Трансформация процессов разработки с AI и влияние на штат✦
Главный вопрос, который сейчас звучит на конференциях (по наблюдениям Кирилла Макевнина, Hexlet): приведёт ли AI к кардинальной перестройке процессов разработки — так называемому AI in SDLC — или лишь ускорит то, что уже есть. Рост производительности отдельных разработчиков, по сути, уже произошёл: харнесы, скилы, MCP, правила в репозитории. Открытым остаётся вопрос, как менять сами процессы, и внятного эталонного ответа пока нет ни у кого.
Аналогия с Agile и DevOps✦
Наш опыт-ориентир — прошлые волны. При внедрении Agile и DevOps часть подходов отбросили, часть трансформировали; появилось много новых ролей, из которых одни закрепились, другие ушли. DevOps задумывался как упрощение, но породил новые сложные системы и прослойки — зато позволил строить более крупные продукты. По аналогии неясно, даст ли AI такую же кардинальную трансформацию или всё сведётся к «делаем то же самое чуть быстрее». Автор скорее скептичен именно в отношении процессов разработки, хотя в других бизнес-процессах (саппорт, колл-центры) автоматизация роли действительно сократит.
Узкое горлышко — не в коде✦
Ключевой тезис из первых рук: узкое горлышко почти никогда не в написании кода. Чем крупнее компания, тем длиннее и «рукопашнее» процесс внедрения — обучить людей, раскатать инструкции. Когда кода становится в 10× больше (пример из Сбера, вице-президент Кирилл Миньшов: отдельные команды стали 10X, но их единицы), затык просто перемещается на код-ревью. Внешние данные это подтверждают: у команд с высоким внедрением AI, по исследованию Faros AI, задач выполняется на 21% больше и PR мёржится на 98% больше, но время ревью выросло на 91%. Поэтому мерить стоит не строки кода, а story points и time-to-market всего пайплайна, а не выработку одного разработчика.
Сокращения и новый виток найма✦
Практически все компании заявили о планах сократить до 30% персонала. Важное наблюдение из первых рук: раньше из-за AI не увольняли — сначала найм тормозили экономические проблемы, и лишь теперь к ним добавился AI. Внешняя статистика согласуется: по данным Challenger, за первое полугодие 2026 в техе объявлено 139 156 сокращений (+83% к 2025), а AI назван причиной в 101 743 случаях. Hexlet прошёл через то же: когда для новых направлений понадобились люди, AI позволил закрыть задачи без найма.
Прогноз автора: когда производительность вырастет у всех, преимущество нивелируется (как когда-то с компиляторами, ПК, Excel, интернетом) — и единственным способом расти снова станет найм. Общая экономическая логика (парадокс Джевонса: удешевление производства повышает спрос на него) этому не противоречит, но новый виток найма, по мнению автора, должен совпасть с экономическим ростом.