Хочу периодически делиться реальными кейсами применения AI-инструментов в разработке — не тем, что теоретически можно сделать, а тем, что действительно оказалось полезным в работе.

Я вообще оцениваю инструменты в первую очередь по их применимости к конкретной задаче. Для меня хороший инструмент — не самый новый, технологичный или универсальный, а самый простой из тех, что максимально полно решают нужную задачу. Если гвоздь можно забить молотком, мне не нужен для этого ультрасовременный стальной смартфон.

С AI придерживаюсь того же принципа: использовать его стоит не потому, что это AI, а там, где он действительно оказывается наиболее подходящим инструментом.

Один из таких кейсов для меня — локализация iOS-приложения. Мы поддерживаем около 20 языков, а в приложении накопилось порядка 1500 строк.

Масштаб здесь растёт довольно быстро. Если обозначить количество строк как S, а количество языков как L, то потенциальный объём локализованных значений можно представить как:

S × L

В нашем случае это около 30 000 значений.

Конечно, при разработке новой фичи не приходится каждый раз работать со всеми 30 тысячами. Но каждую новую строку нужно перевести на 20 языков, проверить и при этом сохранить согласованность с уже существующими переводами и терминологией продукта.

Для новой фичи формула становится ещё нагляднее:

N новых строк × 20 языков

10 новых строк — это до 200 новых значений. 30 строк — уже до 600.

И в какой-то момент даже не сам перевод, а валидация новых текстов и их синхронизация с уже существующими превращается в отдельную большую задачу.

Здесь AI оказался действительно полезным.

Вместо того чтобы переводить каждую фразу изолированно, модели можно дать контекст: существующие локализации, используемую терминологию, исходные строки и информацию об их назначении.

Тогда задача меняется с: «Переведи эту строку на 20 языков» на: «Добавь новые строки в существующую систему локализации, сохрани терминологию и согласованность с тем, что уже есть».

В iOS это удобно ещё и благодаря структурированному String Catalog (.xcstrings). Можно работать не с десятками вручную скопированных текстов, а непосредственно с изменениями локализации.

При этом AI для меня здесь не становится источником истины. Платежи, юридические формулировки, безопасность и другие критичные пользовательские сценарии всё равно требуют отдельной проверки. Но большая часть обычных UI-текстов отлично подходит для такой автоматизации.

И главный результат для меня не в том, что AI умеет переводить. Это как раз давно не новость. Ценность в том, что удалось убрать значительную часть механической работы из обычного процесса разработки.

Поэтому мне сейчас интереснее задавать не вопрос:

«Куда ещё можно встроить AI?»

а другой:

«Какая конкретная проблема у нас есть и какой инструмент решит её проще всего?»

Иногда ответом будет AI. Иногда обычный скрипт. Иногда изменение процесса. А иногда автоматизация вообще не нужна.

В случае с локализацией AI оказался подходящим инструментом: он хорошо работает с текстом, способен учитывать большой существующий контекст и снимает значительную часть механической работы.

Для меня это и есть хороший критерий применения AI в разработке: не искать задачу для новой технологии, а использовать технологию тогда, когда она действительно лучше всего подходит для существующей задачи.