👤Про AI Adoption в 2026 году

На глаза попалось письмо Дэвида Крамера, фаундера Sentry, про AI adoption внутри компании.

Сначала я хотел разобрать его и добавить свои заметки для внутреннего комьюнити в банке, но решил, что это скорее тянет на пост в мой блог.

2026 год — год, когда всем надо привыкнуть к LLM

Стоит признать, что если вы сейчас не используете LLM-ки на ежедневной основе, то вы, скорее всего, проигрываете. Как сотрудник, как компания, как человек.
Да, есть нюансы, но отрицать сейчас факт, что наша работа меняется и старым подходам как к разработке, так и ко всему другому уже не место — это, как минимум, глупо.

В банках всё сложнее, но это нормально

В контексте банков, конечно, не всё так просто, как хотелось бы. Наша основная задача сейчас это безопасное и измеримое применение, при этом учитывая различные регуляторные требования. Мы над этим работаем, и самый дефицитный ресурс здесь — время: на обучение, на настройку процессов, на встраивание инструментов в повседневную работу.

Самый главный ограничитель для многих компаний, пока что, это цена на подписки и в целом цена доступа к моделям. В самом Sentry признают этот факт и пока решили, что с этим можно разобраться потом, т.к. важнее сейчас скорость. Как говорится, желаю всем компаниям, прийти к этому.

Личный пример — лучший драйвер

Крамер в своём письме рассказывает о своём опыте использования agentic coding инструментов. Несмотря на то, что его роль в Sentry это не про написание кода, агентское программирование позволило ему снова влиться в разработку, находить уязвимости безопасности и даже сделать Sentry MCP.

Всё-таки один раз разработчик — всегда разработчик. И если тебя драйвит то, что делаешь, то такие инструменты реально возвращают тебя в “седло”.

Как замерять?

Для многих это спорный момент, но рост AI сгенерированного кода — основной показатель adoption. Да, важно проводить черту, когда код ради кода и когда он действительно полезен. Но уже сейчас есть уйма инструментов, как можно нивелировать эти проблемы. Да и code review никто не отменял.
Мы уже замеряем этот показатель и в этом году будем внимательнее следить за тем, как он растёт в различных командах. Это не основная метрика, но достаточно важная в контексте внедрения AI инструментов в компании.

Про ожидания сотрудников и луддизм

Забавно, но буквально за пару часов до этого обсуждали этот вопрос с коллегой. Даже в нашей среде разработчиков до сих пор есть люди, которые выдают что-то в духе: «Да этот AI ничего путного сделать не может».
Как и с любым инструментом, с AI/LLM нужно научиться работать. Да, это занимает время и вам нужно выходить из зоны комфорта, но выхлоп, который можно получить в итоге намного выше вложений времени. Убрать рутину, высвободить время на более интересные задачи и, даже, улучшить качество жизни за счёт более лёгкого подхода к задачам.

Ваша доменная экспертиза никуда не уйдёт, никто, пока что, не собирается заменять вас на бездушных роботов. Но если вашу работу можно делать быстрее и комплекснее, то это нужно принять как фокус для развития и быть впереди остальных по использованию новых инструментов.

@drugoi_dev