Spotify визнає, що його найкращі програмісти не створили жодного рядка коду з грудня завдяки впровадженню штучного інтелекту.

Чи можна стверджувати, що використання штучного інтелекту в програмуванні досягло нового етапу розвитку? Принаймні, це виглядає так у випадку Spotify, яка на цьому тижні під час звіту про фінансові результати за четвертий квартал зазначила, що її провідні розробники "не написали жодного рядка коду з грудня". Ці слова співгенерального директора Spotify Густава Седерстрема прозвучали на фоні інших коментарів щодо того, як компанія інтегрує штучний інтелект для оптимізації процесу розробки.

Слід підкреслити, що Spotify повідомив про впровадження більше 50 нових функцій та оновлень у своєму стрімінговому додатку протягом 2025 року. Нещодавно компанія презентувала ще ряд нововведень, серед яких підказки для плейлистів на основі штучного інтелекту, інтеграція сторінок для аудіокниг і функція "Про цю пісню", які були впроваджені в останні тижні.

В Spotify інженери застосовують власну платформу, відому як "Honk", для оптимізації процесу кодування та підвищення швидкості роботи продуктів, як повідомила компанія аналітикам під час телефонної конференції. Ця система надає можливість, зокрема, здійснювати віддалене розгортання коду в реальному часі за допомогою генеративного штучного інтелекту, зокрема, моделі Claude Code.

"Як конкретний приклад, інженер у Spotify під час ранкової поїздки зі Slack на роботу на своєму мобільному телефоні може сказати Клоду виправити помилку або додати нову функцію до застосунку для iOS", - сказав Седерстрем. "І як тільки Клод завершує цю роботу, інженер отримує нову версію застосунку, яку він надсилає йому через Slack на свій телефон, щоб потім він міг об'єднати її з продакшеном, і все це ще до того, як він прибуде до офісу".

Spotify відзначив, що система допомогла "надзвичайно пришвидшити кодування та розгортання".

"Ми передбачаємо, що це не кінець розвитку штучного інтелекту, а лише початок", - сказав Седерстрем.

Керівник також підкреслив, що Spotify здатний генерувати оригінальний набір даних, який не можуть реалізувати інші проекти LLM, подібно до того, як це роблять різні онлайн-платформи, як-от Вікіпедія. Він зазначив, що в контексті музики не завжди існує чітка відповідь на поставлені запитання.

Якщо ви запитаєте, що таке музика для тренувань, ви, напевно, почуєте безліч різноманітних відповідей, які можуть різнитися в залежності від культурного контексту. Наприклад, американці часто обирають хіп-хоп як свій музичний супровід під час спорту, хоча чимало з них вважають за краще дез-метал. У свою чергу, серед європейців популярністю користується EDM, але багато скандинавців віддають перевагу хеві-металу під час своїх тренувань.

"Цей набір даних формується в даний момент, і насправді він є унікальним, оскільки жодна інша команда не працює над подібним. Він не має аналогів у такій кількості. Ми спостерігаємо його вдосконалення з кожним разом, коли проводимо перенавчання наших моделей", – підкреслив Седерстрем.

Під час бесіди аналітики також поцікавилися, як Spotify ставиться до музики, створеної за допомогою штучного інтелекту. Представники компанії зазначили, що надають можливість виконавцям і лейблам вказувати у метаданих композицій, яким чином була створена пісня, проте при цьому продовжують контролювати платформу для запобігання спаму.