ИИ, Закон Брукса и «транзакционный налог» в e-learning

В управлении проектами (и в разработке курсов в частности) есть кост, о котором не так часто говорят. Назовем его транзакционным налогом на коммуникацию.

В 1975 году Фредерик Брукс в своей книге «Мифический человеко-месяц» сформулировал закон: «Если проект не укладывается в сроки, добавление людей только задержит его».

Почему так происходит? Все дело в математике. Когда мы добавляем в команду людей, количество связей (парных каналов коммуникаций) растет не линейно, а экспоненциально.
• 3 человека (классическое трио: методолог, дизайнер, сборщик) = 3 канала связи. Контекст общий, информация долетает очень быстро.
• 5 человек (добавили проджекта и эксперта) = 10 каналов. Сложность выросла в 3 раза. Появляются первые «глухие телефоны».
• 8 человек = 28 каналов.
• 12 человек = 66 каналов.

При раздувании штата команда начинает тратить кучу* времени не на создание продукта, а на обслуживание цепочки связей: составить ТЗ (и переделать его, потому что «мы друг друга не поняли»), собрать встречу (а еще найти общее окошко у 12 сотрудников), дождаться очереди в бэклоге смежного отдела. В итоге налог на коммуникацию съедает всю эффективность.
*исследования показывают, что в больших командах «налог» может доходить до 80% времени.

T-Shaped с ИИ
Раньше T-Shaped специалист (например, сильный e-learning методист с базовыми навыками в дизайне и сборке) все равно был вынужден идти к узким экспертам. Он не мог сам написать JS-скрипт для Storyline или отрисовать сложную инфографику на должном уровне. Приходилось привлекать разработчиков и дизайнеров, увеличивая транзакционный налог.
Сегодня ИИ работает как ускоритель кросс-компетенций. Он «дотягивает» горизонтальную черту буквы Т (смежные навыки) до вполне рабочего уровня:

• Методист пишет промпт — и получает рабочий JS-код для конструктора или генерирует изображения.
• Сборщик просит ИИ «причесать» методологию блока – логика становится лучше, а формулировки понятнее.

В итоге один человек закрывает пул задач, на который раньше требовалось три разных специалиста. Налог на коммуникацию падает практически до нуля. Да, появляется «налог на промптинг» и отсеивание галлюцинаций нейросети, но ты общаешься сам с собой и с ИИшкой, а не ждешь неделями ответа от коллег...

Да и для 80% стандартных корпоративных задач уровня «джуниор + ИИ» уже более чем достаточно.

Важная оговорка: я не идеализирую T-Shaped (скорее наоборот, мне такой подход не близок).

Я не утверждаю, что один человек-оркестр — это панацея для любого проекта. 3 глубоких профильных эксперта (крутой методолог + топовый дизайнер + senior-разработчик) всегда сделают курс качественнее, глубже и интереснее, чем один T-Shaped специалист. Да и «налог» в команде из 3 человек не такой уж большой.

ИИ сглаживает разрыв в компетенциях, но не уничтожает его.

Другой вопрос, что далеко не каждая компания может позволить себе полный штат узких специалистов, да и задачи не всегда равномерно распределяют нагрузку по разным зонам компетенций (думаю, у всех были ситуации, когда приходит заказ на кучу видео/памяток/регламентов/другое). В итоге у узкого специалиста либо неполная загрузка, либо он занимается непрофильной работой (превращается потихоньку в T-Shaped).

ИИ не делает команду методолог+дизайнер+сборщик излишней, скорее дает несколько дополнительных козырей T-Shaped подходу.

Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning

🎆 Хотите узнать, как выиграть Премию Digital Learning? Ждём вас 31 июля на онлайн-встречу.

⭐ Создаёте лучшие продукты для обучения? Обязательно участвуйте в Премии Digital Learning 2026!