Программирование Vibe и агенты искусственного интеллекта: как превратить производительность в стратегию

Цифровая трансформация в компаниях перестала быть долгосрочным планом и стала повседневной необходимостью для выживания и повышения операционной эффективности. В технологической и B2B-экосистемах конвергенция между генеративным искусственным интеллектом (GenAI), системами с низким/нулевым уровнем кодирования и оркестрацией данных создала новую парадигму разработки и управления: переход от традиционной разработки к Vibe Coding и развертывание автономных агентов искусственного интеллекта.

В одном из недавних выпусков подкаста Builders by Skyone Даниэль Тутида генеральный директор EUNERD) ( поделился ценными соображениями о том, как взаимодействие искусственного интеллекта, устойчивости предприятий и автоматизации на основе данных меняет бизнес.

В этой содержательной аналитической статье мы рассмотрим, как модернизация инфраструктуры, унифицированная интеграция данных (iPaaS + Lakehouse) и практическое использование рабочих процессов агентов меняют стандарты производительности на рынке B2B.

Что такое Vibe Coding и почему это важно?

Исторически создание программного обеспечения требовало длительных циклов разработки, от проектирования и архитектуры баз данных до ручного кодирования и регрессионного тестирования. Концепция Vibe Coding возникла как прямое развитие этого сценария, где барьер между бизнес-логикой и технической реализацией значительно снижается благодаря помощи специалистов по языковому моделированию (LLM).

В Vibe Coding разработчик или основатель технологической компании перестает писать итеративные строки кода и начинает выступать в роли директора или оркестратора. Создание программного обеспечения превращается в гибкий диалог, основанный на подсказках, непрерывной итерации и проверке в реальном времени.

Эволюция инструментов с низким/нулевым уровнем кодирования для экосистем искусственного интеллекта

Такой подход не отменяет необходимости в соблюдении надлежащих архитектурных практик. Напротив: для того чтобы Vibe Coding создавал приложения, готовые к использованию в корпоративной среде, необходима надежная платформа управления. Устаревшие инструменты без кода часто приводили к накоплению технического долга или «спагетти-кода». Сегодня современные экосистемы, такие как Skyone Studio Creator, сочетают в себе простоту создания с помощью естественного языка с:

1. Динамическая маршрутизация LLM-устройств (LLM Router): одновременный доступ к нескольким моделям (GPT-40, Claude 3, Llama, DeepSeek) без необходимости оформления отдельных подписок или интеграций для каждого API.
2. Безопасность по умолчанию (приоритет частной безопасности): строгие правила корпоративного управления, предотвращающие деструктивные действия (например, удаление таблиц в базах данных).
3. Непрерывный анализ уязвимостей: автоматическое сканирование кода, сгенерированного ИИ, перед развертыванием в производственной среде.

Необходимость того, чтобы бизнес выступал в качестве движущей силы автоматизации

Внедрение искусственного интеллекта просто как мимолетной моды редко приносит окупаемость инвестиций. Генеративный ИИ и интеллектуальные рабочие процессы получают реальное распространение, когда возникают в условиях ограниченности ресурсов, будь то капитал, время или квалифицированная рабочая сила.

В ходе с участниками проекта BuildersДаниэль Тутида рассказал о том, как реструктуризация EUNERD (платформы-маркетплейса, связывающей специалистов технической поддержки B2B со средними и крупными компаниями) способствовала широкому внедрению искусственного интеллекта в ее деятельность:

«Необходимость возникла из практической проблемы бизнеса: у меня не было денег и мало сотрудников. Вопрос был: «Как я могу повысить свою производительность?» Я начал тестировать агентов для внутренней автоматизации, пока не дошел до основной интеллектуальной составляющей продукта»

Структурирование данных: критически важный этап перед созданием агентов искусственного интеллекта

Распространенная ошибка в инновационных инициативах — это попытки внедрения автономных агентов искусственного интеллекта в фрагментированные, неструктурированные или децентрализованные базы данных (известная «мусор на входе — мусор на выходе»).

Для того чтобы инструмент или агент могли принимать действенные решения, компании необходимо создать единый слой данных.

1. Интеграция через iPaaS (платформа интеграции как услуга)

Устранение разрозненности данных за счет нативной интеграции ERP-систем, CRM-систем, систем электронной почты и систем обработки заявок. Автоматизация рабочих процессов обеспечивает бесперебойный поток информации без необходимости ручной обработки в изолированных электронных таблицах.

2. Архитектура домов на берегу озера

Централизация больших объемов данных (структурированных и неструктурированных) с оптимизированными возможностями запросов для бизнес-аналитики (BI) и машинного обучения.

3. Контекстные протоколы (MCP) и генерация с расширенными возможностями поиска (RAG)

Подключайте специализированные базы знаний (например, технические руководства в формате PDF, записи об обслуживании) к агентам искусственного интеллекта.

Что касается практического применения этой архитектуры в технической поддержке на местах, Даниэль Тутида пояснил:

Практические примеры применения: где агенты ИИ оказывают влияние на B2B-сектор

Автоматизация на основе агентов выходит за рамки простого ответа на чат-боты. Речь идёт о целенаправленном поведении, когда агент понимает намерение, разбивает проблему на этапы, выбирает необходимые инструменты и выполняет задачу.

Выделяются четыре основные области применения ИИ-агентов в корпоративных экосистемах:

Роль инфраструктуры и кибербезопасности в эпоху искусственного интеллекта

Ни одна экосистема данных или агент ИИ не может успешно функционировать на нестабильной или небезопасной инфраструктуре. Модернизация устаревших приложений и ERP-систем — это первый шаг к обеспечению готовности компании кИИ.

Миграция монолитных систем в облако с помощью таких решений, как Skyone Autosky, позволяет компаниям поддерживать стабильность своих устаревших систем без необходимости переписывать код с нуля. С момента запуска инфраструктуры в облаке на основе «нулевого доверия»с сквозным шифрованием и единым входом (SSO) данные становятся полностью доступными для работы с интеграционными шинами (iPaaS) и моделями искусственного интеллекта.

Руководство компаний должно рассматривать кибербезопасность и инфраструктуру не как операционные издержки, а как основу, на которой функционируют управление данными и автономные агенты.

Будущее гибридной работы, сочетающей в себе взаимодействие человека и искусственного интеллекта

Как отмечают Робсон Дель Фиол и Даниэль Тутида, эра искусственного интеллекта заключается не в замене человеческой интуиции, а скорее в повышении аналитических и практических способностей специалистов и менеджеров.

Лидерам и менеджерам в сфере технологий, стремящимся сохранить конкурентоспособность своих организаций, следует в стратегическом планировании уделять приоритетное внимание трем основным направлениям:

1. Очистка и управление данными: наведение порядка перед подключением прогностических моделей.
2. Культура безопасных экспериментов: поощряйте Vibe Coding и использование агентов в контролируемой среде (с использованием песочниц и политикой предотвращения утечки данных).
3. Сосредоточьтесь на решении реальных проблем: применяйте ИИ там, где существуют явные узкие места с точки зрения масштаба, времени или ручной обработки.

Хотите углубиться в эту тему и узнать, как создаются приложения, работающие в режиме реального времени?

Послушайте полный выпуск подкаста Builders by Skyone с Даниэлем Тутидой (генеральным директором EUNERD) прямо на Spotify! Узнайте истории о предпринимательстве на низовом уровне, лайфхаках по повышению продуктивности и загляните за кулисы технологической экосистемы.

Автор: Skyone