Использовать ИИ “по чуть-чуть”? Не наш подход. Мы думаем масштабно и внедряем искусственный интеллект по всему SDLC, чтобы ускорить разработку и снизить её стоимость – при этом ставим безопасность, этику и соответствие требованиям на первое место.
Зачем сидеть на потенциале, если его можно превратить в рост эффективности? Мы используем ИИ, чтобы убрать рутину и “бумажную” нагрузку в SDLC – и освободить команде время на согласование со стейкхолдерами, координацию выделенной команды, предотвращение расползания объема работ (scope creep) и движение стратегии вперёд.
| Задача | До | После | Рост эффективности |
| Анализ пробелов в проектной документации | 4 часа | 10 минут | в 24 раза быстрее |
| Формирование команды под компетенции и доступность специалистов | 7 дней | 2 дня | в 3,5 раза быстрее |
| Поиск релевантной информации в документации | 1 час | 5 минут | в 12 раз быстрее |
| Создание follow-up задач | 30 минут | 5 минут | в 6 раз быстрее |
| Онбординг новых участников команды | 12 часов | 5 часов | в 2,4 раза быстрее |
ИИ снимает ежедневную рутину с бизнес-аналитиков, чтобы они могли глубже погружаться в контекст бизнеса, синхронизировать ожидания стейкхолдеров и вести «крупную картину».
Чем меньше времени UX/UI-дизайнеры тратят на повторяемые задачи, тем больше – на тестирование идей и шлифовку пользовательских сценариев, чтобы интерфейсы были интуитивными и доступными с первого дня. ИИ помогает:
К 2027 году 70% профессиональных разработчиков будут использовать ИИ-инструменты для ускорения написания кода. Лидеры enterprise-рынка (например, Shopify и Amazon) уже воспринимают ИИ как стандарт workflow. Мы делаем так же: игнорирование ИИ-инструментов замедляет поставку и ставит клиента на шаг позади конкурентов. ИИ помогает нашим командам:
Чем короче feedback loop, тем быстрее вы выпускаете стабильное, безопасное и масштабируемое ПО. QA-инженеры Кронит усиливают процесс, используя ИИ для автоматизации подготовительной рутины:
Мы заранее следим, чтобы продукт не “споткнулся на финише”, а ИИ делает релизы более плавными и предсказуемыми:
Разработка – только начало. Так же важна грамотно выстроенная эксплуатация. Наши многоуровневые команды поддержки применяют ИИ для профилактического, реактивного и эволюционного сопровождения:
используем проверенные инструменты, гарантирующие приватность проприетарного кода и запрет на его использование для дообучения моделей.
проверяем данные инструментами выявления copyright-рисков до подачи в ИИ-системы.
придерживаемся HELM-подхода и выбираем базовые модели с высокой прозрачностью; ведём lineage решений для полноценного аудита.
используем только инструменты, одобренные юридической и security-командами, и никогда без вашего согласия; эксперименты – только в изолированных sandbox.
не “отгружаем” outputs вслепую – контроль предметных экспертов обязателен для кода, дизайна и спецификаций.
ИИ ускоряет, но не заменяет экспертизу; специалисты Кронит доводят результат до качества и принимают ключевые решения.
в любом формате сотрудничества (staff augmentation или dedicated team) ответственность за результат ИИ-поддержанной работы несут наши сотрудники.
использование ИИ-инструментов выстроено с учётом NIST AI RMF, SOC2 for AI и EU AI Act; мы также отслеживаем регуляторные изменения заранее.
Помимо управления жизненным циклом ML-моделей, Кронит усиливает ваш ИИ-путь комплексной экспертизой:
Actionable AI – ИИ-агенты и «виртуальные коллеги», которые заменяют сложные правила и узкую настройку, оставаясь управляемыми и экономичными.
