Veeroute — один из тех кейсов, где мы видим проблему R&D особенно ярко. Мы работаем на рынке сложной оптимизации: маршруты, ресурсы, риски, множество ограничений и критериев эффективности. Клиенты ждут от таких решений не просто “умного движка”, а постоянного появления новых моделей, сценариев и интеграций. Для R&D‑команды это означает бесконечный поток гипотез и изменений в коде, который должен успевать за запросами продаж и рынка.
Типичные симптомы “болезни команд” в таких условиях знакомы любому СТО: скорость R&D не соответствует ожиданиям бизнеса, стоимость изменений растёт из-за ручных процессов, а результаты экспериментов плохо повторяются от команды к команде. Вместо того чтобы заниматься новыми алгоритмами и улучшением оптимизации, инженеры Veeroute вынуждены тратить время на поддержку сложной кодовой базы, ручное тестирование сценариев и отлов багов в edge‑кейcах клиентов.
Совместный продукт с Veai решает эту проблематику за счёт управляемого AI, встроенного прямо в жизненный цикл разработки Veeroute. Повторяемые задачи R&D — от “поднять прототип под нового клиента” до “безопасно поменять логику маршрутизации” — формализуются в сценарии Veai: цепочки агентов, которые генерируют и модифицируют код, автоматически поднимают покрытие тестами, помогают локализовать ошибки и стабилизируют CI. Это существенно снижает время от идеи до рабочего прототипа и уменьшает риск “сломать” существующие конфигурации клиентов.
Отдельный эффект даёт ускоренный онбординг в сложные кодовые базы и конфигурации. Алгоритмика и бизнес‑ограничения Veeroute сами по себе нетривиальны, а для новых разработчиков кривую обучения годами приходилось компенсировать наставничеством и документацией. Сценарии Veai помогают быстрее “разобрать” структуру проектов, кодогенерация и автоматизированные тесты снимают часть рутины, а стабильный контур тестирования позволяет безопаснее экспериментировать с новыми идеями.
Основная ценность продукта для Veeroute и похожих компаний — в изменении экономики R&D. При том же штате разработчиков удаётся проверить больше гипотез, быстрее довести удачные до прототипа, сократить техдолг и сделать воронку “исследование → продукт” более предсказуемой.
Для СТО и Head of R&D это означает, что управляемый AI становится не “ещё одним ассистентом”, а реальным рычагом ускорения продуктового развития без линейного роста затрат.
