В кризис ИТ-директор не может менять процессы и внедрять автоматизацию наугад: риск потратить бюджет впустую слишком велик. Когда в планах оптимизация сервисных процессов, обычно нужен бюджет на новое решение, например ESM-платформу. При защите бюджета финдир спросит про пользу и окупаемость, и цифра эффекта должна быть проверяемой.
В одном из проектов мне нужно было развивать управленческую аналитику в крупной образовательной организации. Данные уже были: учебные процессы, финансовые показатели, поступления и другие направления хранились во внутренних системах. Руководству требовались не очередные Excel‑файлы, а единый BI‑контур с дашбордами, детализацией и регулярным обновлением.
Дисклеймер: я делаю бесплатную онлайн-доску для ретроспектив Retrospectrix и насмотрелся на ретро в разных командах. Первая половина статьи — про процесс: тайминг, форматы, правила. Вторая — про то, как устроен сам инструмент: стек, где хостится и что происходит с данными. Ссылка на проект в статье одна, выше.
Симптомы одни и те же в любой команде:
Ретро превращается в жалобную книгу. Все выговорились, всем полегчало, ничего не поменялось. Через три месяца команда решает, что ретро — пустая трата времени, и перестаёт их проводить.
Сейчас vibe coding обычно означает: описал задачу для нейросети и получил готовый код.
Но я понял, что у этого выражения есть и другой смысл. Им вполне можно описать часть работы руководителя.
Когда в команде такая атмосфера, что можно высказывать разные мнения, спорить по существу, показывать сырой результат, задавать «глупые» вопросы и честно говорить о рисках.
И при этом — отвечать за качество.
Разработчик раньше тратил на задачу три дня, а с ИИ справляется за день. Кажется, производительность выросла втрое. Но после разработки задача всё ещё должна пройти ревью, тестирование, интеграцию и выкатку. Если эти этапы не ускорились вместе с написанием кода, быстрее стал только один участок системы.
За последние годы ИИ заметно изменил мою работу. Больше не пишу вручную очередной mapper, простой CRUD или разбираться несколько часов с незнакомым API. Могу быстро собрать прототип, попробовать новую библиотеку или проверить гипотезу. Это действительно ускоряет разработку.
В августе 2026 я показывал своим коллегам на митапе таблицу с месячной стоимостью работы через разные модели. Через месяц открыл её снова — половина цифр уже устарела. DeepSeek ввёл пиковые тарифы, Z.ai перевёл GLM Coding Plan на кредиты, появились новые модели. Пришлось пересчитать всё заново по ценам на 16 сентября и заодно разобраться, что выгоднее: платить за API или покупать подписки.
В сентябре NBER опубликовал работу о влиянии AI-инструментов на разработку. Авторы сопоставили публичную активность более 500 тысяч разработчиков на GitHub с телеметрией этих инструментов. У пользователей автономных агентов оценённый накопительный эффект на число коммитов достиг 240%. На уровне проектов он составил 80%, на уровне релизов — 30%.
Разрыв важнее самой большой цифры. Агент может быстро написать код, но изменение ещё нужно проверить, встроить в систему и выпустить. По мере распространения агентов программирования, узким местом становится весь цикл разработки и поставки ПО (SDLC).
