Как AI перестроил нашу IT-команду и что это значит для бизнеса.

Мне 40 лет, в IT с 2013 года. Руковожу командой, которая последние два года активно работает с AI-агентами — не чат-ботами для поддержки, а полноценными агентами, которые пишут код, находят баги, деплоят и ревьюят результаты друг друга.

Если бы я мог вернуться на три года назад и дать себе один совет по найму — я бы сказал: не ищи ещё одного программиста. Ищи человека, который умеет организовать работу AI.

Звучит провокационно? Понимаю. Полтора года назад я бы и сам покрутил пальцем у виска. Но потом увидел цифры.

Год назад работа с AI в разработке выглядела так: пишешь промпт, получаешь кашу, переделываешь промпт, получаешь кашу получше. Модель была быстрым, но крайне невнимательным стажёром — ты сидел рядом и правил каждый второй шаг.

За последний год случился сдвиг. Резкий.

Бенчмарки METR — независимой организации, которая систематически измеряет возможности AI-моделей — показывают удвоение сложности решаемых задач каждые 4–7 месяцев. К ноябрю 2025-го модели справлялись с задачами, на которые у человека-эксперта уходило 5 часов.

Можно списать это на хайп. Я сам в 2023-м слушал прогнозы «через год программисты не нужны» и думал: ну-ну. Прошёл год — программисты нужны. Прошёл ещё год — программисты нужны, но уже по-другому.

Вот наши цифры — по нашему опыту, на наших проектах.

Цикл разработки, который занимал 2–3 месяца, сейчас укладывается в 1–2 недели. Стоимость снизилась примерно на 80%. Мы ведём 5–7 проектов параллельно — раньше это было физически невозможно.

Конкретный пример: платформа для образовательного проекта. Серверная часть, клиентское приложение, интеграции, авторизация, админка. Классическая оценка — два-три месяца, команда из пяти человек. Мы сделали за полторы недели. Три человека настраивали AI-агентов и ставили им задачи, два опытных разработчика ревьюили результат.

Когда я увидел таймлайн, первая реакция была: «что-то мы упустили, так не бывает». Прошли ревью. Прошли нагрузочное тестирование. Работает. Честно — мне до сих пор немного не по себе.

Но важно, что здесь считать. Три человека + два ревьюера + AI-агенты — это не «AI сделал всё сам». Это люди, усиленные инструментом. Бензопила не заменяет лесоруба — она делает его в десять раз производительнее.

(Параллель, которая не даёт мне покоя: все думают, что главная сложность — написать код. А на практике 80% задачи — правильно организовать workflow: контекст, инструменты, валидация, петли обратной связи. С AI та же история.)

Вот что реально произошло с ролями.

Было: 5 разработчиков, каждый пишет код по 8 часов в день. Код-ревью, деплой, дебаг — всё руками.

Стало: 3 человека настраивают AI-агентов и управляют их работой. Декомпозируют задачи, запускают агентов параллельно, мониторят результаты. 2 опытных инженера ревьюят результат — смотрят на архитектуру, безопасность, бизнес-логику.

Меньше людей. Дешевле. Быстрее. Но — и это критично — не менее квалифицированно. Наоборот. Те двое ревьюеров — это опытные инженеры с годами в индустрии. Без них агенты бы нагенерировали красивый, работающий и абсолютно дырявый код. Я об этом написал отдельную статью — про то, что бывает, когда AI попадает в руки человека без инженерного опыта.

Вот что я замечаю в последние месяцы: вклад ревьюеров уменьшается. Не потому что они стали хуже. А потому что качество AI растёт. Полгода назад синиор правил треть результатов. Три месяца назад — 15%. Сейчас — 5–10%.

Нет, подождите. Давайте я буду честен. Я не говорю, что опытные разработчики не нужны. Я говорю, что их роль трансформируется. Из «людей, которые пишут код» — в «людей, которые видят общую картину продукта и ловят ошибки, которые AI поймать не может». Потому что эти ошибки — не в коде, а в понимании бизнеса.

Я уже писал на эту тему на других площадках и знаю, какие вопросы возникают. Отвечу сразу.

«У вас нереальные цифры. 80% экономии? Серьёзно?»

Серьёзно, но с оговорками. 80% — это на наших проектах, с нашей командой, которая два года оттачивала процесс. У вас цифры будут другими. Может, 40%. Может, 60%. Зависит от типа проекта, зрелости команды и готовности перестроить процессы. Не обещаю, что у всех будет 80%. Обещаю, что экономия будет.

«А вы-то сами программист?»

Нет. Я руководитель с опытом в IT с 2013 года. Код не пишу — управляю командами, которые пишут. И именно поэтому смотрю на AI не с позиции «заберёт мою работу», а с позиции «как перестроить команду, чтобы делать больше за меньшие деньги». Для бизнеса это релевантнее, чем мнение программиста о том, заменит ли его AI.

«Это всё хайп. Через год забудут.»

Год назад говорили то же самое. Не забыли. Стало мощнее. Два года назад — то же самое. Модели не стали хуже. Они стали в разы лучше. Можно спорить о сроках, но тренд очевиден. И тот, кто набьёт шишки сейчас, через три года будет на другом уровне.

«Почему о вашей компании мало информации в открытом доступе?»

Потому что мы работаем по сарафанке. Клиенты приходят по рекомендациям, почти со всеми подписан NDA — показать кейсы с именами и логотипами не можем. Это нормальная практика для компаний, которые работают не с массовым рынком, а с конкретными клиентами. Инструменты, которые мы используем, лежат в открытом доступе на GitHub — там можно составить впечатление о подходе.

«AI генерирует мусорный код.»

Бывает. Именно поэтому в команде есть опытные инженеры, которые ревьюят результат. AI без контроля — это вайб-кодинг, фабрика техдолга. AI под контролем инженера — это ускоритель, который даёт 5-кратный рост производительности. Разница — в людях, которые управляют процессом.

Честно — не для всех.

Если вы руководитель, предприниматель или CTO — вот три вещи, которые стоит сделать прямо сейчас.

Посчитайте, сколько вы платите за разработку. Не «примерно», а конкретно: количество людей × ставка × месяцы. А потом спросите себя: если бы те же задачи делались в 3–5 раз быстрее, сколько бы я сэкономил за год? Это не абстракция — это ваша возможная экономия.

Поговорите с вашей IT-командой об AI. Не «давайте внедрим», а «расскажите, как вы уже используете и что мешает». Скорее всего, часть команды уже эксперирует с Cursor или Copilot — но втихаря, потому что «руководство не поймёт». Снимите этот барьер.

Не ждите идеального момента. Те, кто начал год назад, уже на другом уровне. Те, кто начнёт через год — будут догонять. Извозчик, который говорил «автомобили — фигня», не стал прав от того, что повторял это десять лет.

Мне не хочется заканчивать на оптимистичной ноте. Потому что я сам не чувствую одного только оптимизма.

Мне 40. У меня команда, проекты, обязательства. Я 20 лет строил экспертизу. И вижу, как часть навыков, которые раньше были конкурентным преимуществом, начинает стоить дешевле. Не обесценивается совсем — но перестаёт быть тем, за что готовы платить премию.

Знаете, что самое тяжёлое? Внутренний конфликт. Я каждый день восхищаюсь тем, что AI делает на моих проектах — и одновременно понимаю, что он забирает часть работы у людей, которых я знаю и уважаю. Это не абстрактная «угроза рабочим местам» из статьи аналитика — это конкретные люди.

Но игнорировать — хуже. Хуже для бизнеса, хуже для команды, хуже для себя.

Что я знаю точно: через два-три года рынок будет делиться не на «тех, кто использует AI» и «тех, кто не использует». Он будет делиться на «тех, кто научился AI управлять» и «тех, кто не успел».

Разбираю, как это работает на практике — в Telegram-канале. Инструменты для организации AI-разработки — бесплатно на GitHub.

Если хотите обсудить, как это применить к вашей команде — @maslennikovig в Telegram.