TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
CRO & Personalization

6 Jul, 08:31

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

⌨️ Представьте, что завтра ваша команда начнет писать кода в восемь раз больше.

Кажется, что это и есть будущее продуковой разработки. Но есть проблема.

Уже сегодня в Anthropic более 80% кода, попадающего в production, написано AI. В Google говорят, что AI участвует примерно в 75% нового кода. Скорость создания продуктов перестала быть главным ограничением.

Ограничение переехало.

Если раньше самым дорогим было написать новую функцию, то теперь самым дорогим становится понять: стало ли пользователю лучше?

Это классический эффект бутылочного горлышка. Ускоряя один этап, мы неизбежно упираемся в следующий.

Именно поэтому AI неожиданно делает A/B-тестирование не менее важным, а гораздо более важным.

Когда гипотез было пять в квартал, многие решения можно было принимать интуитивно. Когда их пятьдесят - интуиция перестает масштабироваться.

Исследование Faros на 22 тысячах разработчиков показывает интересную картину. Команды с высокой долей AI действительно выпускают больше функциональности. Но одновременно растет количество багов, инцидентов и объем кода, который приходится переписывать.

Скорость производства выросла быстрее скорости обучения.

Именно здесь начинается настоящее конкурентное преимущество.

Не тот, кто быстрее пишет код.

А тот, кто быстрее превращает гипотезы в знания.

В Spotify лишь небольшая часть экспериментов заканчивается внедрением изменений. Зато большинство экспериментов отвечают на более важный вопрос: что на самом деле работает для пользователя?

Каждый такой ответ делает следующую гипотезу сильнее.

Через несколько лет AI-код станет таким же стандартом, как Git или CI/CD сегодня. Почти все смогут строить быстро.

Но далеко не все смогут быстро учиться.

И, возможно, главным навыком продуктовых команд станет уже не разработка, а способность отличать хорошие идеи от плохих с помощью экспериментов.

В эпоху AI выигрывает не тот, кто строит быстрее.

Выигрывает тот, кто быстрее понимает, что действительно стоило строить.

_______
Основано на статье от Spotify When AI writes the code, who decides what ships?

CRO & Personalization 🐣

👍 Проголосовать за канал 🫶

282 0 1 6
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot