Комплексный подход, безопасность и ИИ: стратегические приоритеты заказной разработки - Юрий Овчаренко, «Девелоника» FabricaONE.AI

Импортозамещение в корне изменило подход к цифровизации. После многолетней зависимости от западных решений крупные компании перешли к созданию собственных ИТ-систем. Это усилило спрос на заказную разработку и сместило требования к подрядчикам. В «Девелонике», которая уже 25 лет занимается ИТ-проектами под разные отрасли, уверены, что ключевым для бизнеса стал комплексный подход. Какие приоритеты закрепились в этом году у заказчиков и как выстраивать работающую систему от архитектуры до сопровождения, рассказал Юрий Овчаренко, президент «Девелоники» FabricaONE.AI (акционер — ГК Softline).

— Какие направления деятельности компании сегодня наиболее актуальны?

— Ключевым направлением бренда, конечно, остается заказная разработка. Она дополняется продуктовой экспертизой и консалтингом. В портфеле «Девелоники» есть собственная платформа управления тестированием Test IT и сервисы, связанные с формированием и развитием продуктовых команд, также в декабре компания начала расширять компетенции в направлении 1С. Всестороннее развитие позволяет создавать для заказчиков полный цикл поддержки: начиная с аналитики и завершая поддержкой в выводе решения на рынок и его монетизации. При этом заказная разработка также хороша тем, что мы можем вести как всю систему с нуля, так и интегрировать отдельные модули, присоединяясь к проекту в конкретный момент. Это дает универсальность и становится преимуществом.  

Импортозамещение только усиливает тренд на подрядчика как единую точку входа в ИТ-проект. Доля отечественных решений в корпоративной инфраструктуре растет, но в разных отраслях – разная зрелость. В финансовом секторе базовые системы уже выстроены, в промышленности цифровизация во многом только начинается. Импортозамещение — длинная дистанция. Многие системы создавались десятилетиями, и их замена требует поэтапной работы. Поэтому спрос формируется как на интеграцию, так и на полное замещение иностранных систем. Почти каждый проект требует глубокой адаптации под процессы конкретного бизнеса.

Фокус сместился с написания кода на решение прикладных задач: выстраивание процессов, управляемость сроков и качества, эффективность команд. Технологии, включая инструменты анализа и автоматизации, используются прежде всего для повышения предсказуемости. Этот подход применяется нами и внутри компании, и в проектах заказчиков.

— Как давно работает компания и какие достижения вы могли бы отметить?

— Основным компаниям бренда Девелоники в этом году исполнилось 25 лет. За это время наши команды и специалисты сформировали экспертизу по всем ключевым направлениям (от аналитики и тестирования до разработки и импортозамещения).  При этом у нас очень сильный HR: как в отношении внутренней культуры, так и в подборе. Это отчасти связано с тем, что наш основной актив – это люди. А один из основных профилей компании – подбор сплоченных команд и конкретных компетенций под заказчиков в рамках отдельных проектов и выделенных центров разработки/тестирования.

В этом году мы получили несколько важных для компании профессиональных наград и благодарностей от крупных заказчиков. Но главная оценка – к нам возвращаются, чтобы масштабировать и дальше двигаться по дорожной карте. Сейчас в компании работает около тысячи специалистов, команды представлены в десятках регионов. Суммарно реализовано около 4000 тысяч проектов для заказчиков из разных отраслей. 2025 год также стал для нас годом вхождения в новый технологический кластер FabricaONE.AI, который ГК Softline выделила с особым упором на компетенции ИИ и комплексность реализации ИТ-задач. Например, в этом году мы ускоренно вместе с SL Soft, еще одной компанией кластера, перестроили процессы ЭДО с полным переносом функционала и оптимизацией интерфейса внутри региональной медицинской сети клиник. А в параллели успешно внедрили в свои продукты функциональность на базе ИИ и выстроили интеграции с партнерскими решениями.

Отдельное направление — развитие платформы Test IT, которая укрепила за последние годы свою позицию и получила признание в нескольких отраслевых обзорах. По нашим оценкам, решение занимает около 20% рынка систем управления тестированием. Параллельно в связке мы налаживаем технологические партнерства с российскими вендорами, чтобы комплексно комбинировать заказную разработку с готовыми решениями. В этом году мы дополнили методологией «Девелоника Fusion» и платформой Test IT первый Конвейер разработки безопасного программного обеспечения (РБПО). Совместный с российскими вендорами (включая CodeScoring, GitFlic, НТЦ «Фобос-НТ», OpenIDE, ИСП РАН и других) импортонезависимый продукт уже получил признание, взяв «Продукт года» в номинации от на TAdviser IT Prize.

— С компаниями из каких отраслей вы работаете и с какими задачами они обращаются?

 — Проекты охватывают широкий круг отраслей. Основные заказчики в этом году – это крупные компании с государственным участием. Второе направление – финансовый сектор. Сейчас также активно растет промышленное направление, включая нефтегаз и переработку. Такие проекты требуют понимания отраслевых процессов, а не только технической экспертизы. Работа, как правило, начинается с пилотного проекта. Он позволяет на практике показать эффект и проверить выбранные подходы. После этого решения масштабируются на другие контуры и системы.

Отдельное направление, которое интересовало бизнес в 2025 – создание внутренних цифровых продуктов. Проекты сопровождаются от экспериментальной стадии до выхода на промышленную эксплуатацию. Раньше у нас уже был опыт совмещения ИИ и аналитики для медотрасли, когда мы работали над устройством для определения здоровья легких. Сейчас, например, работаем над крупным проектом, суть которого в сборе и аналитике данных через дистанционную оценку состояния сотрудника.

В целом, типовые задачи связаны с интеграционным планированием, логистикой, управлением потоками данных. Много задач в области тестирования, когда нужно проверить предельную нагрузку или прогнать разные сценарии решения после масштабного обновления приложения. Некоторые проекты традиционно связаны с предиктивной аналитикой и нашим сервисом оценки качества разработки ПО, а также поддержкой ИТ-инфраструктуры и сопровождением систем, которые мы ранее импортозаместили или спроектировали.

— Как изменился запрос на заказную разработку?

— Отдельные модули уже не так интересны заказчикам, как возможность комплексно решить за один проект и в одном контуре разработки все свои задачи в том или ином направлении. Разработчик чаще воспринимается как партнер, участвующий в формировании решения. Играет роль и работа с распределенными командами, и опыт проектирования архитектуры, инструментарий аналитики, наличие связей с вендорами, возможности по сопровождению продукта после запуска.

Бизнес приходит с задачами на интеграцию существующих систем с внешними сервисами и решениями партнеров. При этом в результате ожидают конкретные достигнутые KPI по управляемости сроков, прозрачности процессов и понятного эффекта от инвестиций. В ряде проектов добавляется задача вывода продукта на рынок: оценка потенциала, поддержка маркетинга, анализ конкурентной среды. Такой формат требует кросс-функциональности на проектах и тесной связки ИТ и бизнеса. Дальше компания-разработчик сама решает, как ей двигаться: развиваться и внедрять новые практики и вступать в отраслевые или ИТ-альянсы или же оставаться и предоставлять классический сервис заказной разработки.

— Какие вызовы возникают при работе с несколькими подрядчиками в одном проекте?

— В крупных проектах разработка всё чаще распределяется между несколькими компаниями. Основные сложности связаны с интеграцией систем, согласованием интерфейсов и управлением зонами ответственности. Сейчас, когда мы находимся внутри Альянса РБПО, можем с уверенностью сказать, что опыт налаживания коммуникации и исключения дублирования функций – это практическая компетенция, которую мы масштабируем. При наличии готовых компонентов мы адаптируем и интегрируем их под задачи проекта, чтобы снизить затраты. Причем аналитика позволяет на самых ранних этапах планировать сроки и выставлять точки для фиксации промежуточных результатов.

Интеграция решений между собой часто усложняется из-за разной зрелости отечественных продуктов. Недостающий функционал нужно будет компенсировать за счет доработок и архитектурных решений. И про этот вызов тоже важно помнить при выборе подрядчика.

— Как оценивать успех цифровых проектов: по KPI внедрения или по бизнес-результатам?

— У успеха два слагаемых и оценка строится по двум направлениям. С одной стороны – это эффективность и предсказуемость процессов разработки, которые отражаются в KPI внедрения: сроки, бюджет, управляемость потока. С другой – конкретный бизнес-эффект: рост доходов, снижение затрат, оптимизация операционных процессов. Для заказчика важно сначала закрыть базовый уровень предсказуемости. После этого фокус смещается на окупаемость инвестиций.

В крупных проектах снижение затрат на 20-30% при сохранении результатов, учитывая масштабы, превращается в существенные суммы. Проанализировав, что можно сделать, мы разработали и используем комплекс из операционных и бизнес-метрик, включающий около 100 показателей. С внедрением методологии  “Девелоника Fusion” проект становится управляемым и предсказуемым. Ключевой метрикой является эффективность потока выполнения задач – отношение полезного времени разработки к общему времени выполнения работ. Результат реализованных проектов подтверждает, что удается достигать показателя в 80% при исходных значениях 50-60% у заказчика.

— Как меняется роль тестирования и качества ПО?

— Тестирование перестало быть отдельным этапом и сейчас глубоко встраивается в процесс разработки ПО. Это отлично ложиться в понятие DevTestSecOps. Уже начиная с момента проектирования системы тестирование рассматривается как инструмент управления рисками. В разрезе бизнес-задач особенно это видно при переходе на отечественный технологический стек и в проектах с повышенными требованиями к безопасности. Для критических инфраструктур и крупных корпоративных проектов это имеет особое значение. И если, например, в вашем проекте у всех продуктов отечественных вендоров единый подход и стандарты к обеспечению качества, это сильно облегчает роль при интеграции решений.

Автоматизация тестирования снижает объем ручной работы и повышает повторяемость результатов. При этом, конечно, контроль качества данных и воспроизводимость тестов остаются ключевыми. Интересный горизонт для развития решений открывает ИИ. Возможности ИИ-инструментов в разы экономят время QA-инженеров и снимают часы работы. Если удается эффективно свести все эти преимущества внутри одного решения, то компания получает единый контур аналитики. Например как это работает в Test IT: видны результаты работы тестирования полного цикла (и ручные, и автотесты), есть ИИ-модули и интеграции со 100+ моделями, десятки интеграций с плагинами и отечественными системами для бесшовной передачи данных. В таком комплексном предложении – новый запрос рынка, потому что такие приоритеты сегодня у бизнеса в России на качественные релизы, оптимизацию затрат и управляемость результатом.

— Какие инструменты действительно меняют практику разработки в 2024–2025 годах?

— В крупных проектах инструменты разработки объединяются в единую экосистему. Возрастает значение сквозной аналитики и работы с большими данными. Бизнес хочет максимально сократить время доставки ценности до своего пользователя и с минимальными издержками. Поэтому систематизация и обработка информации, инструментарий под эти задачи, облака и хранилища, базы данных и все что с ними связано – интересует заказчика. Поэтому все, что сейчас связано с аналитикой и прогнозируемостью необходимо рынку.

1С компетенции тоже возвращаются на первый план. Многие годы рынок обходился иностранными решениями. Сейчас в ряде отраслей идет упор на импортозамещение, что сильно сместило акцент на подрядчиков, которые в срок могут реализовать сложные проекты по переводу на российские системы. Отдельный момент – обеспечение безопасности и качества ПО, которое выводится в рынок. Здесь, как я ранее отмечал – себя показывает подход DevTestSecOps.

Широко внедряется искусственный интеллект, который автоматизирует процессы и позволяет данным свободно перетекать между системами. Разработчики, тестировщики и агенты используют различные модели ИИ для более гибкого и эффективного сопровождения разработки. Это станет трендом в следующие годы – подход будет развиваться и дальше, так как позволяет управлять сложными распределенными системами более предсказуемо.