CокрAIти.It: что там с сокращениями айтишников? Операция оптимизация

Волна сокращений в IT — реальность, а не угроза. С конца 2024 года к консультантам «большой четвёрки» всё чаще приходят не технические директора, а CEO и CFO с одним запросом: «Айтишников стало слишком много — что-то надо сделать». Для CTO ключевой путь — создание профессиональных команд, усиленных ИИ-инструментами, где CTO становится инициатором изменений, а не их объектом.

Искусственный интеллект ^[1] кардинально повышает производительность и сокращает численность штата: бизнес требует минимум 30% сокращений, а лидеры рынка достигают 70–80%. Это новая эра, сравнимая с изобретением компьютера, требующая перехода на качественно новый уровень.

Главный вопрос: что будет дальше? Я — Марина Кубанина, Бизнес партнер по ИИ в Билайн, а до этого я работала директором по ИИ и продуктовому консалтингу в компании Технологии Доверия (ex PWC). Сегодня мы поговорим о сокращениях и повышении эффективности в области продуктовой разработки и о том, как будет перестраиваться рынок. Статья написана по итогам выступления на TeamLead Conf.

Почему сейчас и почему это не паника

До 2022 года был золотой век консалтинга и продуктовой разработки. Все разрабатывали всё, тогда запускались проекты и программы по разработке экспертных систем и смелому экспериментированию. 

В нефтянке до 2022 года мы делали решения, у которых не было аналогов в мировом рынке. Это системы по геологии и бурению, в том числе с ML-составляющей (слабым ИИ) и с полноценным сильным ИИ. То есть мы занимались ИИ до того, как это стало модным. 

В 2022-м единственным запросом на Российском рынке у нас был: «Спасите, помогите, чтобы бизнес не навернулся!». И компании, и консультанты — все работали над тем, чтобы обеспечить стабильность бизнеса на Excel, на PowerPoint, на бумажках. Вообще неважно, главное, чтобы работало.

А потом приходят 2023-2024 годы. Вроде бы все выжили, и с конца 2024 года к нам начали приходить две категории людей — CEO и CFO компаний, с которыми мы традиционно работаем как аудиторы, с запросом: «Что-то у нас айтишников много стало. Они работают, метрики по продуктам непонятно какие, продуктов делают какое-то бешеное количество. А вообще я был на конференции, и там рассказывали про искусственный интеллект. Эта штука дает 30% «улучшайзинга» и т.д. Такие запросы с конца 2024 года мы получали постоянно. 

На самом деле, в мировом контексте мы отстаем от этого тренда. При этом именно кризис с точки зрения ^[2] трудоустройства имеет очень разный характер в зависимости от страны и отрасли: специалисты переходят в стартапы, создают новые компании, существует флуктуация между рынками, есть развивающиеся айтишные рынки и новые рынки, которые формируются за счет развития ИИ, в том числе GenAI. 

Что же происходит на российском рынке

В 2023-2024 годах все делали свои продукты, так как мы потеряли доступ к мировому “золотому стандарту” во многих областях. Например, Jira с Confluence, Miro, и все кинулись разрабатывать своё — у нас же классные IT-компании! 

В итоге мы получили перенасыщенный рынок: 30 CRM, 10 операционных систем. Рынок перенасыщен — мы не можем потребить столько, сколько производим. 

Государство начало вводить меры регулирования, чтобы в масштабах страны перенаправить и повысить эффективность инвестиций. регулировать эту историю. Появился определённый контроль «рождаемости» продуктов. Дополнительно: компании начали считать деньги и более осознанно выбирать между разработкой собственного ПО И приобретением готовых решений. 

Матрица «разрабатывать или брать с рынка»

Я считаю, что ответ вопрос про внедрение любого продукта должен сводиться к эффектам и желательно иметь под собой основу в виде финансового эффекта. Когда вы деньги посчитали и бизнес-кейс сошелся, тогда внедрять нужно. Но если мы посмотрим на продукты на базе ИИ, то можно выделить две основные категории:

1. Поддерживающие процессы бизнеса (юристы, бухгалтерия, айтишные вещи в плане run). 

За 2023- 2024 годы было создано огромное количество продуктов, которое мы не можем переварить. Когда мы приходим к заказчикам, я им обычно говорю: «Здесь разрабатывать не надо. Берите с рынка то, что есть, и применяйте, из-за соотношения ценастоимости этих решений». 

Например, мы сделали инструмент в 2023-2024: запись встречи в него загружаешь, и он делает минутки, саммаризацию и так далее. На одном коротком (10 недель) консалтинговом проекте, который обычно включает очень много интервью (мы вообще очень любим разговаривать), у меня было больше 350 часов интервью. Мы посчитали эффект — вместо сотен часов обработки этих интервью (их надо провести, потом прослушать, потом написать саммари и т.д.) мы потратили меньше двух часов. Инвестиции в этот продукт мы окупили меньше, чем за год. 

Пришли юристы, моя любимая бухгалтерия, финансисты и прочие, и говорят: 

— Слушай, мы сейчас распознаватель документов сделаем?

— Не стоит. 

— А чат-бот?

— Не надо. 

— Голосовой помощник?

— Даже не думайте!

Самое интересное — стоимость этих продуктов. Раньше мы говорили о том, что ИИ — это дорого, возврат инвестиций в несколько лет считался нормальным. Сейчас работают решения на базе ИИ, внедрение которых стоит до миллиона и окупаемость решений в бизнесе больше 50% компаний ожидают менее, чем за год. 

2. Основные процессы бизнеса

Сюда можно отнести логистику в ритейле, финансовые процессы в финтехе, процессы, связанные с юридическими консультациями, в юридическом консалтинге и так далее. 

Можно разрабатывать в консорциуме с кем-то — вопрос в том, будет ли этот продукт обеспечивать ваше конкурентное преимущество. Ответ на вопрос в необходимости разработки лежит в области денег. Сначала надо посчитать кейс, а потом разрабатывать на базе ИИ. 

Новая математика IT и стартапов. Разбираем конкретные цифры

Здесь много цифр. Мне больше всего нравится про 4,5 тысячи сэкономленных лет. С точки зрения разработки, обычно цифры, которые называются бигтехом, вызывают сомнения. 

У нас в прошлом году был проект, в рамках которого к нам пришёл заказчик и сказал: «Все показывают, что они с ИИ делают такие цифры, вау! А давайте вы проверите, это правда или нет». 

Я лично проводила интервью с уровнем C Level -2, 3 в компаниях Microsoft, Tesla, Cisco и так далее. Меня очень впечатлило интервью с Microsoft, потому что там не было конфиденциальной информации, но они показывали, как это работает на тестовой среде. 80% — эта цифра, которую Microsoft периодически заявляет, это правда так. Если задуматься, ребята на 80% улучшили Lead Time вывода продуктов. 

С точки зрения стартапов видно, что стандартное сокращение состава команд достигло 50%. Они маленькие, там быстрее применяются инновации. Но уже сейчас есть кейсы, когда стартап — это один человек и куча агентов. Это тоже работает. 

Ускорение разработки — 10х. Задумайтесь: мы не говорим про то, что начали где-то ехать чуть-чуть быстрее. Мы в десятки раз ускорили разработку продуктов с помощью ИИ. Не надо в это аккуратно идти, надо тестировать уже сейчас. Это другая скорость.

Операция оптимизация: сколько можно сократить и что это значит на практике

Давайте сравним. Мы с вами уже не успели «похудеть к лету», будем честны. Но у нас есть новогодние корпоративы, и у меня, как у девочки, есть платье, в которое точно надо влезть. Если мы как человек (команда или компания) хотим похудеть на 10%, мы начинаем больше ходить и перестаём есть булки на ночь. Для компании, если вы CTO или техлид в команде, вы знаете даже поимённо те 10%, которых можете уволить завтра, чтобы ваш бизнес не навернулся. С кем-то будет расставаться сложнее, потому что с ними классно в курилке или кофе пить. Но, в принципе, 10% каждый из вас легко сократит вообще сам. Ему даже консультант для этого не нужен. 

Если вы хотите сократить около 20%, но чтобы не навернулся бизнес, обычно вы обращаетесь за помощью к консультанту (фитнес-тренеру, добавляются походы в зал). Этот кейс умеют делать большая часть консультантов. 

К моей команде как к «большой четвёрке» начинают приходить от 30%, потому что треть — это перестройка опермодели, это сложно и долго, там нужна определённая поддержка. 

Если вы хотите сократить больше 30% вашей команды, задумайтесь: может, её надо вообще всю сократить? То есть, закрыть всё направление, потому что это катастрофически сложная задача с одной стороны. С другой, если у вас есть команда, в которой можно сократить 40-50% людей, она бездельничает или делает что-то не то уже очень давно. 

Мне хочется, чтобы CTO и CIO возглавили эту вечеринку, и это будут действительно более концентрированные команды с точки зрения знаний. Чтобы они формировали такие коллективы, в которых хочется работать — чтобы это был не масс-маркет, а условная Тесла в мире разработки. Чтобы CTO и CIO не ждали, когда придут злые консультанты или злой CEO, а чтобы действительно хотели стать партнёрами по бизнесу, как раз вычисляя эффекты, помогая разрабатывать продукты, которые бизнесу помогают двигаться вперёд. 

С точки зрения техлида — а если я ещё не стал CEO, что мне делать? 

Здесь небольшое отступление. У Альфа-Банка есть клёвые толстовки с надписью:

ИИ не заменит людей, 

ИИ заменит людей, которые не умеют использовать ИИ

Мне кажется, эта базовая мысль должна быть написана не только на толстовках Альфа-Банка, а вообще везде.

Я росла в советское время в парадигме T-shape экспертизы, когда ты должен быть специалистом в одной области: пришёл слесарем на завод и стал директором завода. Это одна зона экспертизы. 

Затем продуктовая разработка, в том числе, внесла историю про E-shape-экспертизу — когда ты условно был фронтенд-разработчиком, стал фуллстек-разработчиком (или должен стать). Кстати, сюда же относятся всякие UX/UI-дизайнеры. UX/UI — это классический пример E-shape-экспертизы.

Сейчас новое поколение, которое растёт и развивается, становится AI-enabled: то есть к стандартным хард и софт-скиллам добавляется огромный пул умения пользоваться инструментами. 

Здесь приведена цитата про землянку и про то, что нельзя построить крышу, не построив фундамент. Но я обычно своим консультантам говорю другое: если вы не будете включать голову, то я вместе с Chat GPT сделаю вашу работу в сотню раз быстрее. 

Поэтому самый важный навык сейчас для ребят — умение включать голову. Это касается, в том числе, джунов.

Как создать эту культуру

Невозможно завтра прийти и всем сказать: «Ребята, я тут доклад послушал, нам всем надо ИИ». Один человек (техлид, тимлид, руководитель направления или CTO) не может поменять это сам. Давайте исходить из гипотезы, что за многие годы, которые вы работаете на рынке, вы наняли много классных ребят. Именно поэтому тема про «сократи IT» звучит очень болезненно для каждого. 

Нужно на самом деле три вещи:

1. Инфраструктура: песочница, claude

2. Знания: обучение ^[3] и библиотеки успешных кейсов

Не делайте курсы сами — их и без того много. Но можно сделать витрину успешных кейсов или успешных промптов для обмена знаниями внутри компании. Например, создать промпт, который ищет все курсы по нужной теме. 

3. Процессы: бюджет, демо (возможность показывать свои наработки)

Эти три вещи запускают бесконечный конвейер инвестиций. Да, мы говорили не про сокращение, не про эффективность, а про инвестиции в искусственный интеллект и в развитие ваших команд, чтобы делать лучших из лучших. 

С точки зрения того, как выглядит команда, это чуть-чуть футуризм. С другой — у нас это работа на небольших проектах по разработке.

Вайб-кодинг: когда это работает

Мы взяли архитектора, аналитиков, разработчиков и так далее. Что дальше? 

В этой части у нас идёт оптимизация. Скромно пока пишем 20%, я от консультантов требую 30%. Если ты пришёл и сделал этот проект в части, например, бизнес-анализа и продуктового анализа, написал функциональные требования и всё это сделал вручную, то идёшь обратно и переделываешь это на базовых задачах 30%. Но опять же, я представляю здесь в этой части консалтинг — то есть ваши ребята должны работать условно в три раза эффективнее с ИИ, мои ребята — в пять раз эффективнее, иначе я не продам заказную разработку. 

Здесь приходит волшебное слово вайб-кодинг. 

На эту тему мой коллега сказал очень правильную вещь:

Основа правильного вайб-кодинга – продуманный системный дизайн 

Дмитрий Клитончик, директор технологической практики ТеДо

Дима — это директор, мой контрпарт, который руководит разработкой. Он с помощью двух выходных и бутылки вина написал нам приложение по работе и выгрузке CV всей нашей команды. Дима говорит, что нельзя дать вайб-код инструменты джуну и ожидать от него, что он напишет что-то невероятное. Но можно дать их человеку, который смыслит в архитектуре, в системном дизайне, и тогда он напишет приложение — да, не вау-приложение, но оно будет работать. Поэтому в утилитарных системах, в маленьких приложениях это, по сути, сокращается сейчас до двух людей, и мы такие штуки пилим сами. Опять же, это не будущее, не футуризм — это сейчас уже работает. 

 Чек-лист и что делать прямо сейчас

Мы очень любим таблички, презентации и чек-листы. А с точки зрения чек-листа безусловно, все должны заниматься культурой и эффективностью на каждом уровне — я как разработчик, я как техлид, я как CTO, но должен быть немножко разный фокус. 

CTO должен заниматься опермоделью — выстраивать процессы и постоянно мониторить показатели эффективности своей компании. Если вы не будете смотреть на метрики, вы никогда не узнаете, как вы начали работать. Слова «я ощущаю», «у меня есть гипотеза» и «мне кажется» надо вычеркнуть ещё на этапе того, как продуктовая разработка началась. 

Для инженера здесь важны две первые компетенции:

• Освоенные навыки E-shaped 

Помимо стандартных софт-скиллов и каких-то смежных направлений вроде изучения архитектуры для системного аналитика или фронтенд-разработки для UX/UI-дизайнера сюда же входят ещё AI-инструменты. Если вы не можете навскидку назвать 2-3 инструмента, которые в вашей сфере используются сейчас, то вы отстаёте от поезда — ещё не безнадёжно, но в целом он уже уходит. 

• Внедренные инструменты

В компании должно быть разрешено использовать инструменты на базе ИИ, причём не подпольно. Обеспечить инструменты и возможность безопасной работы — это must. 

С точки зрения техлида:

• Команда обучена работе с ИИ

• Регулярно оценивается эффективность

Я, как руководитель команды, оцениваю эффективность каждого отдельного человека и смотрю на проект в целом. 

Наши консультанты любят презентации. Когда мне их присылают, я их валидирую. У меня есть любимый стикер: «Непрочитанный GPT text detected». Обычно после этого они переписывают, но это тоже про включение головы.

Что в итоге?

Мы с вами находимся в эпохе настоящей революции. Поскольку наша команда начала заниматься ИИ очень давно, даже год назад я бы, наверное, говорила о том, что у нас первые робкие попытки его использовать. Сейчас я уже могу сказать, что это а) работает, б) приносит деньги, которые за прошедший год уже многие компании успели посчитать. Очень надеюсь, что сегодняшние цифры побудят вас применять ИИ и бороться за эффективность и за ваших классных ребят. 

Если вы пишете код с AI-ассистентами, строите агентные системы или отвечаете за то, куда движется стек вашей команды в ближайший год, приглашаем вас на Agentic Dev Conf ^[4] – конференцию о том, как AI-агенты заходят в реальный цикл разработки и что это значит для инженеров.

Если вы пишете код с AI-ассистентами, строите агентные системы или отвечаете за то, куда движется стек вашей команды в ближайший год, приглашаем вас на Agentic Dev Conf ^[4] – конференцию о том, как AI-агенты заходят в реальный цикл разработки и что это значит для инженеров.