Почему AI-copilot архитектора всё ещё не получился
AI уже умеет предложить архитектурный паттерн, сформировать ADR и нарисовать убедительную диаграмму. Но умеет ли он удерживать историю решений, ограничения и последствия изменений для всей системы? В этом выпуске мы с Сергеем Барановым разберём whitepaper Artificial Intelligence Support for Software Architecture Practice — систематический обзор 51 исследования об AI в работе software-архитектора. Сергей - практикующий архитектор, партнер Скрамтрека и основатель конференции ArchDays, в программный комитет которой я вхожу с первой конференции и до текущего момента. В общем, с Сергеем мы давно знакомы и я знаю, что беседа получится интересной. Также он пишет о технологиях, социотехнической архитектуре и организационном развитии в своём канале https://t.me/blog_sb. Рекомендую подписаться, если вам интересна архитектура не как набор диаграмм, а как работа с системами, организациями и решениями. На самом стриму мы обсудим: Где AI уже полезен и почему лучше всего выглядят узкие задачи с измеримым контуром проверки; Почему диаграмма, ADR или список паттернов ещё не складываются в архитектурное решение; Что benchmark’и 2026 года говорят о способности моделей связывать требования, компоненты и trade-offs; Какой фундамент нужен настоящему copilot архитектора: живая связь требований, решений, кода и телеметрии — и ответственность человека за итоговый выбор. Сегодняшний AI в основном работает со статическим снимком, тогда как архитектура живёт в истории системы. Поэтому поговорим не только о моделях, но и о traceability, архитектурной базе знаний, метриках и роли архитектора. Для меня главный вопрос выпуска практический: если по изменению требования нельзя восстановить затронутые ADR, код и runtime-сигналы, сможет ли AI сделать что-то большее, чем красивый снимок?
