Архив Металлургия и горная добыча · Чёрная металлургия и трубы
НЛМК: генеративный ИИ в пилоте ускорил часть задач разработки на 53%
По данным «НЛМК ИТ», пилот инструментов генеративного ИИ с командой из 25 разработчиков дал прирост производительности на 53% по отдельным видам работ, а выполнение запросов на изменения ускорилось на 34%. Компания планирует тиражировать подход в другие команды разработки.
/01 · ключевые результаты
-
результат пилота
53%
прирост производительности разработчиков по отдельным видам работ
НЛМК ИТ, пресс-релиз, 02.06.2024
по итогам пилота, июнь 2024 года · команда из 25 разработчиков «НЛМК ИТ»
данные компании
-
результат пилота
34%
ускорение выполнения запросов на изменения
НЛМК ИТ, пресс-релиз, 02.06.2024
по итогам пилота, июнь 2024 года · команда из 25 разработчиков «НЛМК ИТ»
данные компании
- 25 разработчиков численность команды, участвовавшей в пилоте · масштаб НЛМК ИТ, пресс-релиз, 02.06.2024
оценка strategai
Оценку не приводим: пилот без данных о трудозатратах и стоимости разработки
По данным «НЛМК ИТ», пилот инструментов генеративного ИИ с командой из 25 разработчиков дал прирост производительности на 53% по отдельным видам работ, а выполнение запросов на изменения ускорилось на 34%. Компания планирует тиражировать подход в другие команды разработки.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- НЛМК
- Отрасль
- Металлургия и горная добыча · Чёрная металлургия и трубы
- Функция
- ИТ, разработка ПО и кибербезопасность
- Задача
- Генерация кода и модернизация ПО
Технология
- Класс AI
- Генеративный ИИ: LLM, ассистенты, RAG
- Тип решения
- Гибридное решение: AXENIX
Внедрение
- Стадия
- Пилот / PoC, на 02.06.2024
- География
- Россия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
«НЛМК ИТ» — ИТ-компания Группы НЛМК (ООО «НЛМК-Информационные технологии», Липецк). Компания поставила задачу ускорить разработку программных продуктов и повысить производительность разработчиков при выполнении различных типов задач. Для проверки подхода был запущен пилот инструментов генеративного искусственного интеллекта. Он охватил задачи разработки в трёх направлениях: программные продукты для управления производством, HR-сервисы и портальные решения.
Что
Решение
В пилоте «НЛМК ИТ» использовала несколько инструментов генеративного искусственного интеллекта, применяя их к разным типам задач разработки. Команда рассматривала различные инструменты и варианты их использования. По словам руководителя направления «Ресурсный центр разработки и тестирования» Виктора Шипулина, генеративный ИИ хорошо справляется с рутинными задачами и помогает разработчикам в ежедневной работе. Конкретные инструменты и модели компания не называет; пилот проводился в партнёрстве с компанией AXENIX.
Как
Внедрение
Пилот провела команда из 25 разработчиков совместно с AXENIX; о его итогах компания сообщила 2 июня 2024 года. По итогам пилота производительность по отдельным видам работ выросла на 53%, выполнение запросов на изменения ускорилось на 34%. В 2024 году «НЛМК ИТ» планировала тиражировать выработанные подходы в командах разработки, искать новые сценарии применения в других командах и расширить использование инструментов генеративного ИИ на все этапы цикла внедрения программных решений.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным «НЛМК ИТ», по итогам пилота производительность разработчиков по отдельным видам работ выросла на 53%.
- Выполнение запросов на изменения в ходе пилота ускорилось на 34%.
- В пилоте участвовала команда из 25 разработчиков, работавшая над продуктами для управления производством, HR-сервисами и порталами.
Ограничения
- 53% относится к отдельным видам работ; компания не уточняет, к каким именно, и не приводит прирост по всему объёму разработки.
- Цифры получены в пилоте одной команды из 25 разработчиков; результаты после тиражирования на другие команды не опубликованы.
- Базовый уровень, длительность пилота и способ измерения производительности не раскрыты.
-
[1] НЛМК ИТ
НЛМК: генеративный ИИ в пилоте ускорил часть задач разработки на 53%
компания · 02.06.2024
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000413 · Версия 1 · 10.10.2026 · /c/CB-000413/