Расскажите, как вы используете AI

В своем докладе на конференции Стратоплана, про которую я писал утром, я хочу поделиться не только своим опытом, но и тем, как AI используют другие менеджеры. Я собрал небольшой опрос, и очень прошу вас рассказать про свой опыт – в каких категориях задач вы использовали AI, где он локазался действительно полезным, и какие примеры вас впечатлили больше всего.

Конечно же, по нашей традиции среди всех участников я разыграю сертификаты на хорошие книги – на что еще тратить сэкономленное время, как не на чтение!

👉Ссылка на опрос

AI не уменьшает количество работы, а делает ее более интенсивной

In an eight-month study of how generative AI changed work habits at a U.S.-based technology company with about 200 employees, we found that employees worked at a faster pace, took on a broader scope of tasks, and extended work into more hours of the day, often without being asked to do so.

Несколько мыслей по этому поводу:

👉От переключения контекстов во время работы с агентами удержать себя очень сложно. Во-первых, тебе действительно нечего делать, пока он думает над задачами. Во-вторых, ты одновременно находишься в состоянии потока, но и в голову загружено сильно меньше контекста, чем при ручной разработке – поэтому есть ощущение, что ты можешь горы свернуть. В-третьих, фидбэк луп о том, что ты на самом деле сильно вымотался, довольно долгий, поэтому по рукам тебя ничего не бьет, и ты не учишься на ошибках.
👉Когда человек хочет добиться промо, либо успешно пройти испытательный срок, он часто выбирает стратегию в лоб – перерабатывать, за счет этого закрыть больше задач, и показать свою ценность. Проблема в инфляции перфоманса. Твоя повышенная эффективность быстро становится планкой базовых ожиданий от тебя, и снизить темп уже не получается. Так вот, если в похожем режиме начинает работать половина компании, все еще хуже – такие ожидания закрепятся в рамках всей системы грейдов и промо.
👉Тебя постоянно не покидает ощущение, что задача ну вот почти-почти доделана, и до идеального результата осталась всего одна итерация работы с агентом. Это с одной стороны мешает оставить задачу незавершенной, и вернуться к ней на другой день, а с другой – дополнительно подталкивает тебя побыстрее взяться за параллельную задачу.

Мы, конечно, справимся с этими проблемами – но нужно будет многим практикам учиться заново. Вот бы сейчас кто-то новые Джедайские техники про это написал...

Зовем на максимально практическую онлайн-конференцию Podlodka Techlead Crew «Архитектура данных», 2-6 марта.

Пригодится техлидам, которые хотят меньше теории и больше рабочих решений без ненужного хайпа.

А в надежном комьюнити можно обсудить доклады ❤️

«Идет долгий тренд на оптимизацию ресурсов и подсчет затрат на инфраструктуру.

Востребованы инженеры, которые могут разобраться, как оптимизировать потребление ресурсов хранилища, как быстрее и эффективнее работать с ними»,

— объясняет главный принцип выбора темы директор Techlead Crew Григорий Скобелев.

В программе:

⚙️ Как строить потоковую обработку данных и не получить неуправляемую систему.

⚖️ Как выбирать между SQL, NoSQL и NewSQL под реальные нагрузки и сценарии.

🧩 Как проектировать DWH и Data Lake так, чтобы было полезно бизнесу.

🧠 Как работать с консистентностью и транзакциями без потери масштабируемости.

📊 Как и когда применять OLAP-хранилища и не превращать аналитику в боль.

🗓 Когда: 2 - 6 марта
🔗 Посмотреть подробную программу →

Скорость разработки никогда не была проблемой

Все СЕО на интервью в модных подкастах рассказывают про свои команды так, как будто их бэклог уже был полон хороших идей, и единственное, что их ограничивало – это скорость разработки программистами.

Помню веселую байку из Авито, уже почти десятилетней давности. Весь менеджмент беспокоило, что ценных новых фичей появляется мало, доля рынка не растет, а конкуренты поджимают. Ругали, конечно же, неэффективную разработку – поэтому провелся большой реорг, всех пересобрали в автономные продуктовые команды, научили скраму и дейликам, и подкрутили архитектуру под такой сетап. Все стало очень эджайл, прозрачно, и понятно – но ситуация сильно не изменилась. Зато стало видно, что проблема была не в том, с какой скоростью задачи перемалываются, а в том, что продуктовые бэклоги были забиты какой-то фигней.

Вот и сейчас мы видим похожую историю. В подавляющем большинстве случаев внедрение AI не сильно изменит картину:

👉У людей внутри организации мало хороших идей, и много плохих. Вообще то, что идеи запиливать было долго и дорого, наоборот, могло вас спасать от некомпетентности.
👉У большинства ваших сотрудников нет особой мотивации быть суперпродуктивными и выкладываться на благо компании. Как и любые разумные люди, они работают 9-5, и идут домой к семье и своим делам.
👉Для нормальных людей польза от AI не в том, чтобы быть 10х эффективнее, закрывая продуктовый бэклог, а в том, чтобы тратить меньше своей ценной энергии.
👉Те несколько людей, которые действительно хотели свернуть горы, вместо этого сидят и ревьюят AI слоп, который нагенерировали все остальные, и постепенно выгорают.
👉И на фоне всего этого ваш финансовый директор постепенно начинает задавать вопросы про то, как так получилось, что все инженеры теперь стоят на несколько тысяч долларов дороже из-за токенов, которые они прожигают.

Почему быстро выпускать новые фичи – это плохо

Продолжаем тему пятничной статьи. Ограничением того, сколько новых фичей вы можете выпускать, могут быть не внутренние возможности компании, а конечный ресурс внимания ваших пользователей. Например, если вы делаете B2B продукт, то вне зависимости от того, с какой скоростью вы будет добавлять новые фичи, большинство клиентов будет адоптить в лучшем случае одну в течение нескольких месяцев.

В итоге, ускоряя команду, вы на самом деле создаете невидимый бэклог фич, которые сделаны, но не используются, растягиваете time-to-value, ну и постепенно роняете качество.

И вместе с этим я напоминаю, что вот уже сегодня начнется бесплатная большая конференция Стратоплана как раз про то, как AI меняет процессы разработки – поэтому, если сердце за происходящее у вас болит, обязательно заглядывайте!

Как правильно отдыхать

Отдых – это не награда за какие-то действия, это часть полноценной и насыщенной жизни.

У меня лично с этим тезисом очень сложно – мне очень сложно прямо отдыхать-отдыхать, и я обычно имитирую это переключением между разными видами деятельности. Условно говоря, чтобы отдохнуть от работы, занимаюсь какими-то подкастными делами, или сажусь пописать код. Если вместо этого я трачу время "бесполезно" – я быстро начинаю чувствовать очень изматывающее чувство вины. Никому не рекомендую, сказывается на мне не очень хорошо. Я очень активно пытаюсь бороться с таким восприятием отдыха, но прогресс пока ниже среднего.

Так вот, держите хороший лонгрид про то, как отдыхать правильно: менеджерить усталость от работы, и находить активности, которые заряжают вас энергией.

Я запускаю закрытый клуб про AI в разработке

Так получилось, что я нахожусь практически в эпицентре того, что происходит с использованием AI в разработке – и благодаря моей основной работе в компании, которая делает девтулинг, и благодаря подкасту, и благодаря друзьям, которые горят этой темой. Но недавно я поймал себя на мысли, что я все равно испытываю жесточайший FOMO – индустрия меняется, а я за ней не успеваю.

Если эта проблема горит у меня, то скорее всего таких людей очень много. А я люблю решать проблемы – поэтому я решил собрать Podlodka AI Engineers Club – закрытое сообщество опытных разработчиков, которые хотят вместе разбираться с тем, как использовать AI с пользой, и делать это системно, а не на ощупь.

👉Как это вообще работает. Каждую неделю – воркшопы и лайвкодинг с людьми, которые активно используют AI, и внедряют его в реальные продукты и компании. Разбор конкретных инженерных практик: как строить своих агентов, как работать по Spec-Driven Development, как собирать комбайн, превращающий таски в Jira в PRы, как масштабировать это и на небольшую команду, и на всю разработку в бигтехе.

Между встречами – сеть закрытых чатов в Telegram, клубные созвоны, совместные эксперименты.

👉Кто уже в программе. Черновое расписание на март-апрель собрано. Среди экспертов – инженеры из компаний разного масштаба: Степан Гончаров (xAI), Роман Елизаров (Яндекс), Андрей Володин (Gracia AI), Андрей Бреслав (CodeSpeak), Денис Неклюдов (Google), Макс Страхов (Meta) и много других крутых ребят.

👉Как попасть. Клуб платный, вход через список ожидания с отбором – нам интересно сделать сообщество именно для опытных разработчиков. Мы набираем участников постепенно – нам важно сохранить атмосферу, в которой можно открыто делиться опытом и проблемами. Стартуем уже с понедельника!

Отдельно подчеркну, что клуб делаем именно для инженеров – людей, которые большую часть своей карьеры писали код, решали технические задачи, принимали архитектурные решения, и жили с их последствиями. Я знаю, что на канал подписано довольно много технических менеджеров, и senior/staff/principal инженеров – вот этот анонс для вас!

Подробности, расписание и заявка – на сайте. А если есть какие-то конкретные вопросы, пишите прямо мне в личку, @etolstoy!

Про влияние тренировок на менталочку

Так, я опять про личное. Единственный вид отдыха, который у меня получилось добавить на регулярной основе, и который очень заметно помогает стряхивать с себя весь рабочий стресс – это силовые тренировки. Почти весь прошлый год получалось ходить по семь раз в неделю, после появления ребенка, правда, уменьшил до четырех – но все равно, эффект на менталку чувствуется огромный.

Вот как раз еще одно большое исследование на эту тему вышло – регулярные тренировки оказывают на депрессивные состояния такое же влияние, как терапия, и в целом даже сопоставимы с антидепрессантами. С долгосрочными эффектами правда не очень понятно – поэтому путь один, купить абонемент и не бросать!

Текст стал дешевым, и мы к этому не готовы

Управление большими корпорациями всегда строилось на довольно простом принципе – если что-то важно, это надо записать. Написать хороший связный разумный текст было сложно. Это требовало понимания проблемы, усидчивости, и, главное, это требовало от человека подумать. Текст работал как фильтр – если кто-то его написал, то скорее всего мысли, изложенные там, имеет смысл прочитать.

Генеративный AI все изменил. Текст любой длины можно сгенерировать за секунды, и само наличие письменного артефакта вообще не гарантирует, что кто-то туда вложил хоть частицу разумности.

Из-за этого текстов стало больше, а вот ресурса человеческого внимания – нет. Чтобы понять, надо ли в них вчитываться, приходится использовать другой AI, который готовит выжимку мыслей, и получается абсолютно бессмысленный и беспощадный цикл.

Что конкретно с этим делать, пока не очень понятно. Автор поста предлагает развилку с двумя вариантами:

👉Смириться, и жить в цикле, в котором между двумя людьми всегда будут находиться AI агенты, кодирующие и декодирующие поток мыслей.
👉Переизобрести примитив, который обозначает ответственность за мысли и идеи. Требовать краткость, явное авторство, что-то еще, что заставит людей подумать перед тем, как отправлять кому-то свой текст.