Опытную и перформящую команду агенты усилят, это очевидно. Если процессы и до ИИ были в порядке, эффективность вырастет. Но работает это и в обратную сторону.
Если агентов берет в руки незрелая команда, все ее проблемы заиграют новыми красками. Несовершенства процессов станут заметнее, это навредит продукту. Поэтому важно подготовиться заранее: нормальные тестовые контуры, задокументированные требования, понятные правила работы.
Отсюда и разброс в результатах: у одних команд lead time падает, у других растет. Потому что не все умеют пользоваться инструментом (и просто нормально работать тоже). Кто-то забивает микроскопом гвозди, а кто-то уже отдал ИИ весь цикл от анализа до проектирования.
А еще ИИ меняет саму роль инженера. Когда код перестает быть узким местом, освобождается время, которое можно тратить на то, чтобы разобраться в предметной области и понять, для кого делается продукт.
Условному фронтендеру становится не все равно, удобен ли интерфейс кладовщику, который бегает по складу в перчатках со старым планшетом. Ценность написания кода падает, а архитектурного мышления и качественного код-ревью — растет. Инженер теперь скорее цензор сгенерированного кода, а не его автор.
Параллельно происходят другие изменения: менеджеры становятся технически подкованнее, ТЗ — полнее, а коммуникация между бизнесом и разработкой — богаче. И это тоже понемногу работает на общую эффективность.