AI-бро в закрытом контуре банка: как я собрал процесс и подразделение вокруг AI — а не просто принёс инструмент

Сижу на ревью. Открываю то, что выкатила команда, рядом кладу функциональные требования и снова ловлю одни и те же моменты, когда из типового экрана вылезает штук десять-пятнадцать расхождений. И дело даже не в разработке. Косяк прилетает вместе с задачей, ещё до того, как сядут писать код.

Контекст: кто я и что не так со всеми этими экранами

Я дизайн-лид на внутренней банковской экосистеме. Текущий фронт — 150+ экранов под операции вида «открыть вклад / выпустить карту». Программе лет 7. Есть старый интерфейс, есть новый на React, есть ещё десктопная приложулька, откуда мы тоже всё перетаскиваем в веб. Над этим работает порядка 12 команд, и больше половины функционала до сих пор на легаси.

И вот начинается новая задача. Аналитик берёт скриншот экрана, кидает его в Paint (раньше вообще Excel был, вдуматься только!) и размечает красным: сюда поле, тут блок убрать, то сё. На одну такую задачу уходит от 20 минут до двух часов, в зависимости от сложности бизнес-процесса. Ну и отдаёт это мессиво прямиком в разработку, которая гадает что имелось в виду. Половина расхождений, которые я ловлю на ревью, растёт ровно из картинки, которую можно прочитать пятью разными способами. А теперь помножь на масштаб, когда только в одном моём блоке аналитиков и технологов около 17 человек, не считая подрядчиков.

В какой-то момент это надоело, и я решил убрать саму причину. Данные же типовые, поля повторяются, экран из них вполне может собрать нейросеть.

Да, это не про то, как устроены RAG и эмбеддинги — базу по ним в интернетах давно выдали, никакого рокет-сайнса. Это про то, как такие штуки можно протащить в большом банке, где ты сидишь не в Москве, а в регионе, без возможности подняться на этаж выше и зайти в нужные двери.

Проверил, нет ли решения рядом

Любая инициатива это круги согласования и пока финальной бумажки нет, с тобой не особо то разговаривают. Концепта на руках ещё нет, а ты уже пишешь документацию на миллион человек. Для меня это неоч. Хотелось сначала пощупать самому, мол не говно ли вышло, а уже потом идти дальше с фактурой. Первым делом пошёл смотреть что есть похожего, дабы избежать всего этого.

У нас внутри банка есть лаборатория искусственного интеллекта. Нашёл контакты, списался, спросил о возможности поработать вместе, выделить мощностя. Оказалось, что их задачи нарезаны на годы вперёд, опыта в этом и в целом возможности стартануть до конца 2027 года у них нет. О К Е Й, делаю сам.

Собрал MVP и показал вживую

Генерацию HTML из текстового описания я к тому моменту уже обкатывал. Вопрос был не про технику, а про то, дадут ли это вообще сделать и как протолкнуть.

На основе IBM Carbon собрал несколько шаблонов страниц, которые походили на наш процесс, описал основные ui компоненты и получил MVP. Генератор берёт запрос, дальше из списка компонентов дизайн-системы подбирается нужный под промпт, группируется по смыслу и выкидывает живой экран, который можно пощёлкать. Чтобы не обосраться на малейшей дистанции пришлось допом зашить ряд правил в виде спейсингов, иначе разнобой мазолил глаз. На всё это ушло пару дней.

Поставил встречу на руководителя стрима и лидов, подготовил презу и уже с работающей штукой пошёл показывать вживую. Цель: собрать мнения об инструменте на горячую, а потом понять как такое протащить дальше к нам внутрь.

Заручившись поддержкой своих я понёс презу к руководителю блока на защиту инициативы. Демонстрировал на примере текущих постановок задач, которые поступают нам в работу. Вот прям тупо брал оттуда и в произвольной форме накидывал «добавь на форму поля номер кредита, его дату и ещё...», а через 2 минуты (ну чё хотите, я на простом макбуке эйр 20-года) появлялся интерфейс сопоставимый с нашим.

Возражения были справедливы и ожидаемы — почему не идти через лабораторию? Пойди мы через них, то путь MVP легко удлинился ещё на несколько недель созвонов и консультаций, ежедневной совместной работы с привлечением наших разрабов, ну это 100%. Тот же результат обошёлся бы кратно дороже по штату. Дальше убеждать не пришлось, потенциал заметили. В конце встречи я просил ресурс в виде пары разработчиков, чтобы помогли реализовать полноценную демку.

Уже на следующий день команда под AI-направление во внутреннем продукте собралась: фронт, фуллстэк и человек на бюрократию.

С новой командой за полтора месяца пересобрали под пилотную версию развернув уже внутри дев-зоны, используя нашу дизайн-систему, кодовую базу и реальные шаблоны. На мне были дизайн и логика правил построения, а команда добивала интеграцию с кодовой базой + внедрение полноценных шаблонов.

Встроил в процесс

Отдельная история была внутри подразделения — перестроить устоявшийся маршрут задачи.

Я собрал аналитиков, провёл серию встреч и объяснил новую точку входа. Когда ребята садятся за написание функциональных требований, теперь никаких приколов в пэйнте, идём в инструмент и играем в нём, видя результат формы сразу с возможностью визуально обдумать всё ли тут логично для заполнения или нужны ещё поля. Всё устроило? Вставляешь скрины к себе в документ, а ссылку скидываешь разрабам, ну и дизу можно заодно, чтоб не втухал и видел, где работу его отбирают хы.

Если же аналитик приходит к дизайнеру с просьбой «тут работы на 1 мин» накинуть два поля или собрать шаблонный экран, где меняются только инпуты, то дизайнер отправляет его сразу в инструмент, считай как принудительное использование. Больше никакого объёма работ по двиганию компонентов туда-сюда, переименовывания полей — дизайнера привлекаем на более сложные задачи.

Я не пытался накинуть на аналитиков новую роль, а дал им возможность видеть, что они сами пишут в требованиях, сократить созвоны на объяснения и упростить постановки задач путём визуальной составляющей. Дизайнеров же оградить от бестолковой рутины, чтобы не захлебнуться в объёме.

Упёрся в закрытый контур

Закрытый контур значит, что на сервере нет интернета. Данные оттуда не уходят, «взяли и подключили ChatGPT» не сработает. Кстати, для меня в части напора к легализации это было больше плюсом, ну не боишься сливать код полностью, он ж никуда не денется.

Определяешь нужную модель под доступные тебе мощности и тут возникает момент, когда нужно её загнать на сервер. Представь: сидишь качаешь веса и драйверы на свой комп, потом переносишь будто на флэшке в контур и только потом заливаешь на сервак. Тот ещё геморрой, но в целом заход может оказаться вполне рабочим.

По производительности наш сервер почти ничего не тянул, при одновременной работе даже трёх человек скорость на генерацию формы сразу в просадке и была около 15 минут в лучшем случае, в худшем — сервис просто падал по тайм-ауту. После таких потуг и наших общих героических усилий, через месяц переговоров удалось согласовать с лабораторией аренду свободной A100 и стало сильно лучше. И тот же экран, который умирал на нашем железе под нагрузкой, стал генериться за ~45 секунд. Спасибо всем причастным!

Мне оч хочется рассказать про наш периметр, но инфа весьма чувствительная, сорри.

Что мерю

С самого начала зашил, что мерю по осям, куда двигаю и что пока только раскатываю.

Качество
— Раньше типовой экран приносил на ревью 10-15 расхождений, на пилоте в среднем 1 неточность, и та по пропсам компонента, а не по структуре;
— Доля задач с расхождениями до генератора держалась под 90%; на пилоте это единичные случаи, точную долю ещё добираю, но тренд вниз виден.

Скорость
— Время на постановку одного типового экрана: было от 20 минут до 2 часов, стало 15-25 минут с несколькими итерациями;
— В среднем 45 с. скорость генерации формы по промпту.

Охват
— 11 из 17 аналитиков используют инструмент на более трёх задачах в месяц (генерация может происходить хоть каждый день);
— ±60% типовых задач идут через генератор, а не пэйнт (я работаю над этим).

Точность
— В 98% итераций генератор попадает в компоненты чисто.

Итого постановка типового экрана подешевела с ~1 часа до 15 минут: по 45 минут с каждой. Через генератор идёт мин. 33 постановки в месяц (11 аналитиков по 3+ задачи), то есть около 25 ч/ч, считай как три рабочих дня уходит с рутины на задачи посложнее. И это нижняя граница, охват мы ещё добираем, дальше будет больше.

Каждое расхождение выявленное до кода — это дефект, который не доехал до прода: позже словим, станет сильно дороже, а мы стараемся этого не допускать.

Плюс сняли с дизайнеров двиганье пикселей, их время сюда не считал. Освобождаем и перекидываем на интересные активности.

Что я вынес для себя

Внедрение AI в закрытом контуре — это больше про метод легализации, а не саму технологию. Видишь боль? Сначала снимаешь опасения и причины для отказа, доказываешь ценность локально, а только потом идёшь выбивать ресурсы. R&D ради R&D никому не нужен.

И да, не всё было гладко, в процессе столкнулся с парой проблем, которые до сих пор в стадии решения:

Осталась нудная возня с привычками людей. Заход через дизайнера иногда оставаётся в силе и аналитики лепят по старинке.
Базового шаблона оказалось мало, т.к задачи обширны. Быстро собрал функцию, при включении которой окружение шаблона исчезало и интерфейс генерировался в чистом контейнере. Хватит на какое-то время.

Я пошёл дальше. Сам придумал и возглавил подразделение super-unit под разные экспериментальные штуки. Сейчас нас 5 человек, но влияем на все 12 команд.

На мне по-прежнему дизайн, логика и зачастую код, но роль уже не «сделать самому»: я начал больше встречаться с ребятами, слушать их проблемы, приоритизировать и раздавать в работу решения.

Из последнего:
— помощник в Bitbucket, который смотрит PR и пишет заключения;
— генерация тест-кейсов;
— проверка постановок на разработку в части корнер-кейсов;
— сервис выгрузки макетов из фигмы во внутреннюю доску, доступную всем сотрудникам в закрытом контуре.

Хочется видеть больше про внедрение AI, когда это тащат снизу и кто как заходил в эту историю.