ITN
обсудить проект

Инхаус-разработка стала самой дорогой привычкой в компании

Интеллектуальный слой Napoleon IT: конвейер из ИИ-агентов поверх вашей разработки. Новые продукты выходят на рынок на 30–50% быстрее — с тестами и документацией.

[начать со среза метрик] как устроен слой
диагностика

Два вопроса, которые покажут,
дошла ли AI-революция
до вашей компании

01

На сколько сократился бюджет вашей разработки за последние 6 месяцев?

Считая всё: фонд оплаты труда, инфраструктуру, подрядчиков

02

На сколько за тот же период сократился срок вывода продуктов на рынок?

От постановки задачи до релиза в продуктив

×2

Если оба ответа — «ни на сколько», технологический сдвиг последних двух лет прошёл мимо вашей компании. При этом содержать собственную разработку стало дороже: отмена отраслевых льгот вдвое увеличила налоговую нагрузку на ИТ-команды. Расходы выросли, отдача — нет.

что уже произошло

75% нового кода
в Google пишет ИИ

Скорость производства кода перестала быть ограничением. Ограничением стало то, кто ставит задачу агенту и кто проверяет результат.

25%
50%
75%
начало 2024конец 2025апрель 2026

Компании, которые не перестроили процесс, платят старую цену

Штат не сократился, срок вывода не упал — экономия ушла мимо.

Выигрывает не тот, у кого есть ИИ, а тот, у кого перестроен процесс

Инструмент в руках старого процесса даёт ноль.

Источник: заявление Сундара Пичаи, апрель 2026.

ловушка

Раздать разработчикам
ИИ-инструменты — не работает.
Мы проверили это на себе

0

Ускорения мы получили сами, когда просто раздали инструменты и попробовали перестроить всё разом: хаос, штат тот же, срок вывода тот же

96%

Разработчиков не доверяют функциональной корректности AI-кода полностью

96%

Говорят, что ревью AI-кода тяжелее ревью кода, написанного человеком

Генерация кода подешевела. Контроль — нет. Растёт разрыв между тем, что производит ИИ, и тем, что команда способна понять и принять — Thoughtworks назвал это codebase cognitive debt. Поэтому мы пошли не в раздачу инструментов, а в перестройку всего процесса разработки: постановка, генерация, проверка и приёмка становятся одним управляемым конвейером.

Нулевое ускорение — наш собственный опыт на внутренних проектах. Вторая и третья цифры — Sonar 2026 State of Code Developer Survey; термин codebase cognitive debt — Thoughtworks Technology Radar vol. 34, апрель 2026.

решение

Интеллектуальный слой:
конвейер из ИИ-агентов
поверх вашей разработки

Слой встаёт между людьми и инструментами разработки. Люди задают намерение и границы — артефакты производят агенты и ведут их как код, в вашем Git.

Люди

Собственник · продукт · бизнес-эксперт · AI-разработчик — намерение, границы, приёмка

бизнес-эксперт: что и зачем AI-разработчик: как и чем

Интеллектуальный слой

Discovery Kit · Delivery Kit · QA Kit — спецификации, код, тесты, документация, ревью

спецификации код тесты документация ревью

Ваша инфраструктура

Ваши Jira и GitLab, ваш контур. Разворачивается on-prem, доступа к исходникам не требуется

Модель знает, как писать код.
Она не знает, что нужно вашему бизнесу.

Модель обучена на среднем — и предлагает средний ответ. Она не знает ваших клиентов, ваших ограничений и того, почему три года назад решили сделать именно так. Раньше это держал в голове разработчик, который годами сидел в предметной области. Сегодня написать код стоит дёшево, а понимать бизнес — по-прежнему дорого. Дефицит сместился: раньше не хватало тех, кто умеет писать код, теперь не хватает тех, кто знает, что должно получиться.

Поэтому первый человек в ячейке — не программист. «Я просто беру задачи из трекера» — это теперь работа агента. Поставить задачу и принять результат агент за вас не может.

Отсюда две роли: бизнес-эксперт отвечает за то, что и зачем нужно бизнесу, AI-разработчик — за то, как это сделать. Набирать код руками больше не нужно.

состав продукта

Три кита, которые уже
работают в продуктиве

Discovery Kit

01

Агенты превращают идею в техзадание

  • На входе — задача словами, на выходе готовое техзадание: что делаем, зачем и как проверить, что получилось
  • Работу ведут 34 агента, каждый на своём шаге. Порядок держит агент-дирижёр — ни один шаг не проходит без подтверждения человека
  • Всё связано: требование, тест, экран и задача в трекере. Потерянное или противоречивое требование видно сразу, а не на приёмке
  • Перед передачей в разработку — проверка по 47 пунктам и решение «годится» или «на доработку»

Delivery Kit

02

Агенты пишут код по этому техзаданию

  • Около 90% работы агенты доводят сами. За человеком — финальная вычитка и спорные места
  • Тесты и документация появляются вместе с кодом, а не «когда-нибудь потом» — проект не обрастает долгом, который потом никто не разгребает
  • Отдельный агент проверяет код и правит замечания ещё до того, как код попадёт в общий проект
  • Видно, какое требование закрыто каким кодом и каким тестом. Меняется требование — код переписывается заново, а не латается вручную

QA Kit

03

Агенты держат качество

  • Тесты пишутся из требований, а не из готового кода — иначе тест просто повторит ошибку, которая уже в коде
  • Проверяем и под нагрузкой: система должна держать ваши объёмы, а не работать только на демо
  • Часть проверок идёт без участия модели — они либо проходят, либо нет. Человек смотрит последним, когда всё формальное уже пройдено
  • Ошибки исправляются кратно быстрее: на наших проектах — +170% к скорости

Данные внутренних проектов Napoleon IT, 2026.

дорожная карта

Слой достраивается: следующие
киты и кастомные наборы
под ваш процесс

DevOps Kit

в разработке

Инфраструктура как код, пайплайны, окружения и релизы — руками агентов

ML Kit

в разработке

Постановка, обучение и вывод моделей в продуктив по той же спецификации

Data Science Kit

в разработке

Витрины, признаки, эксперименты и проверка гипотез на ваших данных

Кастомные киты под ваш процесс разработки. Кит — это набор агентов и правил под конкретный этап работы. Если у вас есть свои порядки — своя приёмка, свои стандарты код-ревью, свой релизный цикл, миграция на новый стек, приём работ у подрядчиков — мы собираем кит под них за недели, а не за годы. Ваши регламенты становятся правилами для агентов, ваш процесс — конвейером.

что меняется в вашей структуре

Людей в команде меньше,
а задач в работе больше

Замер на большом госпроекте после внедрения: команда сократилась на четверть, выработка не упала. Каждый инженер ведёт три задачи вместо одной — рутину внутри задачи забрали агенты.

Размер команды на том же объёме работы

−25%
было 20
стало 15

Было 20 человек, стало 15 — это на четверть меньше.

Задач одновременно у одного разработчика

×3
было 1
стало 3

Было 1 задача, стало 3 — втрое больше.

01

Бизнес-эксперт

Отвечает на вопросы, на которые модель ответить не может: что нужно бизнесу и зачем, где границы и риск, годится ли результат. Держит контекст системы между фичами — чтобы каждая следующая не ломала логику предыдущих. Это ваш продакт или сильный отраслевой специалист; программировать ему не нужно

02

AI-разработчик

Переводит намерение в исполняемую спецификацию, ведёт по ней агентов, разбирает спорные места и отвечает за продуктив. Обычно это ваш действующий инженер после обучения

03

Остальные инженеры

Переходят в ту же модель работы: тот же человек ведёт три задачи вместо одной. Освободившуюся мощность команды вы направляете на продукты, которые давно откладывали. Решения по составу команды остаются за вами — мы отвечаем за обучение и за то, чтобы процесс заработал

Код — это 10–20% ценности, которую создаёт инженер. Остальные 80–90% — постановка, договорённости и проверка результата. Именно их мы и переносим в слой.

эффект и замер

Сначала мы перестроили
собственную разработку.
Вот что получилось

Наши замеры с проектов — это ориентир. Базовую линию и метрику фиксируем на вашем аудите, до старта.

30–50%

Быстрее time-to-market на разработке фич: greenfield, средние проекты

10–15%

Быстрее time-to-market на легаси, которое находится в развитии

+170%

Кратный рост скорости исправления дефектов

−25%

Оптимизация команды после внедрения — большой госпроект, выработка не упала

1 → 3

Задачи одновременно у одного разработчика: раньше — одна

~90%

Артефакта агенты доводят автономно; финальная вычитка — за человеком

Данные внутренних проектов Napoleon IT, 2026. Названия заказчиков раскрываем на встрече. Наши цифры ≠ ваши: другой контекст и другой продукт дают другой результат. На старте возможна просадка — это нормально.

кейсы

Не обещания, а замеры

кейс 01

Прототип системы управления цепями поставок — за 2 недели

Расчётное ядро (Airflow, Spark, ClickHouse) и веб-интерфейс (Vue 3, BFF, витрины). Спецификации писались как вход для агентов: каждое требование имеет идентификатор и проверяемый критерий приёмки, идентификатор связывает промпт, код и тест. Гипотезу закрыли не словами, а нагрузочным тестом.

4,7 млнЦепей поставок рассчитано на профиле 500 тыс. заявок
в 43 разаБыстрее норматива: расчёт занял до 62 секунд при допустимых 45 минутах
в 5 разБыстрее норматива: интерфейс отвечает за 0,2 секунды при норме 1 секунда
93 тыс. ₽Стоимость стенда в месяц — цена проверки гипотезы
кейс 02

TOP: систему целиком написал ИИ — включая алгоритмы компьютерного зрения

Проект такого класса традиционно требует команды из 30 человек. Эту систему сделали четверо. Это не автодополнение кода в редакторе: компьютерное зрение — исследовательская задача, под которую обычно набирают отдельную команду профильных специалистов.

Систему сделали четверо

что написали агенты
  • Алгоритм преобразования видео в облако точек
  • Алгоритм построения маршрута по облаку точек
  • Интеграция с камерой 360 через мобильное приложение
  • Голосовые заметки: расшифровка в текст и автоформирование актов комиссионного обследования
  • Сопоставление факта с BIM-моделью
  • Бэкенд системы целиком
  • Все пользовательские интерфейсы
экономика для вас

Система прогнозирования спроса:
инхаус оценил в 15 млн,
сделали за 3

Крупный ритейл, greenfield. Тот же скоуп, на вашей инфраструктуре, с тестами и документацией. Цену считаем от оценки вашего инхауса, а не от часов.

Оценка инхауса заказчика15 млн ₽
Факт со слоем3 млн ₽

Экономия — не главный эффект

Основные деньги не в сэкономленном бюджете, а в том, что продукт выходит на рынок на 30–50% раньше и начинает зарабатывать в этом квартале, а не в следующем году.

Лицензия слоя — за результат

Не взлетело — 0. Взлетело — доля от измеренного эффекта. Срез метрик делаем до старта.

Расчёт на базе внутренних проектов Napoleon IT. Точная цена — после среза вашего скоупа.

честно о границах

Где слой даёт максимум,
где помогает,
а что делать со старым

30–50% быстрее · максимум

Новые продукты

  • Нет унаследованного контекста — агент работает в полную силу
  • Безопасность, тесты и документация с первого дня
  • Именно здесь мы предлагаем доказательный проект
10–15% быстрее

Легаси в развитии

  • Большой контекст тяжело загрузить в модель
  • Часть знаний ушла вместе с людьми
  • Код-археолог даёт фору, но сроки менее предсказуемы
отдельный сценарий

Реинжиниринг старых систем

  • Агенты разбирают систему обратной пирамидой: код → архитектура C4 → контракты → требования
  • Восстановленные требования становятся исполняемой спецификацией — дальше система собирается заново, уже как новый продукт
  • Побочный результат: у системы появляется документация, которой не было

Эта честность — часть предложения. Первый же необоснованный процент ускорения убил бы доверие ко всему подходу — поэтому мы называем диапазоны, которые замерили, и фиксируем базовую линию до старта.

как это встаёт к вам

Ваш контур, ваши инструменты,
ваша модель

01

On-premise

Слой разворачивается в вашем контуре. Критично для банков и госсектора — данные не покидают периметр

02

Ваша модель

Агенты — это набор инструкций и скиллов; адаптируем их под ту LLM, которую вы уже используете

03

Ваши Jira и GitLab

Работаем в ваших инструментах. Требования, спецификации и код живут в одном репозитории

04

Обучение вашей команды

Учим инженеров работать в новой роли: как ставить задачу агенту, как принимать результат и как не потерять понимание системы

05

Оплата за результат

Срез метрик до старта, доля от эффекта после. Нет эффекта — нет платежа

план внедрения

Шесть шагов — от аудита
до работы в спринтах

Начинаем с аудита: без него нельзя посчитать эффект, а значит нельзя и платить за результат. Часть шагов — на вашей стороне.

01

Аудит и объём

Определяем объём работ, целевую метрику и базовую линию. По итогам аудита — точка go / no-go

на вашей стороне
02

Пилотная команда

Выбираете небольшую команду — 1–2 человека, готовых пробовать новое. С неё начинаем гибридизацию

на вашей стороне
03

Бизнес-цели и задачи

Согласуем вместе, что именно должно измениться — в сроках, в деньгах, в качестве потока

04

Начальные метрики

Фиксируем базовую линию до старта. От неё считается success fee, поэтому методику утверждаете вы

05

Внедрение слоя

Адаптируем слой под ваши роли, стандарты и данные. Доработки ведём вместе с вашей командой

06

Спринты и консалтинг

Команда работает в новом конвейере, мы ведём процесс, обучаем и сопровождаем

Шаги с пометкой «на вашей стороне» — зона заказчика, остальное ведём мы. Метрики фиксируем до старта, а не задним числом.

давайте знакомиться

Давайте дизраптить ваш инхаус

Начнём с двух вопросов и среза метрик — одна неделя, без обязательств. Зафиксируем вашу базовую линию, и дальше вы сами увидите, сколько слой даёт на вашем потоке.

Текст согласия Политика конфиденциальности

Ответим в течение рабочего дня. Письмо уйдёт на info@napoleonit.ru

Napoleon IT Гибридная разработка и интеллектуальный слой
+7 (800) 302-09-42 info@napoleonit.ru

Если удобнее — просто позвоните или напишите напрямую, без формы.