Бегство от ИИ занесло на остров Скай. Завтракаю в этой глуши перед алко-хайкингом (это когда хочется и по горам и по виски угореть, а времени мало) - две британские пенсионерки за соседним столом со знанием дела обсуждают секьюрити инциденты с Gemini у себя в компании. Раз побег в полной мере не удался, дописываю пост с рефлексией про builder команды, тему волнующую нас в Авито: Тех компаниям по сути в ии трансформации главное, чтобы фичи катились в прод быстрее. 2025-й: на AI все смотрели как усилителя ролей. Каждый на своём месте делает больше и быстрее. аналитик - ресерчи и отчеты, инженер - код. Но все уперлось в коммуникации: оказалось на длинной фабрике фичей 10+ межролевых стыков, и ускорение каждого этапа по отдельности не сокращает общую длительность. Эффективности на каждом этапе стало больше, но до прода фичей доезжает +-столько же. 2026-й: на AI начали смотреть как T-shape фактор. Раз узкое место - стыки, уберём стыки: сблендим роли и сократим их число на главном пути от гипотезы до раскатки. Появились термины builder-команды и продуктовых инженеров (основные кандидаты в них - продакты, аналитики и тех) По теме - расследование Reuters про Project OT в Мете - доклад Саши Лукьянченко про AI в разработке в Авито - подкаст с Сашей Поломодовым про AI в разработке в Т-Банке. Мета ушла дальше всех. Project OT: команда из 10–20 человек (инженер, QA, продукт, дизайнер, DS, UX, аналитик, data engineer) схлопывается в 3–5 «билдеров» + 1 direction lead. Специалисты вынесены в общий пул. Слой миддл-менеджмента срезается. Через полгода: - изменений кода +220% год к году, - фич, доехавших до пользователей +36%, - крупных инцидентов +40%, - времени на их тушение +70%. Пилоты показывают проблемы. И много 1. Качество гейтов и скиллов пока низкое. Агенты совершают «масштабные разрушительные действия, которые человек вряд ли бы совершил». Получилась автоматизация с потерей контроля. Дали билдеру катить в прод без ревью (или с лайт гейтом) - подняли личный риск сотрудника, не подняв полномочий и компенсации. 2. Замеряются метрики потока (ttm и инкременты), а просаживаются метрики накопления долга рядом с потоком. Мета оптимизировала поток, но получила +40% инцидентов и +70% firefighting. Лаг для деградации кодовой базы может быть более отсроченным. Тем дороже откатиться. 3. Discovery - новый боттлнек. Если процесс discovery не менялся, то ускорение раскатки фичей вытягивает задачи из нижней части беклога. Полезность убывает, будут делаться nice to have вещи. Cэкономленное время в эффект не конвертируется - работа как газ занимает всё доступное время. Нужно генерировать больше полезных гипотез. 4. Bus-factor усиливается. Уход такого продуктового инженера сильно болезненнее специализированных ролей. Как и онбординг и обучение. Общий вывод - нужно качать качество скиллов и гейтов. Проверки безопасности, надёжности, данных, юристов, бренда, комплаенса и проч нужно зашивать в проверки в цикле разработки. Это тупо сложно. Но сделанные инвестиции в ИИ пушат менеджмент ускоряться. Биай в этом шторме, как ни странно, кажется засекьюрен - разработка дешей переходит в курирование контекста, семантики и датаскиллов для обеспечения аналитических джобов. Кто дочитал до конца - для вас детокс-фото из шотландии. Еще пост Маши про анальные пробки в визуализации данных. Отдыхайте от ИИ новостей, расслабляйтесь.