ИИ в разработке часто продают как «ускоритель в 2 раза». Это плохая рамка. Для экономики команды важнее не скорость строчки кода, а что происходит с unit economics: себестоимость, маржа, утилизация, переделки, скорость вывода фичи в деньги.
Если AI-assisted действительно помогает, это видно не в восторге команды, а в цифрах:
- меньше часов на типовые задачи;
- ниже доля time spent on boilerplate;
- короче cycle time;
- меньше cost of rework;
- лучше gross margin проекта.
Но есть contrarian-эффект: в аутсорсе ИИ может не повысить прибыль автоматически. Почему? Потому что выручка часто привязана к проданным часам, а не к созданной ценности. Тогда ускорение разработки без изменения модели монетизации просто сжимает billable hours. Вы сделали работу дешевле — и сами же урезали базу выручки 📉
Поэтому правильный вопрос не «насколько быстрее кодит ИИ», а:
1) выросла ли маржа на проекте;
2) изменился ли payback на найм и обучение;
3) уменьшился ли backlog без роста багов;
4) не выросла ли стоимость контроля качества.
ИИ в разработке — не магия продуктивности. Это тест на зрелость бизнес-модели: кто зарабатывает на времени, а кто — на результате.
Metric Sense
@MetricSensePro
ИИ в разработке часто продают как «ускоритель в 2 раза». Это плохая рамка. Для экономики команды важнее не ско
Этот пост опубликован в Telegram-канале Metric Sense. Подписаться можно по ссылке: @MetricSensePro.