Старая система, которую страшно трогать
Система работает. Автор давно ушёл, нынешний подрядчик плохо знает ваш бизнес, а документации нет или она устарела. Любое изменение может что-то сломать, и никто не знает, что именно.
Что мы с этим делаем?
Так бывает и в небольшой компании с системой пятнадцатилетней давности, и в банке с платформой, которой тридцать лет. Раньше разбираться с этим было так дорого, что могли позволить себе только крупные. Теперь это заметно дешевле.
Сначала — проверки
Прежде чем что-то менять, мы записываем, как система должна работать, в виде автотестов. Пишем их на языке бизнеса, а не разработчика, чтобы ваш специалист мог прочитать и сказать: «Да, у нас так и считается».
Потом — изменения
Дальше дорабатываем систему небольшими шагами. После каждого шага автотесты прогоняются заново, и если что-то сломалось, это видно сразу, а не через месяц у пользователя. Переписывать всё с нуля не нужно.
А при чём тут ИИ?
Дольше и дороже всего в такой работе было понять чужой код. Разработчик неделями читал его, пытаясь понять, что он делает и зачем.
С 2025 года ИИ-агенты читают и объясняют большой код намного быстрее. То, на что уходили недели, теперь занимает дни. Поэтому разобраться со старой системой может позволить себе и небольшая компания. Но как система должна работать, по-прежнему решает ваш специалист.
Где это уже работает?
Некоторые системы мы сопровождаем больше тридцати лет. Среди них биллинг ЖКХ в Омске на 500 000+ лицевых счетов и CRM банка на 7 000 пользователей. Подход тот же, будь у системы 50 пользователей или 50 000.
