5 февраля 2026

Как ИИ ускоряет разработку без потери качества

FORE Enterprise — архитекторы AI-решений, работающие с клиентами из финансового сектора, спортивных франшиз, софта, data-сервисов и люксовой моды. Компания известна тем, что решает сложные бизнес-задачи с помощью умных и масштабируемых AI-приложений.

Но внутри команды возник вопрос: а что если проверить собственную скорость? Можно ли создавать клиентский функционал с использованием ИИ быстрее, меньшими силами и без потери качества?

Задача: разработать рабочую функцию для продукта по поиску сделок, который помогает клиентам находить, ранжировать и анализировать перспективные возможности с помощью LLM. Обычно такая разработка занимает неделю (с ИИ) или месяц (без него). А если попробовать уложиться в 24 часа?

Ответ был найден через внутренний AI-хакатон. Результаты оказались трансформационными и наглядно показали, как AI-инициативы могут резко ускорять разработку, не жертвуя качеством.

AI-подход

FORE провела 24-часовой AI-хакатон, разделив всю команду на кросс-функциональные группы и поставив перед каждой одну цель:

С помощью ИИ создать рабочую функцию для deal sourcing на базе LLM и показать живое демо клиенту в течение одного дня.

В работе использовались AI-ориентированная среда разработки Cursor, языковые модели Claude и ChatGPT для генерации небольших фрагментов кода и работы с логикой, а также подход «мышления редактора», при котором ИИ выступал напарником, а не автономным исполнителем. Каждая команда должна была подготовить тестируемое и визуально понятное клиенту live-демо.

Результаты

Эффект от хакатона оказался измеримым. Время разработки ключевых фич сократилось с одной недели до одного дня. Все функции, созданные с помощью ИИ, были одобрены клиентом для полноценного внедрения.

Инженерная скорость выросла с примерно 5 000 коммитов в месяц до 30 000 — рост продуктивности без раздувания кода. Команды научились использовать ИИ для ускорения работы, сохраняя контроль над архитектурой и качеством решений.

Вывод для руководителей

ИИ сам по себе не делает быстрее — быстрее делает структура. Жёсткий таймбокс, чёткая декомпозиция задач и разрешение использовать ИИ как креативного партнёра позволили FORE добиться быстрой поставки без компромиссов по качеству.

Хакатоны в этом контексте — не развлечение. Для небольших компаний это сжатый обучающий механизм, который одновременно прокачивает навыки команды и приносит прикладной бизнес-результат.

Red flag

AI-код не идеален. На ранних этапах языковые модели путали ссылки на объекты, искажали схемы данных или добавляли лишние уровни сложности. Когда ИИ работал слишком долго без контрольных точек, это приводило к раздутым коммитам и логическим пробелам.

Real talk

ИИ не заменяет разработчиков — он ускоряет сильных и обнажает слабое мышление у остальных. Основатель и CEO FORE Enterprises Тайлер Хохман отмечает, что ключевая ошибка — давать ИИ размытые, открытые задачи.

Наилучшие результаты достигаются тогда, когда задачи дробятся на чёткие шаги, каждый этап проверяется вручную, а результат работы ИИ воспринимается как черновик, требующий редакторского контроля. Структура и человеческое мышление остаются критически важными.

До и после: AI-хакатон FORE Enterprise

Скорость разработки: от одной недели (или месяца без ИИ) до одного дня
Одобрение клиентом:100% AI-функционала приняты в работу
Инженерный объём: рост с ~5 000 до 30 000 коммитов в месяц
Стоимость экспериментов: снижение до 24 часов структурированной командной работы
Принятие ИИ: высокий уровень доверия и практических навыков в командах
Управление рисками: контроль через пошаговые промпты и обязательное ручное редактирование