🤖 Маленькие AI-команды, которые радикально меняют SDLC это гипотеза, которая апробируется. А не аксиома, как многие сейчас думают.

Я очень много слышу (и сам привожу примеры) о том, как AI двигает нас к микро-командам из 2-3-4 человек вместо 7+- 2 (по разным причинам: например сокращение координационной цепочки).

🚀 Кейсы, которые у всех на слуху: как строили Sora for Android в 4 человека, 28 дней, #1 в Google Play — это все кейсы от OpenAI и Anthropic. То есть компании, которые сами строят AI-инструменты, их продают, и сами же ими пользуются.

И почему-то когда мы приводим их в пример, мы забываем что там нет legacy, нет трёх уровней согласований, самый ранний доступ к моделям и инфраструктуре. Потом еще можно вспомнить uptime сервисов Anthropic (он невысокий) и понять, что они-то на стадии роста могут им жертвовать (а я в финтехе - не могу).

Это важный контекст, если думаешь о переносе паттерна в свою компанию.

🐻 Большинство компаний в 2026-м осторожно движутся к небольшим, измеримым AI-проектам (а не оголтелому перенарезанию оргструктуры). Прирост продуктивности на уровне задач, когда ты выстраиваешь агентский SDLC вокруг конкретного бизнес процесса реальный (15–40%). А вот конвертация этого в результат на уровне всей компании — отдельная работа, которая зависит от структуры, legacy и культуры в самой организации. Потому что ускорив одну команду, ты тупо упрешся в соседние.

Где точно круто работают микрокоманды - это прототипирование через vibe coding. Путь же от прототипа до прода — это тесты, security, observability, CI/CD, feature флаги, рефакторинг. И это все упирается в правильную обвязку, а выстроить ее - это понимать и исповедовать инженерную культуру.

🚵‍♀️ Третий год мы зачеркиваем предыдущие подходы: prompt engineering → context engineering → и вот сейчас harness engineering: проектирование сред, ограничения, циклы обратной связи, жизненный цикл агентов. OpenAI в феврале 2026-го написали, что их самые сложные задачи теперь именно здесь — в проектировании среды для агентов.

Когда harness engineering перечеркнем, интересно?

Короче говоря, команды из 2–4 человек работают в специфических условиях: greenfield, автономия, senior-состав, нет legacy. Это живой эксперимент, результаты которого ещё накапливаются. А работают ли они на масштабе в других средах: brownfield, зарегулированных и отчетных - это пока еще вопрос.

❓ Есть ли у вас примеры того, как микро-команды работают или не работают