Я давно слежу за Alexander Noonan.
Еще с его времен в Dagster.

Мне всегда нравилось, как он объяснял новые фичи. Без ощущения, что тебе читают маркетинговый лендинг. Просто нормальный инженерный разбор того, как и зачем это работает. Многие вещи в Dagster я в свое время понял именно через его видео и посты.

Сейчас Alexander перешел в dbt Labs.
И, кажется, это очень хороший мэтч.

Недавно он написал про отчет 2026 State of Analytics Engineering. Там есть цифра, которая хорошо описывает то, что сейчас происходит почти во всех data-командах.

72% команд используют AI в первую очередь для генерации кода.
И только 24% — для тестирования, observability и управления пайплайнами.

Получается довольно знакомая история. Генерировать стало сильно быстрее. Проверять — почти нет.

SQL, dbt models, DAG-и и пайплайны теперь появляются быстрее, чем команды успевают разбираться, что именно уехало в production. А потом все удивляются hallucinated data, странным метрикам и потерянному доверию со стороны бизнеса.

И проблема тут даже не в AI.

Data-команды годами откладывали validation, ownership, lineage, тесты и monitoring «на потом». Просто раньше скорость изменений была ниже, и это не так бросалось в глаза. Теперь AI резко увеличил throughput, а процессы проверки остались примерно на том же уровне.

Мне кажется, ближайшие несколько лет будут не про кто быстрее пишет код через LLM. Скорее про то, кто сможет нормально масштабировать reliability вокруг этого кода.

Тесты, observability, документация, feedback loops — это постепенно становится не дополнительной инженерной культурой, а базовой частью платформы.

@tldr_data