AI-driven версия экосистемы Digital Q позволяет:
Эффективность нового подхода подтверждена практическими результатами. В ходе стресс-теста команда из двух специалистов «Диасофт» смогла проанализировать 400 страниц сложного технического задания и собрать работающий прототип Digital Q.CRM всего за 1 день. Разработка и вывод на рынок Digital Q.CRM в боевом защищенном контуре заняли всего 3 месяца силами команды из 3-5 человек.
«В Digital Q.CRM AI-агенты уже анализируют тендеры и готовят юридические заключения. В перспективе мы запустим целый рой агентов, который возьмет на себя до 80% рутинных задач. Это отличный пример того, как с помощью правильной экосистемы можно одновременно создать решение для себя и для рынка – полностью отчуждаемое и готовое для использования любой ИТ-компанией», – отметил Максим Кутузов, коммерческий директор компании «Диасофт».
«Попытки просто встроить популярных AI-ассистентов в старые, неэффективные процессы – это тупиковый путь, который лишь увеличивает хаос и раздувает бюджеты. Чтобы выиграть в современной гонке за скорость, крупному бизнесу необходим переход от ремесленного написания кода к его промышленному автоматизированному производству. – подчеркнул Александр Сахаров, директор по работе с партнерами, член правления компании «Диасофт». – Экосистема Digital Q – это готовый технологический конвейер, где функция человека сводится к формулированию намерения и бизнес-логики, а рутинное исполнение, генерация стандартного кода и автотесты полностью делегируются AI-агентам. Такая осознанная трансформация переводит разработку на промышленные рельсы и дает enterprise-компаниям фундаментальное стратегическое преимущество».
Обновленная AI-driven экосистема Digital Q спроектирована в компонентной архитектуре, где главным артефактом становится машиночитаемая спецификация, а не сам код. Платформы экосистемы разворачиваются полностью в закрытом контуре заказчика (on-premise), обеспечивая безопасность данных. Благодаря встроенной библиотеке готовых компонентов Digital Q.Library повторно используется более 50% проверенного кода, что избавляет команды от необходимости каждый раз «изобретать велосипед» и минимизирует объем ручного программирования, который не превышает 10-15%.