Что можно делегировать ИИ и как не потерять контроль

Архитекторы информационных систем все чаще рассматривают искусственный интеллект не как эксперимент, а как рабочий инструмент. Модели вроде DeepSeek, Gemma и Claude уверенно справляются с рутинными задачами, помогают принимать технические решения и участвуют в обсуждении архитектурных компромиссов. Такие задачи по-прежнему требуют экспертной оценки, но их первичную обработку уже можно смело делегировать ИИ. Это заметно экономит время и снижает нагрузку, особенно на старте проекта. Максим Канев, технический директор «ВейвАксесс», — о том, что именно можно поручить ИИ и как при этом не терять контроль над результатом.

Что можно делегировать ИИ?

Сегодня искусственный интеллект способен взять на себя значительную часть архитектурной и проектной рутины — при этом результат остается под полным контролем специалиста. Речь прежде всего об автоматизации трех направлений:

• анализ и систематизация требований;
• генерация архитектурных решений и схем;
• выбор технологий и подготовка PoC.

Разберем, как это работает и какие инструменты экономят время и силы.

Сбор и анализ требований

Одна из ключевых задач ИТ-архитектора — разобраться в требованиях: бизнес-, пользовательских, технических, а иногда и юридических. Часто это разрозненные документы, письма, заметки, презентации. Важно не только вычленить суть, но и понять, что стоит за каждым из пунктов: какие реальные потребности, где есть противоречия, а где — пробелы.

С этим эффективно справляются большие языковые модели (Large Language Models, LLM), особенно в связке с подходом Retrieval-Augmented Generation (RAG). Он позволяет модели не придумывать ответ на основе обобщенных знаний, а опираться на конкретные данные — например, загруженную проектную документацию. Сначала RAG-алгоритм находит в корпусе документов релевантные фрагменты, затем передает их модели для генерации точного и обоснованного ответа.

Такой тандем позволяет автоматизировать несколько ключевых этапов: извлечение требований с помощью методов обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), их классификацию по критериям (функциональность, производительность, безопасность и др.) и приоритизацию по значимости. А с применением технологии оптического распознавания символов (Optical Character Recognition, OCR) можно подключать к анализу отсканированные документы.

Такие модели, как DeepSeek или Gemma также помогают выявлять дубли и логические несостыковки, структурировать противоречивую информацию. В итоге ИТ-архитектор получает структурированную и обоснованную карту требований, которую можно использовать для проектирования.

Такой подход не только экономит время, но и повышает точность анализа — особенно в проектах с большим объемом данных и несколькими заинтересованными сторонами.

Проектирование архитектуры

Следующий этап — разработка архитектуры системы: ее структуры, компонентов и интерфейсов. Это включает в себя создание схем, определение связей между элементами, выбор подходов к масштабированию и обеспечению отказоустойчивости.

ИИ может существенно облегчить эту часть работы. Современные LLM-модели умеют больше, чем просто обрабатывать текст. Они способны:

• генерировать C4-диаграммы и модели данных на основе текстового описания;
• предлагать состав и взаимодействие компонентов;
• анализировать архитектуру на предмет масштабируемости, уязвимости и рисков по безопасности.

На практике это выглядит так: архитектор формулирует общее описание системы, а, например, DeepSeek на его основе создает предварительную схему в формате Mermaid, PlantUML или C4. Далее — ваша экспертиза: адаптировать схему под контекст проекта и проверить ее.

ИИ не подменяет профессиональную оценку, но позволяет быстрее выйти на черновой вариант архитектуры, сэкономив часы, а иногда и дни на первичное проектирование. Вы остаетесь в роли архитектора, принимающего решения, а модель работает как ускоритель и помощник.

Оценка технологий и подготовка PoC

Выбор технологического стека включает подбор СУБД, фреймворков, подходов к интеграции и других компонентов, соответствующих требованиям проекта. Здесь нужно учитывать множество факторов — от производительности и масштабируемости до совместимости и ограничений по лицензированию.

ИИ может значительно ускорить этот процесс. Те же DeepSeek и Claude умеют подбирать и сопоставлять технологии по заданным критериям, объяснять различия, формировать аргументированные рекомендации и структурировать сравнение в табличном виде. Это особенно полезно на этапе предварительного анализа, когда нужно оценить несколько вариантов и быстро определить, какие из них стоит прорабатывать глубже.

Далее — переход к тестированию гипотез. В связке с Cursor.ai, DeepSeek и Claude позволяют быстро собрать PoC или прототип. Архитектор задает описание системы, модель генерирует шаблонную структуру проекта, исходный код для ключевых компонентов и описание взаимодействий. Такой подход хорошо работает для первичной проверки архитектурных решений и оценки применимости выбранных технологий — особенно в ограниченные сроки.

Кроме того, LLM помогают с документированием и формулировкой задач для команды разработки. На основе описания архитектуры и бизнес-требований можно получить черновой список задач по направлениям backend, frontend и DevOps с кратким пояснением по каждому блоку. Это не заменяет полноценной работы тимлида или архитектора, но упрощает переход к реализации.

Важно понимать, что полученный с помощью ИИ результат также требует экспертной оценки. Модель предлагает, а человек принимает решения. Именно такой тандем позволяет экономить время без компромиссов по качеству.

Ограничения и риски, которые стоит учитывать

Разумеется, даже при всех своих возможностях, ИИ — не волшебная палочка. В работе с ним есть нюансы и ограничения, о которых важно помнить, чтобы не получить неожиданный результат там, где нужен точный.

Конфиденциальность и безопасность

Если проект содержит чувствительную информацию и не допускает раскрытия деталей, использовать публичные модели становится проблематично. Вы просто не сможете сформулировать корректный запрос, не нарушив требования к конфиденциальности.

В таких случаях подойдут локальные решения. С такими инструментами, как, например, ValueAI можно обрабатывать запросы внутри собственной инфраструктуры, направляя их в корпоративный ЦОД. Да, потребуется чуть больше усилий и ресурсов на развертывание и поддержку, но взамен вы получаете полный контроль и юридическую чистоту.

Галлюцинации и ошибки

ИИ по-прежнему может допускать ошибки — иногда неожиданные. В редких случаях DeepSeek, например, возвращает китайские иероглифы или бессмысленный текст, если неправильно интерпретирует запрос.

Решение здесь — контроль со стороны специалиста. Один из надежных способов — использовать крупную модель для генерации (например, архитектурной схемы), а затем валидировать результат через другие более осторожные модели, заточенные на проверку структуры и логики. Так можно снизить риски и повысить надежность даже при интенсивном использовании ИИ.

Как это работает на практике

В моей практике связка DeepSeek и Cursor.ai успешно используется в проектах с разной структурой и масштабом. Два показательных кейса:

• Платформа для управления проектами подготовки наружных рекламных кампаний. Здесь ИИ помог автоматизировать проектирование системы, подобрать и обосновать технологический стек, а также быстро собрать прототип. Это ускорило этап согласования и дало четкое понимание архитектуры до начала разработки.

• Партнерская программа для онлайн-школы. Решение включало Telegram-бота и мини-приложение для онбординга партнеров и начисления бонусов за привлечение учеников. DeepSeek сгенерировал документ с требованиями к продукту (Product Requirements Document, PRD), проанализировал требования, построил диаграмму компонентов и модели данных. Также модель сформулировала задачи для backend и frontend — на их основе в Cursor.ai начали работу над реализацией.

В обоих случаях ИИ позволил сэкономить десятков часов на рутине и сосредоточиться на принятии решений.

Что дальше: ИИ как полноценный участник команды

Сегодня ИИ — это помощник и временное усиление, завтра — полноценный участник команды с четко определенными задачами, понятной зоной ответственности и контролируемыми рисками.

Мы постепенно движемся к тому, что архитектурные инструменты будут умными по умолчанию, а интеграция ИИ в рабочие процессы станет глубже. Модели смогут понимать контекст проекта, предлагать решения на основе похожих кейсов и заранее указывать на возможные узкие места, отслеживать изменения требований, автоматически актуализировать проектную документацию, проверять согласованность между архитектурой и реализацией. В сложных системах они помогут анализировать неудачные проектные решения и подсказывать, где стоит пересмотреть подход.

В результате снижается порог входа в разработку и одновременно повышается качество технической базы — за счет улучшения масштабируемости, безопасности и производительности систем.

При этом ключевая роль остается за ИТ-архитектором. Он продолжает принимать решения, а ИИ — дает инструменты, чтобы делать это быстрее, точнее и увереннее. Это не замена экспертизы, а способ сфокусироваться на том, что действительно требует инженерного взгляда.