Регулярная работа с ИИ выматывает сильней, чем обычная, без использования нейросетей. Вся проблема в самом характере взаимодействия, который предполагает быстрое и регулярное переключение между разными задачами, от промпта до работы с результатом и анализа, что нужно исправить и уточнить. Так к тому же всё усложняется тем, что между задачами появляются эти 10-15 секунд, пока нейросеть работает, и приходится просто ждать, что ломает любое состояние потока.

Дополнительное давление создаёт и руководство, которое часто верит в то, что нейросети способны кратно увеличить продуктивность сотрудников. И потому подкладывает всё больше и больше "тасков" в бэклог.
И вишенкой на этом "торте" становится поведение нерадивых коллег по цеху, которые сознательно или в силу усталости перестают внимательно изучать код, анализировать совместимость с системой и решать интеграционные вопросы, а отправляют в "продакшен" с минимумом внимания. Для недальновидного руководства такие "чемпионы" могут неадекватно высоко задрать планку по-настоящему продуктивной работы. Которая тут же будет выставлена и перед теми, кто старается внимательно выполнять свою работу.

Сотрудники по всему миру всё чаще делятся на тех, кто "фигачит на прод", и на тех, кто старается работать серьёзно и внимательно. И последние выгорают очень сильно и очень быстро.
Руководителям в таких компаниях неплохо бы знать и помнить, что скорость работы с нейросетью вовсе не означает высокое качество, а чаще всего - совсем наоборот. Поэтому давить на тех, кто "не познал вайбкодинг", означает вредить и сотрудникам, и бизнесу. Ибо бизнесу за "быстрые" релизы приходится серьёзно расплачиваться, о чём говорит свежий отчёт "2026 State of AI Coding" от New Relic:
🧨в 78% компаний - рост числа инцидентов
🧨в 86% компаний - рост вовлечения сеньоров в исправление ошибок
🧨минимум 25% ИИ-кода подлежит серьёзной переработке
🧨82% уже испытали минимум 1 критический инцидент за последние 6 месяцев из-за ИИ-кода
🧨и триллионы сожжённых нервных клеток у сотрудников, которые просто в силу характера работы обречены или на выгорание или на более халатное отношение к своей работе, а потому - и на снижения продуктивности или качества работы в дальнейшем. Если о них не начнут заботиться.

И речь не только про ИИ-программирование.