Почему мы не отказываем клиентам с плохими ИИ идеями ) - два поворота

Прочитал тут у коллеги, что они отказывают клиентам, которые приходят с плохой идеей, которая не принесет им денег. А мы таких любим )) Клиент всегда приходит к нам с готовой идеей. Чаще всего это что-то вроде «хотим ассистента, который отвечает на вопросы по нашей базе знаний».

ИИдея классная, и мы так и говорим! Она живая, человек придумал её сам, она в сфере его интересов и его драйвит. С этим уже можно работать.

Дальше первый поворот. Ищем в каком сквозном бизнес-процессе живёт этот ассистент? Кто им пользуется? Что с данными? Разворачиваем идею в сторону процесса целиком.

Зачем это нужно. Задачка в стиле «прикрутите агента к процессу» обещает экономию трудозатрат. Но увольнять никого нельзя — и никто не будет: что, менеджер станет сокращать своих людей, чтобы из директора превратиться в тимлида? Нет конечно )) Ценность руководителя в организации меряется размером команды, сорри. Сэкономленные часы останутся строчкой в презентации, в Excel у финансистов они не появятся. А вот у сквозного процесса есть бизнес-метрики — скорость, конверсия, выигранные сделки. На них можно повлиять и показать реальную отдачу.

Второй поворот: рисуем ИИ блюпринт этого процесса и ищем точки, где искусственный интеллект принесёт максимум ценности. Тут часто выясняется, что точка применения смещается. Например, хотели ассистента по базе знаний, а самое денежное место — скоринг входящих заявок.

В итоге иногда получается совсем другая идея. Зато по ней легко посчитать ROI и защитить бюджет перед финансистами!

Весь этот путь у нас поддержан агентами: агент умеет провести клиента по каждому этапу, от первой идеи до блюпринта и прототипа. Наша задача — фасилитировать процесс и вовремя задавать правильные вопросы.

Поэтому мы и не отказываем клиентам с «плохими» идеями. В идее главное то, что она вообще есть: в ней энергия клиента и его знание своей предметки. Плохая идея — это просто хорошая, которую надо два раза провернуть ))

Написал пост про Цифровых Сотрудников и почему это ужасная идея! (не делайте так) Очень часто приходится это слышать, наряду с идеей "мы хотим повысить продуктивность" которая тоже оч плохо.

🚩 Почему «цифровой сотрудник» — дорогой способ ничего не изменить

23 июня в офисе ScrumTrek — митап, где мы честно поговорим об ИИ в разработке. Живые кейсы, дискуссия и неудобные вопросы 😉

Сначала два доклада, которые перевернут ваш подход:

📌 Не чините промпт — ребята из «Айсорс» покажут на трёх реальных провалах, почему важно не количество задач, которые удалось отдать модели, а правильный баланс между «считаем сами» и «спрашиваем модель».

📌 Жизнь без спринтов — основатель ScrumTrek Асхат Уразбаев расскажет, как выглядит процесс, когда задача доходит до прода за день, а Scrum-of-Scrums остаётся в прошлом.

☝🏻После докладов — общая дискуссия о системных проблемах внедрения ИИ в SDLC. Обсудим, где ИИ лишь создаёт новые узкие места, разберём сложности с качеством, архитектурой, ролями, безопасностью и управлением изменениями. И другие ваши боли.

Кому точно стоит идти: тимлидам, руководителям стримов и владельцам продуктов. Тем, кто чувствует, что старые методы не успевают за новой скоростью.

🗓 Когда: вторник 23 июня с 19 часов
📍 Где: новый офис ScrumTrek по адресу - Москва, 3-й Красносельский пер., д.19с1

👉🏼РЕГИСТРАЦИЯ

Будет мало мест и много инсайтов. Успевайте!

#митап #dev

Помните исследование, которым год пугали любителей ИИ? Оно только что шикарно развалилось

Есть такая контора — METR. Правда очень крутые ребята, тестируют ИИ в разных сценариях.

Летом 2025 они выкатили рандомизированное контролируемое исследование, всё по красоте. Участвовало 16 опытных разработчиков, Cursor + Claude. Результат: с ИИ они работали на 19% МЕДЛЕННЕЕ, чем без него 😬. А сами разработчики были уверены, что ИИ их УСКОРЯЕТ процентов на 20. То есть ощущение скорости и скорость поехали в разные стороны. 

Читали, наверняка )) 

Теперь прикол. 

METR запускает второй заход — новые модели, побольше народу. И в феврале 2026 честно пишет: слушайте, а мы не можем закончить эксперимент. Потому что разработчики ОТКАЗЫВАЮТСЯ работать в условии «без ИИ». 30–50% участников признались, что специально не подают часть задач — просто чтобы их не заставили делать руками. Один сформулировал кмк гениально:

«У меня голова взорвётся, если делать по-старому. Это как идти пешком через город, когда ты уже привык ездить на Uber.»

Вот и весь эксперимент 🤷‍♂️.

Оч хочется глазки приподзакрыть на сопутствующие обстоятельства, но удержусь. METR все-таки НЕ доказал, что «теперь ИИ ускоряет на 18%» — у них там доверительные интервалы недостоверные (через ноль), оплату срезали втрое, куча оговорок. Как чистое РКИ — это провал, и они сами это признают, молодцы канеш 🤝.

Но все-таки развалилось оно НЕ ОБ МЕТОДОЛОГИЮ. Люди ПРОГОЛОСОВАЛИ НОГАМИ. Довод «ИИ замедляет разработчиков» умер потому что подопытных невозможно затащить обратно в контрольную группу )).

Так что когда спорите про ИИ цифрами двухлетней давности — проверьте, живы ли ещё те цифры. А то мир меняется быстрее, чем выходит препринт 🙂

Кто виноват, если налажал ИИ агент?

Deloitte так формулирует: агент — ни капитал, ни труд. Ведёт себя как работник, а куплен как софтина. Идеальный безответственный. Кто отвечает за его решения? За риск? За качество? Почти везде сейчас по факту НИКТО. Купило IT — значит, «это к айтишникам». Поставил вендор — «это к вендору». А клиент, которому агент нахамил или слил лишнего, — он же не к IT приходит. Значит структуру ответственности надо переделывать.

Теперь смотрите, что говорят цифры. Только 6% компаний доверяют агентам вести ключевые процессы сами. При этом 84% так и не переделали ни одной должности под ИИ. То есть агентов насажали, а оргструктуру не тронули 🤯

И теперь у нас в индустрии новая игра: придумывать роли под агентов. Agent Supervisor, Eval Owner, Exception Handler, Human-in-the-Loop Reviewer. 

Свёл всё это в систему Cloud Radix — небольшая консалтинговая контора по ИИ. Роли они собрали из свежих разборов MIT Technology Review и Deloitte чтобы вам не пришлось запускать deep research

Кто есть кто, если коротко:
— Agent Supervisor — надсмотрщик за флотом агентов: следит за выработкой, качеством и деградацией (drift).
— Eval Owner — определяет, что такое «хороший результат», и держит набор тестов качества.
— Exception Handler — разгребает краевые случаи, которые агент зафлагал или завалил, и владеет эскалацией.
— Human-in-the-Loop Reviewer — аппрувит или режет высокорисковый вывод до отгрузки (юр, мед, финанс).

Вся эта россыпь сводится к трём вопросам про ответственность:

1️⃣ Кто владелец? У КАЖДОГО агента должна быть фамилия человека, который за него отвечает. И сидит он не в IT, а в той функции, что жрёт его результат. IT агента строит и чинит. Отвечает — владелец.
2️⃣ Кто определяет, что «хорошо»? Это тот самый Eval Owner. И это, между прочим, единственная ПО-НАСТОЯЩЕМУ новая работа во всём списке — остальные это переименованный менеджмент.
3️⃣ Кто ловит косяки? Кто разгребает краевые случаи и аппрувит рискованное до того, как оно улетит клиенту.

У нас в Oper8 это «владелец процесса» — человек от бизнеса, у которого появился подчинённый, который не спит, не устаёт и иногда так уверенно несёт чушь, что ему еще три роли на обслуживание дают)).

Источник: Rethinking Org Design for Agentic AI (Cloud Radix, 2026) https://cloudradix.com/blog/rethinking-org-design-agentic-ai-mid-market-2026/

«Где теперь брать джунов?» — решённая задача!!!

Но не у нас )

Да, вы слышали же этот плач сто раз. Джуны вымирают: всю рутину, на которой они росли, забрал ИИ. Никто больше не пишет руками 😭ыыы, а значит, никто и не научится. А что будет, когда ИИ на полдня приляжет? Мы кластер Kubernetes сами не поднимем, стыдобища 🙃))

Что помогает? Посмотреть на тех, кто этот путь прошёл до нас. Пока мы тут открываем Америку, кто-то уже лет сорок как живёт в этом будущем. 

Это станочники-работяги на заводах. 

Короче, раньше токарь точил деталь руками: крутил маховики, чувствовал металл, ловил подачу на слух. Пришло ЧПУ — и станок режет точнее любого мастера. И у токарей встал ровно НАШ вопрос: а надо ли теперь новичку уметь точить руками? Или сажаем сразу за ЧПУ и не паримся?

Товарищи до сих пор срутся на эту тему, натурально, прямо на форумах. «Без ручного опыта ты кнопкодав (button pusher) — сломаешь дорогой инструмент, потому что не чувствуешь, как гнётся резец!!!». Другие: «да ручная токарка — это как учить счеты, когда есть калькулятор, учи сразу ЧПУ!!!». Один в один наш спор про то, заставлять ли джуна писать код руками. 

Но это форумы. А что с индустрией? ИХ отрасль этот вопрос давно закрыла системно. 

Работу развели на две роли. Оператор (CNC operator) — тот самый кнопкодав: загрузил деталь, нажал старт, следишь. Вошёл с улицы, обучение на месте, потолок низкий, прайс мелкий. И станочник (CNC machinist) — который налаживает, ловит брак, чинит, когда станок дурит. Вот он уже судит, а не жмёт кнопку.

А между ними — ЛЕСТНИЦА. Но в чем ее особенность?

В Штатах есть стандарт NIMS, живёт с 1995 года. Учат так. Сначала фундамент — слесарка, измерения, ручная обработка, потом ЧПУ. Штук двенадцать ступеней, каждую надо сдавать руками. 

Отрасль давно поняла простую вещь: завод сам из кнопкодава мастера не растит. 

Российский программист учился кодить на практике (типа «постоит у станка — научится»). Теперь так не получится. Суждение не капает из стажа. Его нужно ставить специально!

Ну так вот и весь ответ на наш плач. Джуны не вымрут — просто их теперь двое. ИИ-вайбкодер, который промптит и принимает. И ИИ-станочник, который умеет сказать, годный код или мусор, и почему. Тот, кто в три часа ночи поднимет кубер ручками, — это второй. И растить его надо не в стиле «посидит рядом с ИИ и наберётся», а лестницей обучения, где суждению учат в лоб.

Наверное и у нас так будет. У них не развалилось и у нас не развалится. 

Если что — реддит, где токари рубятся про «руками или сразу ЧПУ»: r/Machinists

Как устроен этот ИИ-пузырь

Нас кажется ждет все-таки взрыв пузыря ИИ, давайте поймем что там под капотом и чего нам ждать. 

Крупняки (Amazon, Microsoft, Google, Meta и OpenAI) — поставили на то, что спрос на ИИ вот-вот рванёт вверх, начали строить датацентры заранее с огромным запасом, инвестируя под 700 миллиардов долларов в год.

Проблема в том, что выручки, которая всё это оправдала бы, пока нет. OpenAI теряет около 14 миллиардов в год и признаёт, что может не потянуть оплату уже законтрактованных мощностей. Деньги гиганты вкладывают свои, занимают (например, долг Oracle перевалил за сотню миллиардов) и за деньги венчурных инвесторов.

Как устроен сам пузырь. Это называется «циркулярное финансирование». Nvidia вкладывает деньги в OpenAI. OpenAI на эти же деньги покупает у Nvidia чипы, а у Oracle с Microsoft — облако. Те записывают это себе в выручку, их акции растут, под выросшие акции они занимают ещё и тратят ещё. Деньги, по сути, бегают по кругу между несколькими компаниями. Выручка выглядит настоящей, но это во многом одни и те же доллары, которые гоняют по кольцу. Таких сделок насчитали почти на 800 миллиардов. И из-за этого цифры пухнут у всех сразу — все растут, все довольны, все друг друга кормят.

Держится вся конструкция на одном честном слове: будущая выручка должна расти быстро. Пока догоняет — всё норм. Чуть-чуть не догнала — все валится. 

Есть отдельная БОЛЬШАЯ засада с железом: видеокарты устаревают года за три-четыре, а долг под них берут длинный. Получается, занимаешь десятилетние деньги под трёхлетнее железо. 

Теперь как оно посыплется (если посыплется). Толчок обычно один: где-то спрос разочаровал или главный клиент зашатался. Дальше по цепочке. 

OpenAI режет заказы или не платит. Oracle и прочие теряют крупнейшего клиента, у них рушатся прогнозы, а за прогнозами — акции и долг (Oracle, кстати, уже потерял 40% за месяц). Nvidia теряет заказы и тоже валится, а она такой здоровенный кусок биржевого индекса, что тянет за собой весь рынок. Гиганты режут стройку — и под нож идут поставщики, энергетика, все, кто ниже. А поскольку эта горстка ИИ-компаний сейчас занимает неприлично большую долю всего рынка, зацепит и пенсионные фонды, и, считай, всех. 

Почему кольцо делает хуже? В обычной ситуации компании независимы: одна упала — соседи устояли. А тут они сцеплены. Выручка Nvidia зависит от OpenAI, платёжеспособность OpenAI — от Microsoft и Oracle, а те дорого стоят во многом из-за Nvidia. Рвётся одно звено — и кольцо начинает раскручиваться назад, каждый утягивает следующего. 

Что будет с ценой на токены за обращения к модели. Сегодня токены продают в убыток ниже себестоимости, лишь бы захватить рынок, а разницу покрывают деньгами инвесторов. То есть нынешняя цена искусственно занижена дотацией пузыря. При крахе продавать в убыток невозможно, поэтому премиум-подписки могут подорожать, а слабые сервисы — закрыться. Это потянет цену вверх. Но долгосрочно по идее цены должны двинуться вних. Будет какой-то избыток железа после распродажи, модели становятся эффективнее, плюс дешёвые открытые и китайские модели он премис.

Почему токены подешеевеют в случае лопнувшего пузыря если сейчас токены уже продают дешевле себестоимости?

Тут логика такая. Сейчас Nvidia продаёт чипы с монопольной наценкой: произвести H100 стоит примерно $3,3 тысячи, а продаётся он за $25–40 тысяч — то есть в 8–10 раз дороже себестоимости, валовая маржа на ИИ-чипах 80–90%. А провайдеры LLM поверх этого отдают инференс ещё и в убыток, дотируя его деньгами инвесторов: OpenAI в 2025-м потратила около $1,35 на каждый заработанный доллар (выручка ~$3,7 млрд, убыток ~$5 млрд).

То есть «истинная» стоимость вычислений — это, грубо говоря, чип по цене производства плюс электричество, и она в разы ниже того, что мы видим на ценнике. Когда пузырь схлопнется, премия Nvidia на чип испарится, а уже построенное железо никуда не денется — его будут гонять на предельной себестоимости, считай, за одно электричество, лишь бы отбить хоть что-то.
То есть когда сейчас говорят, что провайдеры гоняют ниже себестоимости — это верно только если считать от раздутой цены чипа. Убери из неё 8–10-кратную наценку Nvidia — и «убыток» во многом схлопывается: продают не столько ниже реальной себестоимости, сколько ниже той, что раздута монопольной ценой на железо.

Стандарт для базы знаний, которую читает ваш ИИ

Возможно, вы уже держите что-то вроде вики внутри своей базы знаний — набор связанных markdown-файлов, по которым ходит ваш агент. Такой подход популяризировал Андрей Карпаты.

У нас около десятка репозиториев такого типа. Каждый раз, когда заводишь новый репозиторий, структуру придумываешь заново. Агенту же не скажешь «веди базу знаний правильно» — он не знает, как её раскладывать. При этом некие логичные правила как лучше, вообще-то существуют.

Недавно такой стандарт сделал Google. Называется OKF (Open Knowledge Format). Идея простая: договориться, как раскладывать markdown-базу знаний, чтобы её понимал любой агент. Как разложены файлы и папки, какие поля в шапке (frontmatter) у каждой страницы.

Frontmatter — это просто несколько строк в самом верху файла, между двумя ---, куда пишешь метаданные о странице: что это такое, теги, дата, связи с другими страницами. Формат — обычный YAML, поле: значение. Человек их читает как заголовок, а агент — как структурированные данные, по которым можно фильтровать и собирать. Выглядит так:

---
type: проект
статус: в работе
теги: [клиент, ai-трансформация]
---

Правда формат довольно куцый пока. В текущей версии 0.1 обязательное поле там ровно одно — type (что это за страница: концепт, человек, проект, требование…), остальное по желанию.

Из явных плюсов, которые мы ощутили — единый источник правды через тот самый frontmatter. Смотрите: раньше как — есть, например, карточки проектов, и отдельно ведёшь табличку-реестр со статусами. Сдвинулся проект — нужно править в двух местах - в проекте и реестре, и рано или поздно они разъезжаются. А с OKF статус лежит в шапке самого файла, и отдельный реестр просто не нужен — он поднимается из этих шапок сам за секунду. Одна правда.

Если хотите пощупать — вот спека: github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog. Проще всего так: киньте её своему агенту и попросите сделать аудит вашей базы на соответствие — где вы уже сходитесь со стандартом, а где стоит подправить.

Ками-сама: возвращение богов

Продолжая старую тему и на волне новостей о том, что компании, которые в 2026-м увольняли людей под лозунгом «теперь это делает ИИ», потихоньку зовут их обратно. Вспомнил один интересный пример из прошлого.

Toyota, 2014 год.

На своём старейшем заводе они сняли часть роботов и вернули к станкам живых мастеров. Их там уважительно звали «ками-сама» — боги. Сажают ковать коленвал вручную, молотом по раскалённому металлу, как в старину. Смысл такой: старые мастера уходили на пенсию, а вместе с ними уходило знание, которого нет ни в одной инструкции. Пока человек не почувствует деталь руками, он и хорошего робота не построит. Вернули мастеров — и одну из линий со временем сократили на 96%.

Чтобы быть хозяином машины, нужно обладать знаниями и навыками, чтобы эту машину обучать.

Эта история повторяется каждый раз. Автоматизация 80-х, реинжиниринг 90-х, офшоринг нулевых, теперь ИИ — по тому же сценарию. Появляется новый инструмент, кто-то решает, что он заменит людей, и режет штат ради экономии на зарплатах. А спустя время выясняется, что срезали не лишних, а тех, кто держал знание и присматривал за самим инструментом. И начинают звать обратно.

Причём экономия достаётся она не тому, кто уволил людей, а тому, кто перестроил работу и поднял людей на уровень выше. Toyota вернула мастеров не вместо роботов, а чтобы делать роботов лучше.

Как ИИ убивает найм

Странная штука сейчас с наймом в ИТ: откликов рекордно много и при этом никого не найти 🤯

На днях у Gergely Orosz (The Pragmatic Engineer) вышел разбор рынка найма 2026 — по разговорам с 50+ нанимающими и соискателями. Итог такой: компании не могут найти людей, а опытные инженеры не получают ответа даже на отклик. Обе стороны будто не слышат друг друга. По разным замерам рынка, откликов на вакансию с 2022 года стало вдвое больше — а до собеседования доходят единицы (обычно 4–6 человек на позицию).

Как так вышло? Gergely говорит, что ИИ завалил обе стороны шумом. На одну вакансию прилетает 800–1000 откликов, из них по делу — пара штук. Резюме при этом идеально вылизаны нейросетью у всех. Дошло до того, что многие наниматели просто перестали читать входящие.

Когда доверие к отклику рухнуло, рынок откатился к тому, что было до сайтов вакансий, — к сарафану. Интервью теперь получают в основном через знакомых и рефералов, холодный отклик на сеньорские позиции почти не работает.

Рынок при этом раскололся надвое. Инженерам по ИИ и ML по 2–3 предложения в день. Вакансий по ИИ за год стало на 60% больше, а по обычной разработке — лишь на 7%. Всем остальным — глухо: планку подняли, а зарплату предлагают ниже. 

И залить проблему ещё большим ИИ пока не выходит. Пробуют по-разному — от ИИ-интервьюеров вроде Mercor до оплачиваемых пробных дней вместо собеседования. Но с ИИ-интервью пока засада: почти 4 из 10 кандидатов просто бросают процесс, где их гоняет робот. Инструмент, который сломал сигнал, ту же дырку и не латает.

ИИ пока не столько отнял рабочие места, сколько сломал сам способ их искать. И готового ответа ни у кого нет — индустрия скорее отматывает назад, к старым практикам: к найму через знакомых и живым встречам.