**ИИ в разработке сейчас продают как универсальный ускоритель.** Но на практике у многих команд он превращаетс

**ИИ в разработке сейчас продают как универсальный ускоритель.** Но на практике у многих команд он превращается в ещё один слой процесса: воркшопы, гайды, обязательные агенты, настройка окружения — и всё это поверх уже перегруженного dev stack.

Что здесь важно для martech\-команд:

1\. **ИИ хорошо работает там, где задача формализована**
Генерация шаблонного кода, тестов, SQL, мелких интеграций, документации.

2\. **ИИ хуже там, где много контекста и связей**
CDP, CRM, event\-tracking, права доступа, data contracts, интеграции между системами. Тут ошибка стоит дороже, чем экономия времени.

3\. **Главный риск — не качество кода, а качество процесса**
Если агент ускоряет написание, но замедляет ревью, дебаг и поддержку, суммарная производительность падает.

Практический вывод простой: считать надо не «сколько кода написал ИИ», а `lead time`, число регрессий и время на сопровождение.
Для martech\-стека это особенно критично: автоматизация должна сокращать операционные потери, а не добавлять новый класс хаоса.