В «Лаборатории Касперского» внедрили AI-помощника для автоматизации code review, что позволило существенно повысить эффективность процесса проверки кода. Интеграция собственной AI-модели с TFS добавила раздел Pull Request AI в каждый PR, позволяя команде выявлять ошибки (логические, алгоритмические, архитектурные) до этапа человеческого ревью и экономить время специалистов.

• AI-ревью успешно обнаруживает не только синтаксические, но и сложные контекстные ошибки — как показано на реальных кейсах команды.
• Возможность запускать AI-проверку до отправки кода на ревью человеку способствует росту качества и продуктивности, снижает число субъективных дискуссий.
• Система ускоряет массовые проверки, работает 24/7 и не устаёт, что особенно ценно при высокой загрузке команды.
• AI не спорит о стиле кода, концентрируется на фактах и best practices, помогая разработчикам учиться на реальных примерах.
• Подобные решения массово внедряют Google (Critique), Amazon (CodeGuru), GitHub (Gemini, Copilot, CodeQL), а также DeepCode и CodeRabbit — для поддержки CI/CD и контроля качества даже при большом количестве внешних контрибьюторов.

Опыт подтверждает: автоматизация AI-ревью помогает командам закрывать pull request быстрее, делать код чище и снижать нагрузку на экспертов без существенных изменений в существующих процессах.