ИИ В РАЗРАБОТКЕ: УСКОРЕНИЕ И РАССЛОЕНИЕ
В этом году впервые побывал на SouthHub — ежегодной конференции топ-менеджеров в IT. Один из самых полезных и содержательных форматов оказался, на удивление, бизнес-завтрак. Восемь CTO и директоров по внедрению ИИ в бигтехе — Альфа, Т-Банк, Сбер, Мегафон и другие — делились мыслями и опытом внедрения ИИ в процессы разработки. Несколько ключевых мыслей, которые оттуда вынес. 👇
1️⃣ Расслоение
Главный эффект от ИИ в разработке — не равномерное ускорение, а расслоение. Сильные и эффективные разработчики ускоряются кратно, ИИ для них — усилитель и без того хорошо работающих паттернов работы и мышления. 🚀 Слабые и медленные постепенно скатываются во всё большее отставание, переживая, что ИИ отберёт их работу. А он именно это и делает…
2️⃣ Под ударом — «ТЗшники» и «кодеры»
Больше всего начинают отставать разработчики, которые работают по принципу: «Дайте мне ТЗ, я вам напишу код». Это ровно та часть работы, которую ИИ уже сейчас делает быстрее и дешевле человека. А вот способность самому увидеть, что нужно сделать и зачем, задать правильные вопросы аналитику или продакту, остаётся дефицитом 🎯.
3️⃣ Внедрение через личный пример
Ключевой фактор успешного внедрения ИИ в команде и в компании — не регламенты и не корпоративные гайдлайны, а личный пример руководителя. Люди начинают пользоваться инструментом тогда, когда видят, что их лид и, особенно, топ-менеджеры сами им пользуются, а не спускают абстрактную директиву сверху.
4️⃣ Минус 30% за 5 лет
Общее мнение сошлось к тому, что за 3–5 лет численность разработчиков в отрасли сократится примерно на 30%. Не потому, что кода станет меньше, а потому, что один сильный разработчик с ИИ будет закрывать объём, который раньше требовал 5–7–10 человек.
5️⃣ Расцвет «человека-оркестра»
На волне ИИ поднимается individual contributor — «человек-оркестр», который сам ставит себе задачи, сам их решает с помощью ИИ-агентов, сам проверяет результат. Проблема в том, что таких людей крайне мало, и это не сценарий, который можно взять и масштабировать на крупную компанию.
6️⃣ Не будет революции в разработке, будет трансформация
За последние 20 лет разработка в крупных организациях прошла путь тотальной специализации и атомизации функций: бизнес-аналитик, системный аналитик, тимлид, разработчик, тестировщик, QA-инженер, DevOps, DevSecOps и т.д. — каждый в своей узкой роли. Чтобы получить эффект «человека-оркестра» массово, нужно эти роли собирать в агрегированные функции. А это — огромный цикл управления изменениями, который в крупных организациях, и тем более в отрасли в целом, займёт годы.
7️⃣ Постановка задачи — всё ещё узкое место
Возвращаясь к тому, о чём писал ранее: у ИИ по-прежнему плохо с постановкой задач, особенно продуктовых. Написать код по готовому ТЗ — решаемая задача. Понять, какой именно продукт нужен рынку и бизнесу, — нет.
8️⃣ Что реально показывают крупные компании
По моим разговорам с коллегами из того самого крупного финтеха и бигтеха, в среднем удалось увеличить производительность команды разработки на 20–30%. С микрокомандами по 2–3 человека вместо привычных 7–9 человек идут эксперименты, но массово на такую модель никто не переходит.
9️⃣ Контроль остаётся за человеком
И последнее, но важное: без исключения все, с кем общался, сохраняют контроль за результатом и здравым смыслом за человеком 🧠. Никто не отдаёт финальное решение ИИ.
🧐 А как у вас в командах — расслоение уже заметно или пока рано делать выводы?
#ИИ #разработка #управление #product
📲 ПРО ПРОДУКТ
В этом году впервые побывал на SouthHub — ежегодной конференции топ-менеджеров в IT. Один из самых полезных и содержательных форматов оказался, на удивление, бизнес-завтрак. Восемь CTO и директоров по внедрению ИИ в бигтехе — Альфа, Т-Банк, Сбер, Мегафон и другие — делились мыслями и опытом внедрения ИИ в процессы разработки. Несколько ключевых мыслей, которые оттуда вынес. 👇
1️⃣ Расслоение
Главный эффект от ИИ в разработке — не равномерное ускорение, а расслоение. Сильные и эффективные разработчики ускоряются кратно, ИИ для них — усилитель и без того хорошо работающих паттернов работы и мышления. 🚀 Слабые и медленные постепенно скатываются во всё большее отставание, переживая, что ИИ отберёт их работу. А он именно это и делает…
2️⃣ Под ударом — «ТЗшники» и «кодеры»
Больше всего начинают отставать разработчики, которые работают по принципу: «Дайте мне ТЗ, я вам напишу код». Это ровно та часть работы, которую ИИ уже сейчас делает быстрее и дешевле человека. А вот способность самому увидеть, что нужно сделать и зачем, задать правильные вопросы аналитику или продакту, остаётся дефицитом 🎯.
3️⃣ Внедрение через личный пример
Ключевой фактор успешного внедрения ИИ в команде и в компании — не регламенты и не корпоративные гайдлайны, а личный пример руководителя. Люди начинают пользоваться инструментом тогда, когда видят, что их лид и, особенно, топ-менеджеры сами им пользуются, а не спускают абстрактную директиву сверху.
4️⃣ Минус 30% за 5 лет
Общее мнение сошлось к тому, что за 3–5 лет численность разработчиков в отрасли сократится примерно на 30%. Не потому, что кода станет меньше, а потому, что один сильный разработчик с ИИ будет закрывать объём, который раньше требовал 5–7–10 человек.
5️⃣ Расцвет «человека-оркестра»
На волне ИИ поднимается individual contributor — «человек-оркестр», который сам ставит себе задачи, сам их решает с помощью ИИ-агентов, сам проверяет результат. Проблема в том, что таких людей крайне мало, и это не сценарий, который можно взять и масштабировать на крупную компанию.
6️⃣ Не будет революции в разработке, будет трансформация
За последние 20 лет разработка в крупных организациях прошла путь тотальной специализации и атомизации функций: бизнес-аналитик, системный аналитик, тимлид, разработчик, тестировщик, QA-инженер, DevOps, DevSecOps и т.д. — каждый в своей узкой роли. Чтобы получить эффект «человека-оркестра» массово, нужно эти роли собирать в агрегированные функции. А это — огромный цикл управления изменениями, который в крупных организациях, и тем более в отрасли в целом, займёт годы.
7️⃣ Постановка задачи — всё ещё узкое место
Возвращаясь к тому, о чём писал ранее: у ИИ по-прежнему плохо с постановкой задач, особенно продуктовых. Написать код по готовому ТЗ — решаемая задача. Понять, какой именно продукт нужен рынку и бизнесу, — нет.
8️⃣ Что реально показывают крупные компании
По моим разговорам с коллегами из того самого крупного финтеха и бигтеха, в среднем удалось увеличить производительность команды разработки на 20–30%. С микрокомандами по 2–3 человека вместо привычных 7–9 человек идут эксперименты, но массово на такую модель никто не переходит.
9️⃣ Контроль остаётся за человеком
И последнее, но важное: без исключения все, с кем общался, сохраняют контроль за результатом и здравым смыслом за человеком 🧠. Никто не отдаёт финальное решение ИИ.
🧐 А как у вас в командах — расслоение уже заметно или пока рано делать выводы?
#ИИ #разработка #управление #product
📲 ПРО ПРОДУКТ