Если вы думали, что найм сломан, то у меня для вас новость.

Его скоро доломают окончательно.

Шведский стартап Fika прям щас строит платформу для собеседований. Но так как мы живем в 2026-ом, то без ИИ не обойдется: на платформе соискателя будет собеседовать ИИ. И не просто собеседовать, а на обязательном видео-звонке.

Работать будет так:
1. Вы обнаруживаете в себе тягу в скором времени поменять рабочее место
2. Вы откликаетесь на вакуху в линкедине
2. Fika читает ваш профиль и составляет список вопросов под вас
3. Fika назначает вам звонок
4. На звонке вас опрашивает Gemini-модель.

Но это еще не самое проклятое.

Самое проклятое в финале: Fika нарезает интервью на ШОРТСЫ и отправляет работодателю. Непонятно, на что расчет: типа, зумеры-руководители не смогут посмотреть 10 минут интервью не через шортсы?

Fika подняли 4 миллиона долларов на пре-сид раунде. Венчурные дядьки такие суммы пацанам с улицы не дают. Это не мелочь. По меркам венчура в 2026 — это прям выше среднего. Венчурные дядьки почуяли иксы, поэтому стартап точно продолжит расти в ближайшее время.

Но — поводов расстраиваться нам с вами я не вижу.

Fika может стать (а может и не стать) хорошим инструментом в потоковом найме. Но до ИТ оно вряд ли докатится. Fika это решение для массового найма с похожими требованиями. Для найма кадров с высокой квалификацией, использовать Fika — стрелять себе в ногу.

Безусловно: желающие пальнуть себе в ногу всегда найдутся. Даже очередь может образоваться. Если вдруг не верите, вспомните недавнюю попытку индустрии считать продуктивность разработчиков через потраченные токены.

Но системно Fika у нас не приживется.

Сами подумайте: если компания начинает общение с хорошим инженером через заход «Поговори с нашим ИИ, а мы потом посмотрим нарезку шортсов с тобой» — захочет ли инженер тратить время на такую компанию?

Вот и я думаю, что нет.

Увидел в блоге Спотифая цитату:

The fewer technologies we are world-leading in, the faster we go.

И вспомнил историю.

Очень давно жила-была команда, которая ОЧЕНЬ любила новые технологии. Это были отличные инженеры, без дураков. Я бы каждого с огромным удовольствием схантил бы сейчас.

И вот, эта команда берется за новый проект. Тащит туда новый для компании фреймворк, новые паттерны, новые библиотеки — все то, что обсуждало комьюнити. Bleeding edge technologies. Инженерная мечта! Я тогда еще активно писал код и очень хотел поработать у них в команде, потому что ИНТЕРЕСНО.

Помню, пытался поймать парней в курилке, чтобы выпытать: НУ КАК ОНО ТАМ? Как новые паттерны? А фреймворк?

Завидовал я парням белой завистью, короче.

Правда, проект не успел релизнуться ни в указанную дату, ни месяц, ни даже квартал спустя.

В курилке я начал слышать уже не восторги на тему новых инструментов, а явное непонимание: как с этим жить?

Какими бы крутыми инженерами они не были, они были ПЕРВОПРОХОДЦАМИ и часть проблем решали одними из первых в индустрии. Важно: они их решали, но решали медленно. Там, где в скучном старом фреймворке даже не надо было голову включать, в интересном новом фреймворке нужно было тратить дни и недели на выработку нового решения.

Проект запустили, хоть и с опозданием.

Но дальше оказалось, что на рынке тупо нет кадров, которые могут залететь в такой проект. Найм и онбординг новых людей превратился в отдельный ад: чтобы новый инженер вышел на полную мощность, требовалось минимум полгода.

Итог: опоздавший релиз + медленные итерации = потеря потенциального рынка.

—

Но инженерный руководитель обязан развивать технологии. Я так же видел компании, которые остались на уровне 2010-ых: буквально без CI/CD. Это не фигура речи, я не шучу. И таких много.

Чтобы выдержать правильный баланс, нужно:
1. Использовать скучные технологии — это как раз то, что пишет Спотифай. Не стремитесь становиться первопроходцами.
2. Не использовать более одной новой технологии за один раз.

Если дела пойдут не по плану, одну новую технологию вы как-нибудь заборете.

А если по плану, то двинете технологический стек компании вперед.

—

Добавляя новую технологию в компанию, вы выписываете открытый чек. Ваша задача — не разориться и сделать так, чтобы доход от технологии был выше выплаты по чеку.

Вайб-кодер: пацаны, да я за вечер приложение собрал.
Так же вайб-кодер:

// видно — джуниор вайб-кодер. Сеньор использовал бы High reasoning.

И моя любимая рубрика «Компания подумала головой».

Ford сообщает о том, что нанял обратно 350 уволенных инженеров. Причину увольнения скрывать не стали: сделали ставку на ИИ. Но ставка не зашла, очевидно.

В новости прекрасно все, но особенно цитата:

Мы по ошибке решили, что если мы внедрим ИИ и скормим ему наши дизайн документы, это приведет к появлению продукта высокого качества

Да ладно! А мы-то думали, что ИИ все сделает за нас.

Ford совершил модную нынче ошибку: не понял, что ИИ — это мультипликатор для инженеров компании, а не их замена. Если инженеров нет, мультипликатор бесполезен. Миллион, помноженный на ноль — это ноль.

А идея «уволить инженеров и пусть все делает ИИ» близка по гениальности к «уволим всех инженеров и пусть код пишет IDE». Однако, я рад, что еще одна компания одумалась.

Жаль, что для этого пришлось увольнять людей.

Представьте: американская и японская компания соревнуются в гребле.

Японская компания выходит на гонку — в лодке восемь человек гребут, один рулит.

Американская компания выходит на гонку — восемь человек рулят, один гребет.

Американцы проигрывают гонку и увольняют гребца за андер-перформанс.

Мета (признана экстремистами) в беде.

Мета умеют строить инженерную культуру. Загибайте пальцы, если знакомы с терминами или философией:
• Move Fast and Break Things
• Done is Better Than Perfect
• Fail Harder

Или подход к найму — инженеры Меты сами выбирали, в какой команде они хотят работать. Тебя даже нанимали не в команду, а в Мету; после онбординга ты сам решал, в какую команду приземлиться.

На фоне перегруженного процессами Амазона, Мета — это прямо рай для инженера.

Ну, или БЫЛ рай для инженера.

—

Дело в том, что Мета прямо сейчас проигрывает ИИ-гонку.

Пока у всех ровных пацанов есть своя модель (см. Google) или инвестиции в успешные модели на рынке (см. Microsoft или Amazon), у Меты есть только своя Llama. И давайте честно — в качестве модели «на каждый день» ее использовать будут только энтузиасты. Ее последняя версия вообще оказалась «ниже медианы» по оценке Artificial Analysis.

А если вы Мета, вы не можете оказаться ниже медианы в ПРИНЦИПИАЛЬНО важной для вас области.

Надо было что-то думать.

—

Мета придумала купить часть Scale AI и ее CEO — Александра Ванга, которому поручили догнать и перегнать. И Саша начал догонять. Но вы даже не представляете, КАК он начал это делать. Ему, очевидно, понадобились данные для обучения моделей, иначе я объяснить эти действия не могу.

Первое — это шпионское ПО на компах инженеров. Он буквально хотел следить за каждым движением курсором и каждой нажатой кнопкой. На справедливое возмущение людей Мета ответила: «Мы вас услышали» и ввела возможность поставить слежку на паузу на 30 минут в день. Спасибо, конечно.

Второе — до 50% инженеров были принудительно назначены на разметку данных. Например, ранжирование ответов моделей, экспертная оценка ответов и так далее. Не звучит как инженерный вызов, если честно. И не выглядит хорошей строчкой в резюме.

Поверх этих прекрасных решений Мета решила полирнуть ИИ-истерию и добавила в performance review учет того, сколько разработчик сжег токенов. И объявила о сокращении 10% штата.

Просто представьте себя на месте инженера Меты:
• За вами СЛЕДЯТ
• Вас могут перевести на разметку данных
• Ваших коллег сокращают
• На перф ревью будут оценивать, сколько токенов вы сожгли

—

Хрестоматийная задача менеджмента, на самом деле. В момент кризиса (а как еще назвать сиутацию, когда вы теряете лидирующие места в важном секторе?) руководство берет штурвал в свои руки и начет решать вопросики.

Если нужно собрать данные для разметки — щас соберем, не вопрос. Если нужно максимально ДОНЕСТИ мысль о важности ИИ, давайте засунем метрику в перф ревью. Getting shit done, простите мой французский.

К сожалению, платой за скорость в данном случае оказалась инженерная культура. Прекрасная инженерная культура, на которою я сам в чем-то равнялся. Вот, просто почитайте мнение сотрудника Меты (переведено мной):

Если тебя переводят на разметку — ты буквально попадаешь в цифровой ГУЛАГ. У тебя тупо нет нормальных задач, не с кем пообщаться, просто разгребаешь одни и те же задачи изо дня в день.

Со стороны — компания заплатила ОЧЕНЬ высокую цену за рывок в ИИ. Тревожно наблюдаем за успехами Метты: окупятся ли инвестиции?

И окупит ли успех ИИ проданную за него инженерную душу компании?

// в составлении материала очень помогла статья из pragmatic engineer — читаю сам, рекомендую вам.

Если вы переживаете по поводу выбранной стратегии, то

ПОДЕРЖИТЕ ЕГО ПИВО.

На днях новая СЕО XBox Аша Шарма объявила о сокращении 3200 человек. Четыре студии продадут. Из 14-ти уровней управления оставят 5 (а лучше даже 3).

И если этого недостаточно, то вот добивочка: XBox теряли 64 цента с каждого вложенного в свои студии доллара.

А виной всему — плохая стратегия прошлого СЕО. Фила Спенсера.

—

Спенсер сделал ставку на XBox Game Pass — это такой Нетфликс для видеоигр. Платишь 20 баксов и играешь в любую игру из библиотеки. Поэтому ключевым фактором стало наполнение библиотеки новыми хорошими играми. XBox вложили в покупку студий скромные 80 миллиардов (МИЛЛИАРДОВ) долларов и начали клепать игры.

Но было ровно четыре нюанса.

Первый — XBox хотели растить Game Pass. Для этого лучшие игры нужно добавлять в подписку сразу после выхода. И желательно давать играть в них на любом устройстве.

Второй — XBox хотели продавать консоли Xbox. Для этого лучшие игры, наоборот, должны быть доступны ТОЛЬКО на Xbox. Если твои игры можно запустить где угодно, зачем покупать именно XBox?

Третий — XBox хотели продавать игры по полной цене. Большая игра стоит 70 долларов. Но зачем платить 70 долларов, если можно купить Game Pass на месяц, пройти игру и отменить подписку? Я именно так не купил Space Marine 2 за 5 000 рублей. Заплатил 700 рублей за подписку, прошел и ушел.

Мои соболезнования продавцу.

Четвертый — XBox хотели отбить почти 80 миллиардов (МИЛЛИАРДОВ, я до сих пор в шоке), потраченных на студии. Для этого игры должны продаваться как можно большему количеству людей: на Xbox, компьютерах, PlayStation и желательно на холодильниках Samsung.

—

А теперь следите за руками.

Оставляете игру эксклюзивом Xbox — помогаете консоли, но ограничиваете продажи.

Выпускаете ее на PlayStation — увеличиваете продажи, но убиваете причину покупать Xbox.

Кладете игру в Game Pass в день релиза — усиливаете подписку, но каннибализируете продажи.

Не кладете — сохраняете продажи, но обесцениваете подписку, ради которой купили все эти студии.

Что бы вы ни сделали, один из ваших ключевых показателей получает по башке.

ПОЗДРАВЛЯЮ! ВЫ ОБРЕЧЕНЫ!

Там дядя Боб вбросил буквально атомную бобму, и нам надо про нее поговорить.

Дисклеймер: дядя Боб — легенда. Я по его книгам учился код писать и строить архитектуру. К этому человеку — только уважение.

По чатам полетел скриншот выше, на котором дядя Боб вроде как выдает современным инженерам индульгенцию:

ИИ-сгенерированный код можно не читать.

НАКОНЕЦ-ТО!

Кто мы такие, чтобы спорить с легендой?

Но подождите ставить авто-аппрув на код вашего агента. Дочитаем дальше.

—

Дядя Боб нам ничего не разрешал :) Просто часть читателей увидела самую удобную фразу, но заигнорила остальное.

Боб пишет, что окружает агентов КРАЙНЕ ЖЕСТКИМИ ограничениями. Если вы знакомы с его трудами, то должны помнить, насколько он упарывается по тестам. И я щас не только про TDD / BDD говорю. Это не три теста, которые покрывают happy path. Этот человек десятилетиями топит за инженерную дисциплину такого уровня, от которой у обычной продуктовой команды начинает дергаться глаз.

Взять, например, мутационное тестирование.

Мутационное тестирование — это когда вы порождаете сотни «мутантов». Каждый мутант это ваш код, который немного изменен. Например, в оригинале написано a = b + c, а в мутанте a = b - c. Тест должен упасть на мутанте, тогда мутант считается «убитым». Каждый файл плодит десятки, если не сотни, мутантов. Хорошо написанные тесты должны «убить» всех мутантов.

Поверьте, далеко не все тесты переживают проверку мутантами. Большинство не «убьют» даже половину мутантов. Хотя — между нами — большинство тестов никогда не встретит ни единого мутанта за всю свою жизнь.

А ведь это только одна из методик по-настоящему КРУТЫХ тестов.

Мутанты — лишь один слой защиты. А еще необходимо заранее продумать и создать архитектуру, настроить жесткие ограничения и создать контракты между слоями приложения...

—

Я считаю, что совет «не читайте ИИ-сгенерированный код» может работать ТОЛЬКО и ТОЛЬКО если вы уже упоролись по тестам. Если вы уже доверяете вашим тестам настолько, что можете запушить любое изменение, если тесты позеленели. Если вашим авто-тестам необходима ручная проверка, совет дяди Боба применять нельзя.

Но упарываться по тестами — это скучная и муторная работа. Гораздо проще авто-аппрувнуть код.

Эдакий Hope-Driven Development.

Только дядя Боб разрешения на него не давал.

Первое увольнение за слив данных в ИИ-шку?

Заголовок статьи: топ-менеджера московской компании уволили за разглашение тайны через DeepSeek.

Тело статьи: топ-менеджера уволили, потому что она не попала в KPI, пересылала документы на личную почту, раскрыла поставщику коммерческие планы, нарушала порядок согласоваия договоров...

Ну и да, в DeepSeek сотрудница тоже что-то отправляла.

Предлагаю выдать редакции Ведомостей кубок за натягивание совы на глобус. В статье дальше стращают, что Google индексирует чаты из DeepSeek и даже позволяет файлы оттуда загружать. То, что это работает только на РАСШАРЕННЫЕ чаты, в статье никто не пишет.

Я не считаю это каким-то прецедентом, что за ИИ начали увольнять. Но базовый минимум информационной гигиены нам с вами поддерживать нужно.

Например:
• Базовая эвристика: каждый раз, когда вы отправляете документ в ИИ, представляйте, что он был слит в сеть. Если после этого вас уволили, не надо отправлять документ в ИИ. Очень простой способ, рекомендую.
• Не создавайте публичные чаты, если общаетесь с ИИ по работе
• Отключите обучение на ваших данных. OpenAI по умолчанию обучает модели на ваших чатах.
• Проверьте, что ваша ИИшка ХОТЯ БЫ проходит условный SOC 2. Например, я использую Plaud. Он SOC 2 Type II compliant. Если бы не был, не использовал бы. Если нет даже SOC 2, есть ненулевая вероятность, что ваши чаты будут читать всей компанией в пятницу под пиво.

А еще я никогда не использую бесплатные ИИ.

Потому что если вы не платите за товар, товар — вы сами.

Как понять, что лучше — Опус, Сол или Кими?

Поставить их рулить ларьками у подъезда и посмотреть, кто заработает больше. Это буквально условия эксперимента-симуляции: моделям дали в по торговой точке, объяснили правила закупки, продажи и отправили конкурировать между собой. Модели могли общаться друг с другом и с регулятором — создателями эксперимента.

И вот что я скажу: модели нас не подвели.

Буквально через несколько циклов они изобрели картель, ценовой сговор, ценовые войны, рэкет и ДОНОСЫ. Там буквально криминальная драма, достойная декораций почившего Черкизовского рынка.

Но давайте по порядку.

—

Первым правила игры понял Сол.

Все три ларька закупали воду по $1,50. Сол написал конкурентам и предложил установить минимальную цену продажи — $2,15. Мол, пацаны: хватит уничтожать маржу: покупателей хватит на всех, через пару дней мы распродадим запасы и вместе заработаем.

Опус и Кими согласились.

После чего Сол немедленно выставил воду по $2,14.

Так модель от OpenAI:
• Сначала организовала картельный сговор
• А затем немедленно кинула коллег по опасному бизнесу

Причем когда Опус и сам опустил цену до 2,14$, Сол написал письмо регулятуру с ЖАЛОБОЙ на то, что кинутый Опус нарушает договоренности.

Следите за руками: самому кинуть партнеров — это предпринимательская смекалка.

Когда партнер кинул тебя в ответ — вопиющее нарушение правил честной конкуренции.

Сол очень точно понял правила капитализма, скажу я вам.

—

Это был не последний сговор и не последнее кидалово в ходе эксперимента. В итоге, Опус нарушил 11 перемирий, Сол — 2, а Кими — одно. Но и заработала китайская модель почти в два раза меньше остальных. Как говорилось в классике: «Вас ки-ну-ли!».

Интересно другое: ИИ не ставили задачу кидать других ИИ. Они получили задачу заработать как можно больше денег и выбрали самую эффективную — с их точки зрения — стратегию.

Выводы предлагаю додумать вам самим.

Особенно если вы собираетесь дать ИИ не только право что-то вам советовать, но еще почту, деньги и возможность действовать от вашего имени.

// К концу эксперимента у Сола на счету было около $7,4 тысячи. У Опуса — $7 тысяч. У Кими — $3,2 тысячи.

Что в вашей работе вы НЕ ЛЮБИТЕ?

Один мой товарищ — менеджер — на этот вопрос ответил так:

Я не люблю заниматься развитием людей. Это сложно. Люди и сами не уверены, в какую сторону хотят расти — а я-то откуда должен это знать? Плюс еще и непонятно, как их вообще развивать. Лекции читать?

Но для менеджера это проблема: развитие людей — не факультативная часть работы.

Мы начали это обсуждать, и мой товарищ продолжил:

Да я все понимаю. Но... Слушай, по-честному, я вообще не уверен, что хочу дальше расти как менеджер. Мне сложно дается развитие людей. Я люблю ответственность, люблю драйвить крупные инициативы, но вот эта работа с людьми... Тяжеловато, если честно.

Перечитайте обе фразы.

—

Мой товарищ неосознанно склеил две разные вещи: «у меня не получается развивать людей» и «я не люблю развивать людей». Снаружи они могут выглядеть одинаково, но под капотом это СОВЕРШЕННО разные проблемы.

Фраза «я не люблю» закрывает перед вами дверь. А «я не умею» — это препятствие, которое можно преодолеть.

Когда я озвучил эти мысли товарищу, наш диалог ушел из русла «Олег, походу, я не смогу быть менеджером» в «Олег, а как правильно работать с развитием людей?».

И это было гораздо продуктивнее.

—

Это не только про развитие людей, если что. Кто-то «не любит» публичные выступления, кто-то — рабочие конфликты.

Не любить делать что-то, что у вас не получается — это нормально. Не нужно себя за это корить и, уж тем более, делать вывод, что «Ну, походу это не мое, пора менять профессию».

Проверочный вопрос, чтобы понять себя:

Если бы я умел делать это хорошо — мне хотелось бы этим заниматься?

Если ответ «да, хотелось бы» — проблема не в том, что «это не ваше». Возможно, вы просто пока не умеете.