ИИ в разработке сейчас продают как рост производительности. На практике часто получается другой P&L: больше шума, больше переделок, больше скрытых часов на ревью.
Формула простая:
**эффект = сэкономленные часы − часы на проверку − часы на исправление ошибок**
Если джун с ИИ пишет быстрее на 30%, но ревью и правки съедают 40%, то чистый эффект отрицательный. Компания не ускоряется — она просто переносит трудозатраты из «написание» в «разбор последствий».
Главный риск — не код, а иллюзия скорости. В отчёте видно: задачи закрываются чаще, а в релизе растут баги, техдолг и время на поддержку. Потом это бьёт по план-факту: разработка «выполнила 120% плана», а продукт запустился позже и дороже.
Скандал обычно один и тот же:
менеджмент покупает красивую метрику,
команда — дополнительную нагрузку,
CFO — рост костов без роста маржи. 🤝
ИИ полезен, только если его мерить как любой другой инструмент:
через throughput, defect rate, cycle time и стоимость одного shipped-часа. Всё остальное — религия, а не операционка.
Agency Math Notes
@AgencyMathPro
ИИ в разработке сейчас продают как рост производительности. На практике часто получается другой P&L: больше шу
Этот пост опубликован в Telegram-канале Agency Math Notes. Подписаться можно по ссылке: @AgencyMathPro.