Если кто-то в команде не пользуется ИИ, в Яндексе это уже называют аномалией.
Не из-за трендов. За год измерений выяснилось: ускорение приходит не оттого, что код пишется быстрее. Доля времени на код упала с 33% до 26%. Оно приходит оттого, что роль инженера постепенно меняется: он раскладывает задачи, раздаёт их агентам, проверяет результат и отвечает за продукт. Андрей Попов, выступавший с докладом на deep tech night, называет это AI-лидом.
Путь узнаваемый: прототипы для ресёрча, ревью и SRE → «инструменты сами по себе не дают value, надо учить людей» → 50+ MCP-серверов и 7500+ скиллов → персональный AI-профиль сотрудника.
Цифры на сегодня: 85% строк кода за 28 дней сгенерированы нейросетями, 60% разработчиков не пишут код руками, в отдельных юнитах каждый десятый PR закрывается без участия человека.
Риски он тоже называет, и они как раз по нашей части: команды меньше - зависимость от одного человека выше; параллельных задач больше - голова тяжелее; скорость растёт - среднее качество кода может падать.
Не из-за трендов. За год измерений выяснилось: ускорение приходит не оттого, что код пишется быстрее. Доля времени на код упала с 33% до 26%. Оно приходит оттого, что роль инженера постепенно меняется: он раскладывает задачи, раздаёт их агентам, проверяет результат и отвечает за продукт. Андрей Попов, выступавший с докладом на deep tech night, называет это AI-лидом.
Путь узнаваемый: прототипы для ресёрча, ревью и SRE → «инструменты сами по себе не дают value, надо учить людей» → 50+ MCP-серверов и 7500+ скиллов → персональный AI-профиль сотрудника.
Цифры на сегодня: 85% строк кода за 28 дней сгенерированы нейросетями, 60% разработчиков не пишут код руками, в отдельных юнитах каждый десятый PR закрывается без участия человека.
Риски он тоже называет, и они как раз по нашей части: команды меньше - зависимость от одного человека выше; параллельных задач больше - голова тяжелее; скорость растёт - среднее качество кода может падать.