Насколько ваш продукт и команда готовы к интеграции AI?
Проведите AI Readiness Assessment

Перед тем как внедрять искусственный интеллект в продукт, важно понять, насколько вы готовы - технологически, организационно и культурно. В этой статье рассказываем, как провести AI Readiness Assessment, какие сигналы указывают на риски, и с чего начать путь к осознанной AI-трансформации.

Почему оценка готовности важна

Каждая компания сегодня хочет использовать AI - ускорить процессы, повысить эффективность, добавить умные функции. Но чаще всего всё начинается неправильно: “давайте интегрируем что-нибудь с ChatGPT”.

Вместо этого стоит задать вопрос:
А готовы ли мы к работе с ИИ?

Антипаттерн: внедрить AI без подготовки - значит усилить хаос.
Неподготовленный код, неподготовленная команда и неподготовленная инфраструктура превращают AI в источник ошибок, а не прогресса.

Этапы оценки готовности
1. Codebase Audit - оценка архитектуры, тестов и документации.
2. Team Assessment - навыки, роли, культура изменений.
3. Infrastructure Review - DevOps, данные, интеграции.
4. Readiness Score - общий уровень зрелости.
5. Action Plan - шаги по устранению пробелов.

Кодовая база

Прежде чем давать ИИ доступ к коду, важно убедиться, что сама база устойчива и понятна - и людям, и инструментам.

Чеклист готовности
✅ Единый стиль кода
✅ Тестовое покрытие ≥ 80%
✅ Чёткая модульная структура, минимальные размеры компонентов
✅ Документированные API, документированный код и комментарии
✅ Конфигурации под контролем версий
✅ Осмысленные сообщения коммитов
⚠️ ADR и архитектурные решения - часто забытый, но критичный пункт

Чистая архитектура и документация - главный фактор успешной AI-интеграции.

Команда и культура

AI внедряется не в код - он внедряется в людей и процессы.

Что важно проверить:

Понимает ли команда, где AI действительно помогает, а где - маркетинговый шум.
Понимает ли команда, какие инструменты доступны для работы с AI (Fine-Tuning, RAG и т.д.).
Умеют ли члены команды формулировать промпты, формировать контекст и анализировать (evaluate) результаты.
Есть ли правила использования AI (этика, безопасность, лицензии).
Назначен ли AI-евангелист - человек, который ведёт команду в эту тему.

Даже минимальные внутренние воркшопы по context engineering повышают продуктивность на 20–30%.

В команде должен появиться человек, отвечающий за осмысленное внедрение AI

Инфраструктура

Без технической готовности даже сильная команда “упрётся” в барьеры.

Проверьте:

Есть ли sandbox для AI-экспериментов (отдельный безопасный контур).
Поддерживает ли CI/CD тестирование и автоматические проверки AI-генерируемого кода.
Хватает ли ресурсов (GPU/облако).
Есть ли API-хаб, чтобы интегрировать AI-модули или агентов.
Настроен ли мониторинг и алерты для AI-сервисов.

Надёжная инфраструктура делает внедрение AI безопасным и предсказуемым

Финальный шаг - оценка и план действий

После аудита трёх областей сформируйте оценку зрелости (например, по шкале 1–5) и план улучшений.
Главное - не цифра, а конкретные действия.

Пример плана:

Закрыть пробелы в тестах и документации.
Провести тренинг по context engineering.
Настроить sandbox и обновить CI/CD.
Настроить общие источники данных (например, проиндексировать репозитории).
Определить набор агентов для внедрения.
Запустить пилот с ограниченным риском.
Повторить оценку через 3 месяца.

Readiness - это не разовая проверка, а постоянный процесс улучшения

Источник: Перевод и адаптация раздела “AI Readiness Assessment” из репозитория Paul Duvall - AI Development Patterns (GitHub).

Возможно будет интересно