють цього до тих пір, поки користувачі не починають скаржитися. Вартість цього відкриття у довірі виробництва рідко відновлюється.

Інша поширена точка провалу – це дослідження користувачів. Стандартні інтерв’ю з продуктом не працюють для функцій штучного інтелекту. Користувачі не можуть артикулювати, чого вони хочуть від штучного інтелекту, тому що вони не знають, що можливе. Запит “чи будуть ви використовувати штучний інтелект для X?” отримує ввічливі відповіді “так”, які не мають передбачувальної цінності для прийняття. Ефективне дослідження продукту штучного інтелекту вимагає демонстрації прототипів, спостереження за справжнім використанням та вимірювання того, чи повертаються користувачі після того, як новизна зникає. Неможливо багато продуктів перебудували свою дослідницьку практику для цього. Вони все ще працюють за плейбуками 2019 року на проблемах 2026 року.

І, нарешті, багато компаній вимірюють активність штучного інтелекту замість впливу на бізнес. “Двісті людей використали функцію штучного інтелекту цього тижня” – це метрика прийняття, а не метрика впливу. Справжній вплив – це скорочення циклу часу, покращення якості, генерування доходу чи видалення витрат. Якщо ви не можете провести пряму лінію від функції штучного інтелекту до числа у звіті про прибуток та збиток, у вас немає впливу на виробництво. У вас є дорогий актив.

Є п’ятий фактор, який стає дедалі більш критичним і якого більшість продуктів команди повністю пропускають.

Сумісність та шлях побудови без штучного інтелекту. Значна частка клієнтів підприємств у сфері фінансів, охорони здоров’я, уряду, оборони та права працюють під політиками, які забороняють або обмежують функції штучного інтелекту у програмному забезпеченні постачальників. Якщо ваш продукт тісно пов’язує штучний інтелект з основним досвідом без можливості його вимкнути або обійти, ви не розширюєте свою аудиторію, додаючи штучний інтелект. Ви втрачаєте сегмент своєї існуючої аудиторії.

Це саме проблема, яку ми вирішуємо з AI Connectivity. Команди з сумісності у регульованих галузях не заперечують проти самого штучного інтелекту. Вони заперечують проти виходу даних за межі їхньої периметру. Рішення не полягає в тому, щоб вилучити штучний інтелект; це дати цим організаціям архітектуру штучного інтелекту, яка відповідає їхнім обмеженням. Це саме причина, чому AI Connectivity поставляється як на-premise: можливість штучного інтелекту залишається, дані ніколи не покидають інфраструктуру клієнта, а закупівля проходить перевірку на першому раунді, а не на третьому.

Команди, які роблять це правильно, проектують сумісність з дня першого. Команди, які роблять це неправильно, виявляють проблему під час перевірки закупівлі, коли угоду вже втрачено.

Devart працює у декількох екосистемах баз даних. Як штучний інтелект може допомогти спростити зростаючу складність керування даними у різних платформах?

Біль від справжній. Типовий клієнт з списку Fortune 500 одночасно використовує вісім до дванадцяти різних двигунів баз даних: спадковий Oracle для фінансів, PostgreSQL для нових послуг, SQL Server для операцій, Snowflake або BigQuery для аналітики, і все частіше векторний магазин для вкладень. Кожен має свій власний діалект, інструменти, політику керування. Розробник, який приєднується до цього середовища, може витратити три місяці лише на вивчення того, де дані живуть і хто має право їх торкатися.

Штучний інтелект не виправляє цю складність сам по собі. Він посилює будь-який контекст, який йому дають. Вісім відокремлених баз даних без уніфікованої метаданих створюють вісім відокремлених наборів мілких пропозицій. Це саме режим провалу, який ми бачимо у більшості корпоративних розгортань штучного інтелекту у стеках.

Варіант полягає в шарі контексту, який перебуває між агентами штучного інтелекту та базовими базами даних. Шар, який говорить з усіма ними, нормалізує метадані, забезпечує уніфіковану політику керування та розкриває чистий інтерфейс MCP, щоб будь-який агент штучного інтелекту, незалежно від того, чи це Claude, GPT, чи внутрішня модель, працював у всьому маєстаті з послідовними правилами.

Це архітектура, до якої ми будемо рухатися з AI Connectivity: сервер MCP на-premise з підтримкою چندої бази даних, семантичний шар, який захоплює бізнес-визначення один раз, а не примушує кожного агента штучного інтелекту його переозначати, рольове керування доступом на рівні операції SQL та повні журнали аудиту.

Спрощення не буває безкоштовним. Хтось все одно повинен змоделювати семантичний шар та встановити політику. Але ця робота відбувається один раз, а не повторно для кожного агента штучного інтелекту, який ви додаєте.

Ви керували великими міжфункціональними командами. Як штучний інтелект змінює внутрішню співпрацю та процеси прийняття рішень між продуктом, інженерією, маркетингом та продажами?

Більшість міжфункціональної тертя було просто люди, які чекали інформації від інших команд. Штучний інтелект знижує це тертя швидше, ніж будь-яка управлінська структура могла б зробити.

Зміни практичні та негайні.

У продукті та інженерії: менеджер продукту ставить питання щодо бази даних у бізнес-термінах, “яка варіація LTV серед наших трьох основних тарифних планів?”, і отримує діючу відповідь на місці, а не подавши тикет до аналітики та чекаючи три дні.

У маркетингу та даних: аналіз когорт відбувається в лінії, а не через чергу запитів. Менеджер маркетингу ставить питання, отримує числа та будує кампанію, все в одному ранковому сеансі.

У продажах та інженерії: технічні відповіді для клієнтів вже не потребують планування дзвінка з старшим інженером. Представник продажів отримує достовірну технічну відповідь в реальному часі, і цикл угоди стискається.

Рішення переходять у розмову, а не у наступне засідання. Шаблон “дайте мені повернутися до вас з цим номером” помирає. Зустрічі скорочуються, оскільки штучний інтелект обробляє попередні читання та підсумки, які раніше займали першу половину кожного сесії.

Це зниження тертя примушує глибший зсув управління, і це саме той, якого більшість команд керівництва недооцінюють.

Кожна компанія стверджує, що орієнтована на результати. Подивіться під капот, і більшість усе ще працюють на проксі-метриках: очкові історії, рядки коду, закриті тикети, відпрацьовані години. Ми використовували активність як проксі для цінності, тому що справжня цінність була важкою для вимірювання. Штучний інтелект розбиває цей проксі назавжди. Коли агент може написати 10 000 рядків коду або закрити 500 підтримних тикетів за хвилину, вимірювання активності стає небезпечно оманливим.

Ми переходимо явно до Справжньої Результатно-Орієнтованої Управління, де продуктивність вимірюється строго виходом та судженням. Жорстко в практиці, оскільки більшість систем продуктивності не побудовані для цього. Люди, які раніше ховалися за високою активністю, стають видимими негайно, і керівництво повинно бути готовим діяти на цій видимості.

Структурна наслідування – плоскі організаційні схеми. Шари координації та маршрутизації інформації стискаються. Організації, які пристосовуються найшвидше, працюватимуть з суттєво меншою кількістю людей при вищій леверажі.

З ростом розробки зі штучним інтелектом та інструментами без коду, чи рухаємося ми до майбутнього, де керування базами даних стане доступним для нектехнічних користувачів?

Є небезпечна плутанина в індустрії прямо зараз. Люди ставлять малий проєкт бази даних та корпоративну спадкову базу даних на одному рівні. Вони не рівні.

Для малих проєктів з нуля демократизація вже тут. Я особисто побудував маленькі програми з нуля без глибоких знань керування базами даних. Якщо ваша вся схема поміщається у контекстну вікно великої мовної моделі, штучний інтелект працює як магія. Громадські розробники, які будують внутрішні інструменти у малому масштабі, будуть справжньою та зростаючою категорією.

Корпоративна реальність зовсім інша. Масштабні спадкові бази даних зустрічають ту саму проблему, що й масштабні монолітні кодові бази: стіну контексту. Ви не можете помістити п’ятнадцять років недокументованої еволюції схеми, залежностей між базами даних та спеціальної логіки тригерів у промпт. Коли штучний інтелект втрачає контекст на великій базі даних, галюцинації не погіршуються плавно. Вони множаться експоненційно.

Ризик, який недооцінюється, – це помилкова впевненість у масштабі. Інтерфейси природної мови особливо хороші у видачі правдоподібних, але тонко неправильних відповідей. Якщо запит SQL має синтаксичну помилку, ви отримуєте повідомлення про помилку. Якщо інтерфейс природної мови неправильно тлумачить “активних клієнтів” через те, що ваші дані мають шість різних визначень активності, ви отримуєте число. Число виглядає нормально. Воно може бути неправильним на 30%. Користувач не має способу знати.

Тому ні, керування базами даних підприємства не стане ігровим полем для нектехнічних користувачів.

Громадський адміністратор баз даних – це міф у масштабі.

Майбутнє належить експертним архітекторам даних, які використовують професійні інструменти для мостування прогалини контексту та побудови інфраструктури, яка дозволяє штучному інтелекту працювати безпечно на вершині.

Структурне рішення – семантичний шар: контрольований словник, де бізнес-визначення фіксуються один раз та повторно використовуються у кожній взаємодії зі штучним інтелектом. Це центральна архітектура, яку ми будемо включати у Insightis. Без нього доступність стає зобов’язанням.

Оглядаючи вперед, який виглядає “родний для штучного інтелекту” інструментарій розробника, і як команди повинні починати готуватися до цього зсуву сьогодні?

Інструментарій, родний для штучного інтелекту, – це не чат-бот, прикріплений до середовища розробки. Більшість того, що зараз ринковується як “родний для штучного інтелекту”, – це інтерфейс чату плюс модель автозаповнення. Це мінімальне значення, а не пункт призначення.

Для мене справжній інструментарій, родний для штучного інтелекту, потребує трьох речей.

По-перше, штучний інтелект потребує глибокого контексту. Він повинен розуміти ваш кодову базу, вашу інфраструктуру, ваші історичні рішення та вашу середовище даних безперервно, а не лише через промости, вставлені у вікно чату. Більшість поточних інструментів провалюють цей тест. Їх контекст скидається з кожною сесією, і користувач платить ціну за його перебудову постійно.

По-друге, інструменти повинні спілкуватися один з одним належним чином. Ваше середовище розробки повинно говорити з вашою базою даних, база даних повинна говорити з вашим стеком спостереження, а CI/CD повинна говорити з вашим оглядачем штучного інтелекту тощо. Протокол контексту моделі стає стандартним шаром тут, з 97 мільйонами завантажень SDK на місяць у першому кварталі 2026 року, у порівнянні з 100 000 у кінці 2024 року. Це 970-кратне зростання за п’ятнадцять місяців та найстрімкіший кривий прийняття, який я бачив у інфраструктурі розробника.

По-третє, інструменти виробництва зі штучним інтелектом потребують серйозних безпечних обмежень. Перегляд радіуса ураження до руйнівних операцій. Аналіз залежностей. Автоматичні плани відкачування. Журнали аудиту за замовчуванням. Штучний інтелект без цих обмежень добрий для прототипів та небезпечний у виробництві.

Як готуватися, конкретно.

Перевірте свій стек проти цих трьох компонентів. Чи кожен інструмент експонує API та MCP? Чи говорить він з іншими, чи сидить у ізоляції? Чи має він засоби безпеки? Інструменти, які провалюють два з трьох, – це короткострокові активи.

Будуйте інфраструктуру контексту зараз. Документуйте схему, бізнес-визначення та архітектурні рішення у форматах, читаних машиною. Багатий контекст не будується за квартал. Команди, чиї інструменти штучного інтелекту мають це у 2027 році, – це ті, хто документує сьогодні.

Запускайте штучний інтелект у виробництво до того, як ви вважатимете себе готовими. Команди, які чекають офіційної “стратегії штучного інтелекту”, перш ніж відправити його, будуть на十八 місяців позаду команд, які вже вчаться на справжніх виробничих помилках. Виберіть низькоризиковий випадок. Відправте його. Будуйте м’язи.

Команди, які приймають ці рішення сьогодні, визначатимуть наступне десятиліття того, як будується програмне забезпечення. Віконечко вузьке, і воно відкрито прямо зараз.

Дякую за велике інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Devart.