Cognition выходит в Латинскую Америку: Devin уже работает в Itaú и Nubank

Cognition, создатель автономного ИИ-инженера Devin, объявила об экспансии в Латинскую Америку. Анонс прошёл на прошлой неделе в музее MASP в Сан-Паулу перед руководителями крупных компаний, госструктур и технологических фирм. Главный аргумент компании — кейсы клиентов. В банке Itaú Devin используют более 75% технологических команд, а в Nubank миграция монолита из нескольких миллионов строк заняла недели вместо лет и обошлась более чем в 20 раз дешевле. Все цифры приведены самой Cognition и независимо не проверялись.

Почему именно этот регион

Cognition описывает Латинскую Америку как один из самых mobile-first рынков мира. WhatsApp, цифровые банки и новые финансовые продукты распространились там очень быстро, а системы под ними отстают. Клиент в Бразилии оплачивает обед по QR-коду, а банк, проводящий платёж, всё ещё работает на COBOL.

Рынок разработчиков при этом огромный: 15,8 млн аккаунтов на GitHub, почти впятеро больше, чем в 2020 году. Это третье по величине сообщество после США и Индии. Однако, по логике Cognition, одним наймом проблему не решить. Нужен другой способ писать, модернизировать и поддерживать код, и Devin позиционируется именно как такой инструмент.

Что показывают кейсы клиентов

Среди заказчиков Devin в регионе компания называет Itaú, Nubank, Santander, Natura и EBANX. Самые подробные цифры даны по двум банкам:

• Itaú: более 75% технологических команд используют Devin;
• задокументировано свыше 300 000 репозиториев;
• миграция устаревших сервисов с .NET на Java идёт в 6 раз быстрее;
• примерно 70% уязвимостей безопасности закрывается автоматически;
• по банку в целом инженерная пропускная способность выросла на 20–30%;
• Nubank (около 140 млн клиентов): миграция монолита из нескольких миллионов строк сократилась с лет до недель, стоимость упала более чем в 20 раз.

Все перечисленные задачи — документирование, миграции, исправление уязвимостей — ограничены по объёму и поддаются проверке: есть тесты, есть критерии готовности. На таких задачах автономные агенты показывают лучший результат. Методология замера «пропускной способности» не раскрыта, как и базовый уровень, с которым сравнивают. Цифра 20–30% по банку выглядит правдоподобно, но корректнее считать её оценкой клиента и вендора.

Планы Cognition в регионе

Команда в Сан-Паулу будет работать с заказчиками по всей Латинской Америке и вкладываться в локальную экосистему разработчиков. Компания нанимает по региону, в том числе deployed engineers — инженеров, которых встраивают в команды клиентов. Для внедрения агента в регулируемую среду это ключевой элемент: без людей рядом с кодовой базой банка или госструктуры пилот часто упирается в доступы, процессы ревью и требования безопасности.

Посыл Cognition адресован локальным банкам, телеком-операторам, ритейлерам и правительствам: зачем импортировать софт, написанный где-то ещё, если в регионе есть разработчики, рынок и теперь инструменты.

С чего начинать командам, которые присматриваются к агентам

Если вы отвечаете за инженерию в компании с большим легаси, повторять стоит не лозунги, а выбор задач. Начните с миграции, документирования или закрытия уязвимостей, где результат проверяется автоматически. До пилота зафиксируйте базовые метрики: время на задачу, долю принятых изменений, стоимость одного смёрженного pull request. Проверьте покрытие тестами: у агента без неё не будет сигнала, что он ничего не сломал. Заранее согласуйте с безопасностью доступы, хранение данных и правила ревью кода. И считайте экономику на полном цикле, включая время людей, которые проверяют результат: именно там обычно прячется разница между заявленным и реальным эффектом.