ИИ-лаборатория и вайбкодинг: как студенты за месяц создали рабочие нейросетевые инструменты для бизнеса

ИИ-лаборатория и вайбкодинг: как стажеры создают решения для реального бизнеса

Современные нейросети кардинально меняют подход к разработке ПО и обучению молодых специалистов. Концепция «вайбкодинга» — создания программных продуктов с помощью ИИ-ассистентов — позволяет начинающим разработчикам с первого дня погружаться в решение реальных корпоративных задач. В августе компания «КОРУС Консалтинг» провела месячную ИИ-лабораторию. За четыре недели четыре команды студентов, ранее не знакомых друг с другом, прошли полный путь разработки прототипов под запросы реальных бизнес-заказчиков.

Как показывает моя практика наблюдения за ИИ-инструментами в ИТ-сфере, использование больших языковых моделей позволяет ликвидировать разрыв между теорией и бизнес-практикой. Давайте детально разберем, как была организована эта стажировка, с какими трудностями столкнулись участники и каких результатов им удалось достичь.

Зачем бизнесу новый формат ИИ-стажировок

ИТ-компании традиционно сотрудничают с профильными вузами и запускают программы стажировок. Однако формат месячного ИИ-спринта имеет существенные преимущества перед стандартными учебными заданиями. Руководитель Корпоративного университета «КОРУСа» Максим Сумин отмечает, что главной целью было максимально приблизить условия стажировки к реальным рабочим процессам.

Ключевые причины выбора такого формата:

• Реалистичность условий: студенты не решают абстрактные гипотетические задачи, а ведут проект от анализа потребностей заказчика до итоговой защиты работающего продукта.
• Разнообразие ролей: участники тестируют себя в различных функциях, осваивают командное взаимодействие и параллельно прокачивают навыки генеративного программирования.
• Использование потенциала нейросетей: ИИ помогает компенсировать нехватку практического опыта, ускоряя сборку рабочего прототипа до одного месяца.

Заказчиками выступили внутренние подразделения компании, сформулировавшие конкретные прикладные задачи, которые требовалось автоматизировать с помощью искусственного интеллекта.

Отказ от шаблонов: отбор участников и работа с ИИ

Процесс отбора проводился под руководством менеджера по управлению персоналом Даниэля Ануприенко. Целевой аудиторией стали студенты 2–4 курсов очных ИТ-специальностей. На первом этапе кандидаты проходили десятиминутное интервью с ИИ в удобное для себя время.

Далее следовало тестовое задание, включавшее два ключевых пункта:

1. Создание веб-страницы с помощью ИИ с результатами исследования на выбранную тему.
2. Запись короткой видеовизитки с рассказом о себе.

Особое внимание уделялось критическому мышлению. В работе с нейросетями критически важно уметь валидировать полученный код и текст, так как языковые модели склонны к галлюцинациям. Визуально привлекательные проекты без глубокой проверки фактов и кода отсеивались. По результатам отбора из полусотни заявок было сформировано четыре команды с одинаковым базовым уровнем понимания ИИ-инструментов.

Три прикладных ИИ-проекта: от калькулятора ТЗ до HR-сервиса

Стажировка охватила несколько разрозненных направлений бизнеса:

• Оценка проектов для MONS: Илья Малышев (студент 4 курса СПбГЭУ, «Информационные системы и технологии») вместе с командой разработал калькулятор трудозатрат. Инструмент анализирует техническое задание и автоматически генерирует Excel-файл с готовым коммерческим предложением.
• Аналитика контрагентов для 1С: Артём Дворников (студент 4 курса ИТМО, Школа разработки видеоигр) работал над ИИ-ассистентом для сбора данных о компаниях. По ИНН система запрашивает юридическую и финансовую информацию, сведения о проектах и ключевых сотрудниках.
• Автоматизация HR-процессов: Ксения Никитина (выпускница 1 курса ЛЭТИ, «Прикладная математика и информатика») участвовала в создании веб-приложения для HR-департамента, нацеленного на систематизацию хранения документов и автоматизацию рутинных задач.

Первый опыт лидерства и командная динамика

Несмотря на отсутствие формально назначенных тимлидов, участникам пришлось брать на себя ответственность за распределение задач и коммуникацию. В команде Илья Малышев взял на себя логику расчетов в Excel и координацию работы, основываясь на интересах и сильных сторонах коллег.

В команде Артёма Дворникова, состоявшей из четырех разработчиков, роли распределили по компетенциям: от бизнес-анализа до тестирования. Из-за разницы в часовых поясах и начальной неопределенности Артём взял на себя прямую связь с заказчиком и финальное тестирование кода.

Команда Ксении Никитиной полностью состояла из девушек. Будучи самой младшей участницей, Ксения отметила, что разность взглядов на финальный дизайн приложения требовала постоянной аргументации и конструктивных обсуждений.

Прокачка софт-скиллов и поддержка менторов

Параллельно с написанием кода Корпоративный университет организовал серию тренингов по мягким навыкам (soft skills):

• Эффективная коммуникация и интервьюирование заказчика.
• Настройка командного взаимодействия по методологии Team Canvas.
• Навыки публичных выступлений и защиты проектов.
• Ретроспектива по итогам работы.

Менеджер по развитию и обучению персонала Анна Усикова подчеркнула высокую способность студентов быстро усваивать обратную связь и адаптировать рабочие процессы. Отсутствие микроменеджмента дало участникам необходимую свободу и одновременно выработало чувство ответственности за соблюдение сроков.

Оценка результатов кураторами и заказчиками

Кураторы программы отметили высокий уровень подготовки участников. По словам Даниэля Ануприенко, стажеры столкнулись с реальными корпоративными вызовами — задержками ответов, разницей мнений и дефицитом времени — и успешно научились их решать. Максим Сумин признал, что первоначальные опасения относительно готовности студентов не оправдались: уровень их навыков оказался выше ожидаемого.

Руководитель отдела лидогенерации Анна Смоляр, заказывавшая ИИ-ассистента для работы с тендерами, отметила высокий уровень подготовки команды на первичных интервью. Единое окно коммуникации и четкие вопросы позволили создать продукт, который планируется внедрить в постоянную эксплуатацию.

На итоговой защите 27 августа все четыре команды успешно продемонстрировали свои решения. Руководитель проектов департамента логистики Оксана Лозинская положительно оценила глубокую проработку деталей и практическую ценность каждого представленного ИИ-сервиса.

Запуск Telegram-ботов на инфраструктуре мессенджера: доступ к бете

В завершение обзора технологических новостей стоит отметить важную обнову для разработчиков ботов. Telegram начинает предоставлять бета-доступ к запуску ботов непосредственно на собственных серверах мессенджера. Это избавляет от необходимости арендовать сторонние VPS, настраивать Docker-контейнеры и конфигурировать вебхуки. Участники профильных сообществ уже подтверждают получение доступа к тестированию этой функции.

Источник: habr.com