AI в разработке действительно режет цикл производства. Но для performance-команды важен не факт ускорения, а т

AI в разработке действительно режет цикл производства. Но для performance-команды важен не факт ускорения, а то, что происходит с unit-экономикой после ускорения.

Когда продукт «собрали быстрее», чаще всего меняется не только speed, но и структура затрат:
1) меньше часов на разработку — ниже CAC продукта в пересчёте на релиз;
2) выше частота итераций — быстрее находите рабочие связки, но растёт риск лишнего спенда на тесты;
3) дешевле запуск — значит, можно раньше выйти в break-even, если не раздувать scope.

Проблема в том, что многие путают ускорение с прибылью. Если команда стала релизить в 2 раза быстрее, это не значит, что маржа выросла в 2 раза. Иногда вы просто начинаете жечь бюджет быстрее, потому что решения принимаются без нормальной декомпозиции и контроля cashflow.

Рабочий вопрос тут один: что именно дешевеет — производство или ошибка? Если дешевеет только производство, а цена промаха остаётся прежней, экономика проекта не улучшается. Улучшается только скорость слива.

Для маленьких команд это особенно критично: ускорение нужно считать в таблице, а не в эмоциях. Где падает себестоимость? Где растёт burn? Где ломается окупаемость? Вот это и есть реальная проверка AI, а не громкие обещания.