AutoScout24: как AI ускорил разработку в 10 раз
Как AutoScout24 Group внедрила OpenAI Codex и ChatGPT, сократила сроки разработки с недель до дней и охватила ИИ-инструментами 2000 сотрудников.
Крупнейший автомобильный маркетплейс Европы делает ставку на AI
AutoScout24 Group — крупнейший паневропейский и канадский онлайн-маркетплейс автомобилей, ежемесячно соединяющий более 30 миллионов пользователей с более чем двумя миллионами объявлений о продаже. Компания работает под несколькими брендами — AutoScout24 в Европе и AutoTrader.ca в Канаде — и поддерживает сеть из 45 000 дилерских партнёров, а её штат насчитывает около 2 000 сотрудников по всему миру.
По мере роста ожиданий к продуктам и усложнения систем компания оказалась под всё большим давлением: нужно было ускорять инновации, не жертвуя надёжностью. Это напрямую связано с целью компании — непрерывно улучшать то, как покупатели ищут, оценивают и приобретают автомобили, и как дилеры успешно продвигают и реализуют свой автопарк.
Решение оказалось неожиданно радикальным: интегрировать AI-инструменты не в отдельные команды, а в саму ДНК инженерных процессов — на всех уровнях организации.
Двухуровневая стратегия внедрения AI
AutoScout24 Group реализовала двухуровневую стратегию внедрения AI, призванную сочетать широкое распространение инструментов с глубоким техническим воздействием. ChatGPT был развёрнут по всей организации, открыв доступ к AI-инструментам примерно 2 000 сотрудников и заложив прочный фундамент AI-грамотности во всех функциях. Параллельно компания встроила Codex (AI-агент для написания кода) в инженерные, аналитические и продуктовые процессы, снабдив около 1 000 технических специалистов coding-агентом, интегрированным непосредственно в их ежедневную работу.
graph TD
A[2 000 сотрудников] --> B[ChatGPT — AI-грамотность и общие задачи]
A --> C[1 000 инженеров и разработчиков]
C --> D[Codex — coding-агент в рабочих процессах]
D --> E[Ревью pull request'ов]
D --> F[Крупный рефакторинг]
D --> G[Техническая документация]
D --> H[Анализ инцидентов]
B --> I[Ускорение инноваций]
D --> I
Главный вопрос, который стоял перед командой: как выбрать подходящий инструмент для технических специалистов? Ответ — через строгую проверку на реальных задачах.
Codex был выбран по итогам трёхмесячного тестирования в командах, в ходе которого он продемонстрировал высокие показатели по удобству использования, совместимости с рабочими процессами и измеримым улучшениям производительности и качества кода.
«Codex стал ключевым инструментом в наших инженерных процессах, обеспечивая измеримое влияние на производительность, качество и скорость.» — Фредерик Краус (Frederik Kraus), технический директор AutoScout24 Group
Что такое OpenAI Codex и чем он отличается от ChatGPT
Прежде чем говорить о конкретных результатах, стоит разобраться в инструментах.
| Параметр | ChatGPT | OpenAI Codex |
|---|---|---|
| Целевая аудитория | Все сотрудники | Инженеры и разработчики |
| Основная функция | Общение, документация, анализ | Написание кода, дебаггинг, ревью |
| Интеграция | Веб-интерфейс, API | IDE, CI/CD-пайплайны, GitHub |
| Рабочий режим | Диалоговый | Агентный (выполняет задачи автономно) |
| Среда выполнения | Чат-сессия | Облачная sandbox с репозиторием |
Codex — облачный агент для разработки ПО, способный параллельно работать над множеством задач. Он может выполнять такие операции, как написание новых функций, ответы на вопросы о кодовой базе, исправление ошибок и предложение pull request’ов для проверки — каждая задача выполняется в собственной облачной sandbox-среде с заранее загруженным репозиторием.
Как выглядит Codex в реальной инженерной работе
Codex быстро доказал свою ценность в нескольких высокоприоритетных сценариях: автоматическое ревью pull request’ов, крупномасштабный рефакторинг, техническая документация и анализ постинцидентных ситуаций.
Рассмотрим каждый из них подробнее.
Автоматическое ревью pull request’ов
Проверка кода — один из самых затратных по времени процессов в разработке. Каждый новый PR (pull request, запрос на слияние кода) требует внимания опытного инженера. Автоматизируя рутинные задачи кодирования, предоставляя мгновенные предложения и сокращая время на отладку, AI-инструменты позволяют разработчикам работать значительно эффективнее.
Крупный рефакторинг
Миграция устаревшего кода или переработка архитектуры — задачи, которые раньше могли растягиваться на месяцы. С Codex команды AutoScout24 получили возможность проводить масштабный рефакторинг системно и быстро.
Документация и анализ инцидентов
ChatGPT с его возможностями понимания и генерации естественного языка используется для задач, начиная от создания документации и заканчивая объяснением сложных фрагментов кода, что упрощает различные аспекты производственного цикла. После инцидентов — когда важно быстро разобраться в причинах и задокументировать произошедшее — AI значительно ускоряет этот процесс.
Прототипирование для нетехнических специалистов
За пределами инженерии AI-инструменты позволили нетехническим специалистам самостоятельно прототипировать идеи и проверять концепции, что ускорило инновации по всей организации.
Яркий пример: в течение 48 часов после появления новых агентских возможностей команда создала внутреннего агента, который помогает продуктовым командам автоматически отслеживать и распределять проектную работу. Сегодня этот единственный рабочий процесс экономит примерно €1 миллион в год в пересчёте на рабочее время.
Сеть AI Champions: как масштабировать культуру
Одна из самых интересных организационных находок AutoScout24 — это не технология, а люди.
Для обеспечения внедрения в масштабах всей компании AutoScout24 Group создала кросс-функциональную сеть AI Champions (AI-чемпионов). Эта группа выстроила обратную связь между центральным руководством и отдельными командами, помогая транслировать возможности AI в практические, реальные сценарии использования. Такой подход стимулировал органическое распространение и гарантировал, что AI встраивается в существующие рабочие процессы, а не воспринимается как отдельный инструмент.
Компания разработала механизм, превращающий разрозненные AI-эксперименты в общий, многократно используемый прогресс, а также сочетает самостоятельное обучение, документацию платформы и «Дни AI-опыта», помогая инженерам перейти от осознания возможностей AI к его реальному ежедневному использованию.
Результаты: от недель к дням
Цифры говорят сами за себя.
Основные результаты, достигнутые AutoScout24 Group:
- Сроки разработки сократились с 2–3 недель до 2–3 дней для отдельных проектов
- Выросла инженерная производительность, что позволяет быстрее итерировать и экспериментировать
- Улучшилось качество кода и его единообразие благодаря автоматическим ревью
- Снизилась ручная нагрузка при проверке pull request’ов и в документировании
- Расширились инновационные возможности за счёт того, что нетехнические специалисты могут прототипировать идеи
Такой AI-подход обеспечил примерно 10-кратное ускорение производственного цикла для отдельных проектов, сократив сроки с недель до буквально нескольких дней.
Уроки для других компаний: что реально работает
Тщательная оценка AI-инструментов с использованием измеримых инженерных метрик стала ключевым фактором. При этом акцент делается на усилении возможностей существующих команд, а не на их замене.
Вот четыре принципа, которые AutoScout24 определила как ключевые для успешного масштабирования AI:
- Сочетайте широкий доступ с глубокой интеграцией — ChatGPT для всех сотрудников создаёт культуру, Codex для инженеров создаёт ценность.
- Ставьте реальные сценарии выше директивных указаний — принудительное внедрение AI «сверху» работает хуже, чем органический спрос снизу.
- Создавайте кросс-функциональных чемпионов — носители знаний внутри команд распространяют практики быстрее любого корпоративного тренинга.
- Оценивайте инструменты по измеримым метрикам — три месяца тестирования перед выбором Codex дали уверенность в правильности решения.
Что дальше
Компания продолжает расширять интеграцию AI в базовые системы и продукты, обращённые к пользователям. Эти усилия направлены на дальнейшее улучшение пользовательского опыта и раскрытие новых возможностей для эффективности в разработке и поставке продуктов.
AutoScout24 использует Codex по всей организации, строит AI-процессы за считанные дни и изучает будущее, в котором инженеры тратят меньше времени на написание кода и больше — на решение реальных задач.
История AutoScout24 Group — это не просто кейс об инструментах. Это демонстрация того, как системный подход к AI-трансформации, подкреплённый правильной культурой и измеримыми целями, способен кардинально изменить скорость и качество технологической компании. В эпоху, когда конкуренция за пользователей ведётся буквально в реальном времени, скорость доставки инноваций становится ключевым конкурентным преимуществом.