ИИ в разработке всё чаще продают как ускоритель, но на практике он часто ломает процесс, если внедрять его без

ИИ в разработке всё чаще продают как ускоритель, но на практике он часто ломает процесс, если внедрять его без рамок.

Что происходит в командах:
— менеджмент давит на «обязательное использование ИИ-агентов»;
— разработчикам выдают воркшопы и инструкции, но не меняют метрики качества;
— код начинают писать быстрее, а разбираться в нём — дольше.

Технический риск простой: ИИ хорошо генерирует типовые фрагменты, но плохо держит контекст проекта, архитектурные ограничения и долгий техдолг. В итоге растёт не скорость поставки, а объём скрытой работы: ревью, дебаг, исправление интеграций, чистка зависимостей.

Что важно для ecom-команд и внутренних продуктов:
1) считать не «сколько кода написал ИИ», а lead time до релиза;
2) отдельно смотреть на долю багов после внедрения;
3) проверять, не выросла ли нагрузка на senior-разработчиков и QA.

Вывод: ИИ в разработке полезен как инструмент для черновиков, шаблонов и рутины. Но если его превращают в KPI, команда получает не ускорение, а новый слой операционного риска ⚠️