01 авг. 2026 6 min read Новости

Яндекс ставит «75/75/75»: 75% разработчиков, 75% изменений, 75% кода — к концу 2026

Яндекс сделал амбициозное заявление: к концу 2026 года компания хочет достичь показателя, который звучит как sci-fi. Минимум 75% разработчиков должны регулярно использовать ИИ при написании кода. AI-инструменты должны участвовать в подготовке 75% изменений кода в компании. А внутри каждого изменения AI должен генерировать минимум 75% строк. Назвали программу так и есть — «75/75/75».

Разбираем, что это значит, насколько это реалистично, и почему даже «Яндексу» это будет непросто — у них уже 17.2% разработчиков достигают цели, до которой остальным ещё расти.

Что объявили

29 июля 2026 года Яндекс запустил внутреннюю программу «75/75/75». Цель — «сделать использование искусственного интеллекта новым стандартом разработки» во всех инженерных командах. Программа состоит из трёх измеримых показателей, и все три должны быть выполнены к концу 2026 года.

Метрика	Цель к концу 2026	Текущее значение
Доля разработчиков, регулярно использующих ИИ	75%	73%
Доля изменений кода, готовящихся с ИИ (по компании)	75%	50%+
Доля AI-сгенерированного кода в каждом изменении	75%	17.2% (только у тех, кто уже достиг цели)

Источники: vc.ru со ссылкой на «Коммерсантъ» (29.07.2026); Известия (30.07.2026); Habr (29.07.2026).

Первая цифра уже близка к цели — нужно всего 2 процентных пункта роста. Вторая — нужны ещё +25 пунктов. Третья — это самая сложная метрика, потому что она требует, чтобы каждое изменение на 75% состояло из AI-кода, а не просто «иногда использовался AI».

Какие кейсы уже есть в Яндексе

Прежде чем оценивать реалистичность, посмотрим на то, что уже работает. Это не будущее — это уже внедрено.

Яндекс Браузер: перевод видео за 2 дня вместо 2–3 недель

В Яндекс Браузере построили новую архитектуру технологии перевода видео. По заявлению компании, 80% кода новой архитектуры написано с помощью ИИ. Реализовали за 2 дня вместо обычных 2–3 недель.

Это очень показательный кейс: не «AI помог написать функцию сортировки», а «AI помог написать новую системную архитектуру». Уровень инженерной работы, которую раньше можно было делать только с глубокой экспертизой, теперь выполняется за часы. Это объясняет, почему метрика 75% вообще возможна — AI уже не пишет только boilerplate.

Яндекс Еда: «ИИ-хостес» за 2 месяца

Команда Яндекс Еды за два месяца написала код для «ИИ-хостес» — системы, которая принимает телефонные звонки и обрабатывает заказы. Это серьёзный продукт, и команда справилась за короткий срок благодаря AI-агентам, а не классической разработке.

Яндекс Лавка: кабинет для франчайзи за 3 недели

Один сотрудник за три недели сделал прототип кабинета для франчайзи. Это кейс про индивидуальную продуктивность: один человек с AI делает работу, которая раньше требовала команду.

Внутренние агенты GENA и Стефания

В Яндексе есть два основных внутренних ИИ-агента:

GENA — автономно решает задачи программистов в более чем тысяче проектов.
«Стефания» — виртуальный сотрудник, готовит аналитику по внутренним данным, проверяет продуктовые гипотезы, делает ревью кода. 5 тысяч сотрудников пользуются ею еженедельно.

GENA и Стефания — это не абстрактные «инструменты», а живые внутренние сотрудники. 5000 человек регулярно делегируют им часть работы. Это уже не «теория про AI в разработке», это операционная реальность крупной компании.

Насколько реалистична цель

Возьмём каждую цифру отдельно.

75% разработчиков

Сейчас 73%, нужно 75%. Рост на 2 пункта за полгода — это вполне реалистично. Не волшебство. Если в Яндексе на 1000 инженеров нужно добавить ещё 20 человек, которые начнут использовать AI — это вопрос месяца работы HR и менеджеров.

Если бы Яндекс хотел 95% — было бы сложнее. Но 75% — это уже достижимая цель, потому что есть критическая масса людей, которые уже используют, и они тянут за собой остальных через peer pressure (взаимное давление коллег) и обучение.

75% изменений готовятся с ИИ

Сейчас 50%+, нужно 75%. Это посложнее. Метрика требует, чтобы большинство изменений кода в компании так или иначе затрагивали AI — даже в тех командах, которые пока не достигли цели.

Это рост на 25 пунктов за полгода. Возможно, но потребует:

Внедрения AI-инструментов в командах, которые пока сопротивляются.
Перестройки workflow вокруг AI (ревью, тестирование, документация).
Тренингов и обмена опытом между командами.

Технически реалистично, организационно — сложно.

75% кода в каждом изменении

Это самая жёсткая метрика. Сейчас её достигают только 17.2% разработчиков. То есть нужно в 4 раза увеличить долю «AI-heavy» изменений за полгода.

Это уже не про «давайте попробуем AI». Это про конкретные изменения:

Перестроить процессы так, чтобы AI писал большую часть каждого тикета.
Убрать ручные подходы к boilerplate-коду.
Заставить людей доверять AI на задачах, которые раньше делались вручную.

Вот тут у меня есть сомнения. Метрика «доля AI-кода» зависит от того, как считать. Если считать «строки кода, написанные AI-агентом» — это одно. Если «файлы, в которых AI писал хотя бы одну строку» — это другое. Если «коммиты, которые AI сделал сам» — третье. И разница между ними огромная.

Если метрика считается «с AI-участием», то 75% достижимо. Если считается «AI написал большую часть» — то 75% — это амбициозно, и не факт что получится.

Что это значит для индустрии в целом

Яндекс задаёт планку

Крупная российская технологическая компания публично ставит измеримые цели по AI-внедрению. Это сигнал для других. Если Яндекс публично отчитывается о 75%, то:

VK, Сбер, Тинькофф, Авито, Озон и другие крупные игроки могут чувствовать давление: «а у нас сколько?».
Инвесторы начинают ожидать AI-внедрения как KPI (ключевого показателя эффективности).
Рекрутеры начинают писать «опыт работы с AI-инструментами» в вакансиях.

То есть Яндекс не просто внутри компании внедряет — он норматив задаёт. Это «как сейчас принято» в больших инженерных командах.

Другие крупные компании делают похожее

Яндекс не один. Схожие цели есть у Microsoft (30% нового кода AI-generated by 2025 — оригинальная цель Сатьи Наделлы), Anthropic (внутреннее использование Claude Code в 90%+ проектов), Google (Sundar Pichai говорил про 25%+ AI-кода). Яндекс ставит на уровень выше — 75% AI-кода в изменении — но методология похожая.

Разница в том, что Microsoft, Anthropic и Google — это продавцы AI. Для них AI-внедрение — это маркетинговая цифра. Яндекс — потребитель AI в собственной разработке, без внешнего давления. Это более интересный signal — посмотрим, получится ли.

Что будет с разработчиками

Цифра 75% звучит пугающе для тех, кто воспринимает AI как угрозу профессии. Но Яндекс не говорит «75% кода пишется AI» — он говорит «75% кода генерируется AI при участии разработчика». Это разные вещи.

Реальность такая:

AI пишет код, разработчик ревьюит и направляет.
AI генерирует boilerplate и тесты, разработчик фокусируется на архитектуре.
AI делает рефакторинг, разработчик принимает решение о необходимости.

Это не замена разработчика. Это новая операционная модель: разработчик как архитектор и AI как исполнитель. Это другая работа, не отсутствие работы.

Что я думаю по этому поводу

Я не работаю в Яндексе, поэтому могу смотреть со стороны.

Первая метрика (75% пользователей) почти наверняка будет достигнута — там осталось 2 пункта. Если бы Яндекс был серьёзен насчёт «нового стандарта», им придётся ввести AI-использование как требование для найма и оценки. Это не очень здоровая практика, но прийти к 75% поможет быстро.

Вторая метрика (75% изменений) — зависит от того, как считать. Если «любое AI-участие» — будет достигнута. Если «AI написал >50% кода в изменении» — нет. Подозреваю, что Яндекс будет использовать первое определение.

Третья метрика (75% AI-кода в каждом изменении) — самая рискованная. Если её будут мерить строго, может пострадать качество кода. Написать 75% кода AI можно быстро, но потом потребуется серьёзное ревью и тестирование. Если этого не делать, к концу 2026 получим «75% AI-кода» и «вдвое больше багов в проде».

Главный риск, который я вижу: внутренние метрики могут стать самоцелью. Программы «75/75/75» могут быть поняты как «пиши больше AI-кода, не думай». И тогда результат будет негативным.

Правильный способ внедрять AI в разработку — это не «больше AI-кода», а «больше решений за то же время». Это другая метрика, и её сложнее замерить. Но именно она определяет реальный эффект.

Что делать если вы в похожей ситуации

Если вы инженерный руководитель в компании уровня Яндекса:

Не копируйте метрики Яндекса буквально. «75% AI-кода» как KPI ведёт к плохим практикам. Используйте его как ориентир, не как цель.
Измеряйте качество параллельно. Если AI-код больше, багов тоже больше. Метрики в стиле «% изменений с AI» без «багов на 1000 строк после ревью» — это ловушка.
Дайте людям выбор. 17.2% разработчиков уже достигают 75%. Работайте с этим — почему они достигают? Какие у них привычки? Передайте другим.
Не превращайте AI в обязаловку. Команды, которые внедряют AI из-под палки, внедряют его плохо. Лучше создайте условия, в которых AI — это путь наименьшего сопротивления.

Если вы разработчик:

Учитесь работать с AI сейчас. Не потому что это требование работы. А потому что через 2 года это будет ожидаемый навык, как сегодня Git.
Не бойтесь. AI в 2026 году — это «AI как ревьюер и генератор». Это не замена вашего мышления. Это инструмент для скорости.

Если вы CEO или CTO:

Смотрите на Яндекс как на эксперимент. Если они достигнут своих целей — это сигнал, что AI-внедрение действительно работает в большом масштабе. Если нет — это значит, что цели были слишком амбициозные, и ваши тоже нужно пересчитать.
Измеряйте тщательно. Качество кода, time-to-market (время от идеи до релиза), satisfaction инженеров. Не «% AI» — это слишком простое измерение.

Источники: vc.ru «Яндекс запланировал 75% разработчиков…» (29.07.2026); «Коммерсантъ» (со ссылкой на vc.ru); Известия (30.07.2026); Habr (29.07.2026); devby.io (29.07.2026); Spark.ru (29.07.2026).