ИИ в разработке — это не магия, а изменение unit economics.

ИИ в разработке — это не магия, а изменение unit economics.

Если смотреть как техдир, вопрос не «ускоряет ли AI кодинг», а что происходит с LTV команды:
— сколько часов реально экономится на типовых задачах;
— где уходит маржа на ревью, исправления и интеграцию;
— как меняется cost per feature.

На практике AI-assisted хорошо режет время на:
— boilerplate;
— черновой код;
— поиск по базе знаний;
— первичный рефакторинг.

Но есть жёсткий офсет:
— больше шума в коде;
— выше цена ревью;
— растёт риск скрытых багов, если нет тестов и жёстких контрактов.

То есть экономика меняется не линейно. Если в команде слабый QA и размытые требования, AI может не ускорить delivery, а просто перенести работу из разработки в багфикс. 📉

Правильная метрика тут не «сколько строк сгенерили», а:
— cycle time;
— defect rate;
— % задач, ушедших в rework;
— себестоимость релиза.

AI даёт профит только там, где процесс уже измеряется и контролируется. Иначе это не ускорение, а дорогой генератор технического долга.