Про ИИ в производственном процессе у крупных российских техов и не только
Позавчера на тусовке в Сбере говорили с ребятами из Авито, Яндекса, Сбера и Т-Банка про то, кто и как уже встраивает ИИ в производственный процесс. Тема в последнее время популярная, и мы решили, чего бы не пошуршать узким кругом.
Картина, как обычно, получилась интересная, и не прям чтобы черно-белая. Если все отсушить, я бы сказал следующее:
1. Ни у кого нет внятных метрик эффекта. Все уже что-то пилят: ассистенты, автотесты, кодогенерация. Но когда спрашиваешь: “А как вы меряете эффект?”, начинается лёгкий ступор. DORA не ловит, SPACE не про это, свои модели - в лучшем случае на уровне “ну вроде быстрее стало”. На вопрос “а чего бизнес хочет?” понятный ответ “бизнес бы хотел побольше зарабатывать, и поменьше тратить”
2. Мы снова разгоняем delivery, но игнорим discovery. ИИ помогает писать, проверять и катить код. Но он не решает главную боль - а то ли мы вообще делаем. Если гипотезы плохие, процессы кривые и продукт не нужен пользователю - то теперь всё это просто делается в десять раз быстрее.
3. Зато заявлений — хоть отбавляй. Каждая вторая новость про то, как “компания Х сократит 100500 разработчиков благодаря ИИ”. Факт: пока даже посчитать, насколько разработчик стал эффективнее, толком никто не может. Поэтому как завещал классик, с осторожностью читаем газеты по утрам.
4. ИИ уже усиливает производственный процесс, но поймать это усиление сложно. Разработчик с ИИ становится быстрее, шире по стеку, увереннее в решениях. Как верно было сказано ИИ в производственном процессе это такой, классный экзоскелет для разработчика. Так вот скелет +- есть, осталось понять как его правильно готовить не потратив при этом охуилиард денег на инференс
И при всем драматизме, кажется, что глобально в этой истории нет ничего страшного.
Для текущего этапа это нормально: сначала нужно массово освоить технологию, привыкнуть, потрогать, обжечься, а потом уже научиться извлекать эффект системно.
Это тот самый leap of faith, без которого не бывает прорывов. Но если при этом не решить старую добрую проблему хренового discovery, вся эта история рискует закончиться тем, что компании просто будут тратить больше денег на то, чтобы делать ненужные вещи - только теперь очень быстро и с ИИ.
#сережинымысли
Позавчера на тусовке в Сбере говорили с ребятами из Авито, Яндекса, Сбера и Т-Банка про то, кто и как уже встраивает ИИ в производственный процесс. Тема в последнее время популярная, и мы решили, чего бы не пошуршать узким кругом.
Картина, как обычно, получилась интересная, и не прям чтобы черно-белая. Если все отсушить, я бы сказал следующее:
1. Ни у кого нет внятных метрик эффекта. Все уже что-то пилят: ассистенты, автотесты, кодогенерация. Но когда спрашиваешь: “А как вы меряете эффект?”, начинается лёгкий ступор. DORA не ловит, SPACE не про это, свои модели - в лучшем случае на уровне “ну вроде быстрее стало”. На вопрос “а чего бизнес хочет?” понятный ответ “бизнес бы хотел побольше зарабатывать, и поменьше тратить”
2. Мы снова разгоняем delivery, но игнорим discovery. ИИ помогает писать, проверять и катить код. Но он не решает главную боль - а то ли мы вообще делаем. Если гипотезы плохие, процессы кривые и продукт не нужен пользователю - то теперь всё это просто делается в десять раз быстрее.
3. Зато заявлений — хоть отбавляй. Каждая вторая новость про то, как “компания Х сократит 100500 разработчиков благодаря ИИ”. Факт: пока даже посчитать, насколько разработчик стал эффективнее, толком никто не может. Поэтому как завещал классик, с осторожностью читаем газеты по утрам.
4. ИИ уже усиливает производственный процесс, но поймать это усиление сложно. Разработчик с ИИ становится быстрее, шире по стеку, увереннее в решениях. Как верно было сказано ИИ в производственном процессе это такой, классный экзоскелет для разработчика. Так вот скелет +- есть, осталось понять как его правильно готовить не потратив при этом охуилиард денег на инференс
И при всем драматизме, кажется, что глобально в этой истории нет ничего страшного.
Для текущего этапа это нормально: сначала нужно массово освоить технологию, привыкнуть, потрогать, обжечься, а потом уже научиться извлекать эффект системно.
Это тот самый leap of faith, без которого не бывает прорывов. Но если при этом не решить старую добрую проблему хренового discovery, вся эта история рискует закончиться тем, что компании просто будут тратить больше денег на то, чтобы делать ненужные вещи - только теперь очень быстро и с ИИ.
#сережинымысли