Спосіб програмування в Spotify робить радикальний поворотКомпанія, що займається потоковим музичним контентом, стверджує, що її провідні інженери місяцями не писали код традиційним способом, майже повністю покладаючись на системи штучного інтелекту для розробки нових функцій та змін у платформі.
Такий підхід, який сама компанія презентує як початок нового етапу в розробці програмного забезпеченняЦе пришвидшило як темпи запуску продуктів, так і дебати в європейському технологічному секторі. Хоча деякі представники галузі аплодують досягнутій ефективності, інші обережно спостерігають за потенційним довгостроковим впливом цієї автоматизації на зайнятість та якість коду.
Найкращі розробники Spotify перестають писати код вручну
Під час презентації результатів четвертий квартал 2025 рокуСпівгенеральний директор Spotify Густав Седерстрем здивував аналітиків та інвесторів, заявивши, що найкращі розробники компанії «Вони не написали жодного рядка коду з грудня».Іншими словами, технічні фахівці вищого рівня пройшли шлях від написання коду вручну до координації, перевірки та керівництва роботою штучного інтелекту.
Седерстрем, аж ніяк не будучи просто сенсаційною заявою, пояснив, що ця трансформація є частиною структурна стратегія для пришвидшення доставки продукції без шкоди для якості. Як він пояснив під час розмови з аналітиками, ідея полягає в тому, щоб програміст перестав бути «конструктором», який пише кожну інструкцію, і став чимось на зразок архітектор, який проектує, контролює та коригує що генерує машина.
У цьому підході цінність полягає не стільки в тому, щоб знати, де розмістити кожну крапку з комою, скільки в тому, щоб мати дуже чітке Що ви хочете створити і як ви повідомите про це штучному інтелекту? щоб це відбувалося без серйозних помилок. Сам керівник наполягав на тому, що, хоча автоматизація дуже глибока, завжди є людина, яка вирішує, який код потрапляє у виробництво.
Джерела, з якими консультувалися спеціалізовані ЗМІ, наголошують на тому, що Штучний інтелект не замінив розробниківПринаймні у випадку Spotify, це не змінило їхню щоденну діяльність: повторюваної роботи стало менше, а акцент на валідації, розробці рішень та моніторингу зріс.
Хонк і Клод Код: Ось як працює внутрішня система штучного інтелекту Spotify
Вісь цієї революції є Honk, внутрішня система, створена Spotify інтегрувати генеративний штучний інтелект у робочий процес своїх інженерних команд. Honk діє як своєрідна інфраструктура оркестрації, яка поєднує моделі ШІ з інструментами, які розробники вже використовують щодня.
У межах Honk використання Клод КодСпеціалізована модель програмування, здатна генерувати, змінювати та налагоджувати код. Цей двигун інтегрується, наприклад, з Млявийщоб інженери могли взаємодіяти зі штучним інтелектом зі свого мобільного телефону, не відкриваючи традиційне середовище розробки.
Седерстрем навів дуже яскравий приклад: інженер Spotify, по дорозі до офісу громадським транспортомВін відкриває Slack на своєму телефоні та просить Клода виправити помилку або додати нову функцію до застосунку для iOS. Поки професіонал продовжує свою роботу, модель вносить запитувані зміни та готує нову версію застосунку.
Коли процес завершено, Ця оновлена збірка повертається до самого Slack.Після цього система готова для перевірки інженером і, якщо все правильно, об'єднання з виробничою гілкою. Весь цей цикл може бути завершений ще до того, як людина сяде за своє робоче місце, що компанія описує як «величезне» прискорення можливостей розгортання.
Ця робоча модель відповідає тенденції, що спостерігається в більшій частині європейського технологічного сектору: інструменти штучного інтелекту все більше інтегруються в щоденну роботу розробників не як простий випадковий помічник, а як структурний елемент конвеєра розробки.
Більше 50 нових функцій у 2025 році завдяки штучному інтелекту
Зобов'язання Spotify щодо таких систем не є суто теоретичним. Протягом 2025 року компанія хвалилася запуском Більше 50 функцій та суттєві зміни на своїй платформі, обсяг нових функцій, які вона значною мірою пояснює автоматизацією, розробленою Хонком та Клодом Кодом.
Серед цих нових функцій виділяються наступні: списки відтворення, згенеровані з текстуЦі функції, відомі як «Підказкові списки відтворення», дозволяють користувачам описувати, що вони хочуть слухати, і дозволяти системі готувати добірку пісень, адаптованих до їхнього запиту. Такий підхід відповідає загальній спрямованості галузі на дедалі персоналізованіші рекомендації.
У сфері аудіокниг Spotify також представив Збіг сторінкиЦя функція дозволяє сканувати сторінку фізичної книги та переходити безпосередньо до відповідного місця в аудіоверсії. Ця функція, яка поєднує розпізнавання з обробкою тексту, була розроблена та впроваджена в тій самій екосистемі штучного інтелекту.
Ще одне нещодавнє доповнення - Про цю піснюЦей інструмент пропонує додаткову інформацію про пісню, що відтворюється: творчий контекст, деталі виробництва та цікаві факти. Цей додатковий шар даних інтегровано у враження від прослуховування в Європі та інших ключових ринках.
Разом ці функції підсилюють ідею про те, що Штучний інтелект не лише стоїть за кодомале також багато вражень, які користувачі щодня бачать у додатку, від Іспанії до решти європейського континенту.
Від розробника/будівельника до системного архітектора
Дискурс Spotify відповідає баченню, яке починає закріплюватися в технічній спільноті: Роль програміста стрімко змінюється.Замість того, щоб витрачати години на механічні завдання, очікується, що старші фахівці переключать свою увагу на визначення проблем, архітектурні рішення та моніторинг того, що генерують моделі.
Компанія наполягає на тому, що, хоча Honk може писати повноцінні функції автономно, Завжди є хтось, хто переглядає та вирішує. Саме цей людський фактор, за словами компанії, гарантує, що результат відповідає стандартам безпеки, якості та продуктивності, необхідним на платформі з мільйонами користувачів у Європі та решті світу.
Паралельно формується своєрідний внутрішній розподіл завдань: більше старших інженерів Саме вони отримують максимальну віддачу від цих інструментів і звільняють час для більш творчих ініціатив, тоді як молодші спеціалісти продовжуватимуть навчання. «Старомодне» програмування, написання коду вручну для закріплення основних понять.
Ця гібридна модель має на меті запобігти надмірній залежності нового покоління розробників від штучного інтелекту без розуміння основних механізмів. Водночас вона дозволяє тим, хто вже опанував цю справу, уникнути повторюваних завдань, з якими машина може впоратися досить ефективно.
Унікальний музичний набір даних як конкурентна перевага
Окрім самого процесу програмування, Spotify бачить штучний інтелект стратегічний важіль для використання ваших данихПід час того ж обговорення результатів Седерстрем наголосив, що платформа створює музичний набір даних, який, на його думку, неможливо легко комерціалізувати або відтворити за допомогою інших мовних моделей.
Пояснення просте: у багатьох галузях, таких як загальна енциклопедія, відкриті ресурси, такі як Вікіпедія Вони дозволяють будь-якій моделі отримати доступ до подібної інформації. Однак у світі музики значна частина цінності полягає в патерни смаку та поведінки які не мають єдиної об'єктивної відповіді.
На такі питання, як «яка музика найкраще підходить для тренувань?», немає стандартної відповіді. За словами виконавчого директора, у Сполучених Штатах значна частина населення віддає перевагу хіп-хопу для фізичних вправ, тоді як мільйони людей віддають перевагу набагато екстремальнішим звукам, таким як дез-метал.
У Європі картина ще більш різноманітна: EDM має значну вагу у тренуваннях та нічному житті, але в таких регіонах, як Скандинавія, існує сильна схильність до хеві-металу. Уся ця мозаїка вподобань, виміряна в глобальному масштабі, створює набір даних, який Spotify вважає своїм власним і важким для наслідування.
Компанія стверджує, що це сховище Це покращується щоразу, коли вони перенавчають свої моделіпідкріплюючи своєрідне замкнене коло: чим більше користувачів взаємодіє з платформою, тим більше навчається ШІ, і чим краще працює персоналізація, тим більше часу користувачі проводять у сервісі.
Генеративний штучний інтелект, креативність та страх заміни на роботі
Крок Spotify відбувається в контексті, коли Штучний інтелект вже конкурує з людьми у творчих сферах.Академічні дослідження, такі як проведене Монреальським університетом, показують, що певні моделі перевершують середньостатистичну людину в лінгвістичній креативності, що підживлює відчуття, що багато професій, включаючи професії програмістів, можуть опинитися під загрозою.
У самому секторі розробки програмного забезпечення голоси, зібрані такими ЗМІ, як Ars Technica, визнають, що сучасні інструменти «вже все змінюють»Деякі програмісти зазначають, що всього за шість місяців штучний інтелект пройшов шлях від надання невеликої допомоги до здатності самостійно вирішувати цілі завдання, від виправлення невдалих тестів до генерації цілих модулів набагато швидше, ніж людина.
Ця здатність викликає як ентузіазм, так і занепокоєння. Кілька фахівців відкрито визнають, що Вони бояться за стабільність своєї роботиСпочатку ШІ делегують завдання написання коду, потім визначення архітектур, а пізніше, можливо, навіть управління продуктами. Загальна думка така, що тим, хто не адаптується до тісної роботи з цими інструментами, буде дедалі важче.
У конкретному випадку Spotify, принаймні на даний момент, офіційне повідомлення полягає в тому, що Штучний інтелект діє як підтримка, а не заміна.Компанія наполягає, що їй все ще потрібні інженери, які б визначали напрямок, контролювали якість і приймали рішення про те, що публікувати. Однак зміна моделі є глибокою та викликає питання про те, як розвиватиметься ринок праці в галузі технологій у Європі та решті світу.
Позиція Spotify щодо музики, згенерованої штучним інтелектом
Вплив штучного інтелекту на Spotify не обмежується кодом застосунку. Платформі також довелося виправити спеціальна політика щодо музики, створеної або за допомогою штучного інтелекту, явище, яке зростає в каталозі та яке турбує як виконавців, так і звукозаписні компанії.
Компанія дозволяє творцям та звукозаписним лейблам Вкажіть у метаданих, як виникла кожна темарозмежовуючи твори, повністю написані людьми, та треки, де машина відіграла значну роль. Ця прозорість має на меті надати слухачеві контекст, не перешкоджаючи експериментам.
Водночас, Spotify стверджує, що продовжує механізми моніторингу для запобігання спаму та масова публікація низькоякісного, автоматизованого контенту. Заявлена мета полягає в тому, щоб знайти розумний баланс між інноваціями, що з'являються завдяки генеративному штучному інтелекту, та захистом каталогу від зловживань.
Такий підхід особливо актуальний у Європі, де дуже активні регуляторні дебати щодо використання штучного інтелекту в креативному контенті та де Органи влади громади працюють над законодавчою базою що безпосередньо вплине на те, як платформи, такі як Spotify, керуватимуть цими роботами.
Те, що зображено на Spotify, — це сценарій, у якому Штучний інтелект пронизує весь ланцюжок створення вартостіВід створення та розгортання коду, який забезпечує роботу застосунку, до рекомендацій пісень, створення нових вражень від прослуховування та управління творами, створеними за допомогою алгоритмів. Глибока зміна, яку можна побачити на прикладі Іспанії та решти Європи, ілюструє, наскільки штучний інтелект переписує традиційні моделі програмування та цифрового бізнесу.