Использование искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения перестает быть экспериментом и становится частью повседневной инженерной практики. Одним из наиболее показательных примеров такой трансформации стала компания Spotify, где, по словам вице-президента по инженерии Никласа Густавссона, около 73% pull request (PR) уже создаются с помощью ИИ, а частота внесения изменений в код выросла более чем на 75%.

Об этом Густавссон рассказал в беседе с Борисом Черны, одним из создателей Claude Code. По словам Черны, еще осенью прошлого года ему казалось невероятным предположение, что разработчики вскоре смогут отказаться от традиционных IDE в пользу ИИ-инструментов. Однако уже спустя несколько месяцев он сам практически перестал использовать классическую среду разработки, полностью изменив свой рабочий процесс.

Сегодня инженеры Spotify одновременно работают сразу с несколькими ИИ-агентами. Вместо того чтобы самостоятельно писать каждую строку кода, разработчики формулируют задачи, а модели выполняют большую часть реализации, после чего автоматически запускаются проверки, тесты и процесс доставки изменений в продуктивную среду.

При этом в компании подчеркивают, что успех обеспечили не только современные языковые модели. За последние годы Spotify последовательно инвестировала в стандартизацию кодовой базы, автоматизированное тестирование, непрерывную интеграцию (CI), управление зависимостями и внутренние инструменты разработки. Именно эта инфраструктура позволила эффективно интегрировать ИИ в существующие процессы.

Одним из ключевых внутренних решений стала платформа Honk — система автоматизации разработки, которая первоначально создавалась для массового обновления тысяч репозиториев компании. Со временем она эволюционировала в универсального ИИ-помощника, способного выполнять широкий спектр инженерных задач. Сегодня Honk использует Claude Agent SDK и интегрирован с внутренними инструментами Spotify, включая системы сборки и тестирования.

Особое внимание в компании уделяют автоматической валидации изменений. Если раньше каждое изменение обязательно проверяла ответственная команда, то теперь большинство автоматически созданных PR объединяются без непосредственного участия разработчиков. Это стало возможным благодаря значительно более строгим требованиям к автоматическим тестам и проверкам качества.

По словам Густавссона, Spotify ежедневно выполняет около 4500 развертываний в производственную среду. Высокая скорость разработки стала возможной именно благодаря автоматизации контроля качества, а не за счет снижения требований к надежности.

Еще одной важной тенденцией стало расширение круга людей, способных создавать программные решения. В компании активно развивают инструменты для быстрого прототипирования, которыми пользуются не только инженеры, но и дизайнеры, менеджеры продуктов и даже руководители.

Любой сотрудник может описать свою идею естественным языком, получить рабочий прототип и опубликовать его во внутреннем каталоге приложений для дальнейшего тестирования.

В Spotify считают, что подобный подход позволяет проверять новые идеи не за недели или месяцы, как раньше, а всего за несколько часов. При этом инженеры постепенно переходят от непосредственного написания кода к решению более сложных задач — проектированию систем, постановке целей для ИИ и оценке результатов его работы.

Вместе с тем руководство компании отмечает, что массовое внедрение ИИ требует новых подходов к оценке эффективности. Если на первых этапах главным показателем был рост производительности, то теперь Spotify стремится связать использование ИИ с бизнес-результатами: влиянием на пользовательский опыт, скоростью вывода новых функций и экономической эффективностью.

Опыт Spotify показывает, что искусственный интеллект становится не просто инструментом для генерации кода, а основой новой модели разработки программного обеспечения. Однако ключевым фактором успеха остается не сама модель ИИ, а зрелость инженерной инфраструктуры, которая позволяет безопасно интегрировать интеллектуальных агентов в процесс создания продуктов.