Бегство от ИИ занесло на остров Скай.
Завтракаю в этой глуши перед алко-хайкингом (это когда хочется и по горам и по виски угореть, а времени мало) - две британские пенсионерки за соседним столом со знанием дела обсуждают секьюрити инциденты с Gemini у себя в компании.

Раз побег в полной мере не удался, дописываю пост с рефлексией про builder команды, тему волнующую нас в Авито:

Тех компаниям по сути в ии трансформации главное, чтобы фичи катились в прод быстрее.

2025-й: на AI все смотрели как усилителя ролей. Каждый на своём месте делает больше и быстрее. аналитик - ресерчи и отчеты, инженер - код.
Но все уперлось в коммуникации: оказалось на длинной фабрике фичей 10+ межролевых стыков, и ускорение каждого этапа по отдельности не сокращает общую длительность. Эффективности на каждом этапе стало больше, но до прода фичей доезжает +-столько же.

2026-й: на AI начали смотреть как T-shape фактор. Раз узкое место - стыки, уберём стыки: сблендим роли и сократим их число на главном пути от гипотезы до раскатки. Появились термины builder-команды и продуктовых инженеров (основные кандидаты в них - продакты, аналитики и тех)

По теме
- расследование Reuters про Project OT в Мете
- доклад Саши Лукьянченко про AI в разработке в Авито
- подкаст с Сашей Поломодовым про AI в разработке в Т-Банке.

Мета ушла дальше всех. Project OT: команда из 10–20 человек (инженер, QA, продукт, дизайнер, DS, UX, аналитик, data engineer) схлопывается в 3–5 «билдеров» + 1 direction lead. Специалисты вынесены в общий пул. Слой миддл-менеджмента срезается. Через полгода:
- изменений кода +220% год к году,
- фич, доехавших до пользователей +36%,
- крупных инцидентов +40%,
- времени на их тушение +70%.

Пилоты показывают проблемы. И много

1. Качество гейтов и скиллов пока низкое. Агенты совершают «масштабные разрушительные действия, которые человек вряд ли бы совершил». Получилась автоматизация с потерей контроля. Дали билдеру катить в прод без ревью (или с лайт гейтом) - подняли личный риск сотрудника, не подняв полномочий и компенсации.

2. Замеряются метрики потока (ttm и инкременты), а просаживаются метрики накопления долга рядом с потоком.
Мета оптимизировала поток, но получила +40% инцидентов и +70% firefighting. Лаг для деградации кодовой базы может быть более отсроченным. Тем дороже откатиться.

3. Discovery - новый боттлнек. Если процесс discovery не менялся, то ускорение раскатки фичей вытягивает задачи из нижней части беклога. Полезность убывает, будут делаться nice to have вещи. Cэкономленное время в эффект не конвертируется - работа как газ занимает всё доступное время. Нужно генерировать больше полезных гипотез.

4. Bus-factor усиливается. Уход такого продуктового инженера сильно болезненнее специализированных ролей. Как и онбординг и обучение.

Общий вывод - нужно качать качество скиллов и гейтов. Проверки безопасности, надёжности, данных, юристов, бренда, комплаенса и проч нужно зашивать в проверки в цикле разработки. Это тупо сложно.
Но сделанные инвестиции в ИИ пушат менеджмент ускоряться.
Биай в этом шторме, как ни странно, кажется засекьюрен - разработка дешей переходит в курирование контекста, семантики и датаскиллов для обеспечения аналитических джобов.

Кто дочитал до конца - для вас детокс-фото из шотландии.
Еще пост Маши про анальные пробки в визуализации данных.
Отдыхайте от ИИ новостей, расслабляйтесь.