ИИ в разработке обещали как ускоритель. На практике он устроил в команде не только рост, но и конфликт KPI.

ИИ в разработке обещали как ускоритель. На практике он устроил в команде не только рост, но и конфликт KPI.

Сначала счёт пошёл в плюс: быстрее черновики, меньше рутины, ниже стоимость типовых задач. Но затем появилась вторая сторона — выросла цена контроля. Код стал рождаться быстрее, а проверяться — не всегда пропорционально. В аутсорсе это бьёт по экономике жёстко: если производительность фронта растёт, а качество ревью, архитектуры и тестирования не успевает, маржа утекает в баги и переделки.

Главный скандал не в том, что AI «не работает». Он работает слишком хорошо на первом этапе и слишком слабо там, где зарабатывается прибыль: интеграции, поддержка, ответственность, прогнозирование сроков. 🤖

Что это значит для руководителя:
- считать не часы, а cost per accepted output;
- отдельно мерить скорость генерации и скорость принятия;
- усиливать ревью и QA, а не только закупать лицензии;
- пересобирать нормы выработки, иначе команда будет «делать больше» и компания — зарабатывать меньше.

AI-assist — не экономия по умолчанию. Это перераспределение затрат. И выигрывает тот, кто раньше других пересчитает воронку труда.