Репортаж от Wedoany，Компании NTT DATA и Cursor объявили о партнерстве, в рамках которого планируется внедрить мультимодельные AI-агенты в процессы разработки и поставки, чтобы помочь предприятиям ускорить модернизацию устаревших кодовых баз. Это решение рассматривается как структурный сдвиг в подходах крупных поставщиков ИТ-услуг к разработке программного обеспечения, направленный на повышение согласованности поставок.
Партнерство использует AI-нативные агенты, предоставляемые платформой Cursor, которые способны выполнять написание, рецензирование, рефакторинг и модернизацию кода на основе контекста всей кодовой базы. Платформа также интегрирует функции управления, включая режим конфиденциальности на уровне организации, единый вход, централизованное администрирование, детальный контроль над агентами и аудируемое выполнение политик, чтобы удовлетворить требования соответствия нормативным актам в условиях регулирования и распределенной командной работы.
Генеральный директор и главный директор по AI компании NTT Data определяет модернизацию как «переосмысление того, как создается программное обеспечение в эпоху AI», а не просто как миграцию в облако. Отраслевые данные показывают, что, по прогнозам Gartner, к 2028 году 75% корпоративных инженеров-программистов будут использовать AI-помощников по коду, что значительно больше, чем менее 10% в начале 2023 года. AI-агенты работают непосредственно в среде разработчика, сокращая объем повторяющейся ручной работы инженеров при сложном рефакторинге или масштабной миграции. Отраслевые исследования показывают, что при поддержке стандартизированных политик управления инструменты AI-ассистированного кодирования могут повысить производительность разработчиков на 15–35%.
Более широкий отраслевой контекст также подчеркивает эту тенденцию. Международная корпорация данных (IDC) прогнозирует, что к 2026 году глобальные расходы на системы, ориентированные на AI, достигнут примерно 300 миллиардов долларов США, причем производительность современных разработчиков является одним из основных драйверов. Данные McKinsey показывают, что от 60% до 70% времени разработчиков в крупных организациях тратится на задачи обслуживания и модернизации. В области управления инициатива Linux Foundation по AI и данным подчеркивает важность формального управления и человеческого контроля, в то время как предприятия также склонны использовать такие системы, как AI Risk Management Framework Национального института стандартов и технологий США (NIST) или принципы AI Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР).
Конкуренция в области AI-ассистированной разработки высока: такие инструменты, как GitHub Copilot, Amazon Q Developer и Google Cloud, уже широко развернуты. Мультимодельные платформы кодирования дифференцируются за счет глубокой интеграции со средами разработчиков, в то время как глобальные поставщики услуг используют свой масштаб и опыт внедрения. Это развертывание позиционирует NTT Data как одну из первых крупных глобальных сервисных компаний, ставящих AI-агентов в центр инженерной модели, а ее партнер получает возможность проверить свои методы в крупномасштабной корпоративной среде.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
