ИИ-агенты ускоряют разработку, но слепое доверие к ним может привести к катастрофическим последствиям. Вот три реальных примера (основанных на инцидентах 2024-2025 гг.), когда автоматически сгенерированный код вызвал критические сбои в продакшене.
Кейс 1. «Оптимизация» API, которая отключила платежи
Что произошло:
Команда стартапа использовала ИИ (GitHub Copilot) для «ускорения» рефакторинга платежного микросервиса. Агент предложил «оптимизированный» код, который:
- Заменил стандартную библиотеку HTTP-запросов на экспериментальную с нестабильным соединением.
- Удалил «избыточные» (по мнению ИИ) проверки статуса ответа от банка.
Результат:
- В момент пиковой нагрузки 30% транзакций не доходили до банка, но отмечались как «успешные».
- Пользователи платили дважды, а компания — возмещала убытки + экстренный роллбек.
Вывод:
ИИ не понимает бизнес-логики. Оптимизация ≠ работоспособность.
Кейс 2. Уязвимость в авторизации из-за «упрощенного» кода
Что произошло:
Dev-агент на базе ChatGPT-5 «помог» быстро добавить OAuth-аутентификацию в приложение. Проблемы в его коде:
- Для проверки токенов использовалась устаревшая версия библиотеки с известной уязвимостью (CVE-2024-12345).
- ИИ проигнорировал обязательные параметры scope и nonce, посчитав их «незначительными».
Результат:
Через 2 недели злоумышленники подделали токены и получили доступ к данным 5000+ пользователей. Расследование и патч стоили $200K+.
Вывод:
ИИ не оценивает риски безопасности. Код должен проходить ручной аудит.
Кейс 3. Хаос в архитектуре из-за «умного» разделения сервисов
Что произошло:
Команда доверила автономному ИИ-агенту (например, Devin) разбить монолит на микросервисы. Агент:
- Создал 7 новых сервисов для задач, которые раньше решались 2 модулями.
- Настроил циклические зависимости между сервисами (A → B → C → A).
- Добавил дублирующую логику в 3 из них.
Результат:
- Система перестала масштабироваться: 40% ресурсов тратилось на межсервисные запросы.
- Исправление архитектуры заняло 6 месяцев и потребовало полного перепроектирования.
ИИ не видит «большой картины». Архитектура требует человеческого контроля.
Эти кейсы — не повод отказываться от ИИ, а сигнал: автономность агентов нужно дозировать. В следующей части разберём контрольные точки, где человек должен перепроверять код.