— Какие 3–5 сдвигов за последние 5 лет сильнее всего изменили повестку CTO (регуляторика/open banking/instant payments, облака/FinOps, AI/ген-ИИ) — и как вы на них ответили?

— Административное давление на финтех компании возрастает. Как следствие приходится быстро бежать только ради того, чтобы стоять на месте. Со стороны регулятора постоянно расширяется перечень требований, а также повышается планка по ранее заданным требованиям. Начиная от необходимости обеспечения предоставления услуг людям с ограниченными возможностями, до усиления мер информационной безопасности. Также требуется отчитываться о критических сбоях в инфраструктуре и принятых шагах по их устранению. Взаимодействие государственных органов с банками становится всё плотнее: от блокировки счетов по инициативе ФССП, до наложения ограничений по счетам по запросу ФинЦЕРТа.

Несмотря на сокращение количества банков, конкуренция на банковском рынке возрастает, в том числе, благодаря политике ЦБ по внедрению системы быстрых платежей и других регуляторных мер. Одним из таких важных направлений по усилению конкуренции станет внедрение решений open banking, которые позволят любым финтех компаниям интегрироваться с банками. Так, например, в текущем году мы с коллегами получили премию FINAWARD 2025 за создание в «Цифра банке» с нуля собственного решения Bank as a service. Не секрет, что нечто подобное реализовали у себя Сбербанк, Т-Банк, Киви Банк. Таким образом, нам удаётся идти в ногу с передовыми требованиями ЦБ и рынка.

Ещё один вызов — генеративный ИИ. Многие компании сейчас пытаются активно внедрить его в свои процессы, но, судя по статистике и отзывам от коллег, эффект от внедрения ощущают не более чем в 5-10% случаев. Наши эксперименты также пока не дали ощутимых изменений или роста производительности.

— Какие тренды в финтехе будут определяющими на ближайшие 3–5 лет, и как вы уже перестраиваете продукт, архитектуру и команду под них?

— Внедрение ИИ, конечно, будет продолжаться, несмотря на текущие сложности. Кроме того, сами нейронные сети будут прогрессировать. Это, скорее всего, приведет к удешевлению разработки, т.к. часть работы по написанию, проверке и тестированию кода смогут взять на себя ИИ-агенты. Эти изменения, вероятно, повлекут за собой рост производительности труда и, как следствие, высвобождение новых трудовых ресурсов. Конечно, в итоге это дополнительно повлияет на стоимость реальных и опытных инженеров на рынке труда и стоимость разработки ИТ-решений.

Мы планируем внедрять ИИ в производственный процесс. На мой взгляд, он должен быть интегрирован со следующими ключевыми системами: база знаний, репозиторий кода, система управления задачами, каналами получения обращений клиентов об ошибках. Скорее всего, команды станут более компактными: то, что сейчас делает команда из 10 человек, будет делать команда не более, чем из 7-8 инженеров.

— Как изменился баланс «скорость vs качество» с появлением платформенной инженерии, SRE и AI-ассистентов разработки? Что реально ускорило time-to-market без просадки по надёжности?

— После выхода ИИ на определенный уровень зрелости, либо даже сейчас, но с большим участием человека, можно будет сократить время вывода продуктов на рынок или проверки продуктовых гипотез за счет возможности быстрого создания прототипов различных ИТ-решений. В первую очередь сайтов и мобильных приложений. Этап discovery становится короче и дешевле за счет более быстрой проверки гипотез, что уже автоматически приводит к сокращению time2market. 

— CTO сегодня — больше про технологии или про бизнес? Какие бизнес-метрики теперь у вас в зоне ответственности (P&L, NPS, unit-экономика)?

— Должность CTO в разных компаниях понимают по-разному, но я вижу следующие основные роли у данной позиции

• архитектор
• технический операционный директор
• лидер изменений 
• мост между бизнесом и ИТ 

В моей картине мира CTO должен хорошо понимать бизнес и, как следствие, бизнес-метрики, но напрямую он отвечает, всё-таки, за технические и производственные показатели.

— Архитектура и платформа: что строите сами, что покупаете у вендоров, а что выносите в платформенную команду (core, payments, event-driven, microservices) — и почему?

— Я остаюсь последователем «легкой инфраструктуры», что предполагает использование вендорских решений там, где для компании это не является приоритетным направлением или стоит дешевле чем разрабатывать своими усилиями. 

Разрабатывать самостоятельно нужно там, где это выгодно или является конкурентным преимуществом для компании. Кроме того, возможны гибридные варианты, когда мы покупаем готовое решение, закрывающее потребности бизнеса на 70-80%, делаем собственную «надстройку» над решением партнера и получаем нечто принципиально новое, но быстрее и дешевле, чем если бы это было сделано полностью самостоятельно.

У вендоров зачастую выгодно покупать какие-то решения, связанные с регуляторными требованиями т.к. они обязательны для всех компаний сектора и вендор может за счет масштаба сделать это сильно дешевле, чем inhouse разработка, и кроме того, заказчику не требуется отвлекать свои силы.

— Рынок талантов: как изменились профили инженеров и лидов за 5 лет (remote, T-shape, продуктовое мышление), и как вы собираете «команду будущего»?

— Да, требования и компаний к специалистам, и инженеров к компаниям постоянно меняются. Если около 8 лет назад я запускал удаленную работу в «Фридом Финанс банке» и встречал много сопротивления и недоверия, то в последние 2-3 года это стало уже практически стандартом. Те компании, которые не хотят отпускать сотрудников на удаленную/гибридную работу, вынуждены это как-то компенсировать.

Борьба между последователями идеологии «генералистов» или T-shape специалистов и «специалистов» уже идёт много лет, но если раньше не получалось создавать эффективные и масштабируемые команды из «генералистов», то с приходом ИИ это станет, как минимум, на шаг ближе. Например, владелец продукта сможет самостоятельно делать прототипы, без привлечения дизайнера, а разработчик с ИИ-агентом сможет сразу писать код и проводить автотесты, без участия автотестировщиков, аналитики сольются с тестировщиками в одну роль и так далее.

Также, возможно, получат более широкое распространение full-stack разработчики за счет написания клиентской и серверной части приложений на javascript фреймворках. Таким образом, инженеры будут становиться специалистами более широкого профиля, а команды — уменьшаться в численности.

— Рынок талантов: как изменились профили инженеров и лидов за 5 лет (remote, T-shape, продуктовое мышление), и как вы собираете «команду будущего»?

— Да, требования и компаний к специалистам, и инженеров к компаниям постоянно меняются. Если около 8 лет назад я запускал удаленную работу в «Фридом Финанс банке» и встречал много сопротивления и недоверия, то в последние 2-3 года это стало уже практически стандартом. Те компании, которые не хотят отпускать сотрудников на удаленную/гибридную работу, вынуждены это как-то компенсировать.

Борьба между последователями идеологии «генералистов» или T-shape специалистов и «специалистов» уже идёт много лет, но если раньше не получалось создавать эффективные и масштабируемые команды из «генералистов», то с приходом ИИ это станет, как минимум, на шаг ближе. Например, владелец продукта сможет самостоятельно делать прототипы, без привлечения дизайнера, а разработчик с ИИ-агентом сможет сразу писать код и проводить автотесты, без участия автотестировщиков, аналитики сольются с тестировщиками в одну роль и так далее.

Также, возможно, получат более широкое распространение full-stack разработчики за счет написания клиентской и серверной части приложений на javascript фреймворках. Таким образом, инженеры будут становиться специалистами более широкого профиля, а команды — уменьшаться в численности.

Искусственный интеллект — новый HR? Как нейросети помогают в работе с людьми – отвечает Илья Чадин, фаундер и CEO dthinkagency.com, ex-директор по клиентскому опыту в Кофемании и BORK. Welcome в интервью!