На Хабре в последнее время вышло две статьи про результаты, так сказать, внедрения ИИ в практики ИТ-отрасли: про сломанный найм (не очередная порция эмоций, а вполне законченное исследование вопроса), про общее помешательство на самой теме внедрения ИИ с несколькими яркими выводами. Было много и других статей, затрагивающих живые вопросы из этой темы.
Но мне как менеджеру в ИТ не хватает особого типа заключений: про управление производством в ИТ в разрезе применения ИИ. Может сложиться ложное впечатление, что сами организации до начала ИИ-революции уже были идеально спроектированы, и теперь, получив буст от новой технологии, они все, толкая друг друга крыльями, полетят к светлому будущему сверхприбылей и бесконечного удовлетворения всех возможных и невозможных потребностей. Однако, где-то был нюанс… Давайте про него и поворим
Цели
Наверное, всего больше поражает, что компании почти перестали говорить о своих конкретных целях. “Внедрение ИИ”, а также всякие “увеличения прибыли” не являются продуктовыми целями. Первое – это инструмент, он может быть интересен разве что инвесторам или соискателям. Никто же не интересуется, грузовики какого производства везут ваш груз в той или иной транспортной компании? – Везут себе и везут, главное, чтобы в срок. Второе – увеличение прибыли – это фоновая цель, которая характерна для всего капиталистического способа производства, какой смысл заострять на ней внимание?
Постулируется, что теперь, с помощью ИИ, можно будет делать больше продукта, тестировать больше гипотез, повышать эффективность всего и вся. Но никто не говорит дальше: что это за продукт? Кому вы собираетесь его продавать? Вообще, что делать с кризисом перепроизводства, когда количество продукта кратно вырастет? Через несколько таких кризисов мир уже проходил. Промышленность с новыми технологиями может выдать больше, покупатель не может всё это приобрести. Ответ обычно выглядел как тяжёлый экономический кризис, войны, революции.
ИИ, как очередная массовая технология, нивелирует достижения конкретной компании. Если вы собрали уникальных специалистов, слаженно работающих на хороший результат, то теперь любой Вася с достаточным количеством токенов может заказать стандартной распространённой модели точно такой же результат. Итог – экспоненциальное нарастание конкуренции, где любая ниша за короткое время заполняется неотличимыми друг от друга поделками. Да, ещё резкие пертурбации на рынке труда, и потребитель теперь не имеет постоянной работы, чтобы оплачивать ваш всё быстрее выходящий на рынок продукт. Кажется, с прибылью придётся повременить.
Управление
Но бог с ней, с мировой революцией макроэкономикой. Фокус внимания этой статьи больше на менеджменте внутри компании. И вот тут самое интересное.
Вообще, вокруг управления людьми и организациями за последние 50-100 лет выросла хорошего размера наука. Не буду перечислять названия всем известных талмудов. Скажу по-другому: есть много проверенного временем материала на тему, как делать с людьми надо, чтобы они работали лучше, и как не надо. Например, ещё в 80-е Демарко и Листер пишут про вред балаганящих опенсейсов или пагубность постоянных соревнований внутри отделов. А ещё до этого неглупые люди выработали нормы для производственных помещений: по освещению, по шуму, по содержанию углекислого газа и т.д. и т.п. Воздействие разных факторов на производительность человека хорошо изучено.
Закон Гудхарта, тот самый про KPI, был впервые сформулирован в 70-е годы XX века, а в 80-е уже вошёл в широкий оборот. Эффект кобры был известен ещё со времён колониальной подчинённости Индии, на 100 лет раньше. Казалось бы, знание,которое является уже частью культуры, что может быть не так? Однако мы из раза в раз читаем про очередную солидную компанию, которая проводит внедрение ИИ через внутрикорпоративные награды за использование токенов. Помог ли ИИ наиболее грамотно внедрить ИИ? – Кажется, случился сеанс метаиронии.
Решения
Ещё недавно, в эпоху Big data (помните такую?) были ожидания, что решения будут приниматься на основе подтверждённых данных. Что каждое решение будет не просто чьей-то интуицией или прихотью, а выводом из рационально объяснимых аргументов: трендов, распределений, вторых производных.
Кажется, всё сошли с ума на идее о том, что ИИ ускорит разработку чего бы то ни было и/или удешевит её. Но кто принимает решение, что именно разрабатывать? Кажется, за последние годы не открыто никаких новых ниш, кроме совсем специфичных. Бизнесы в первую очередь видят возможность делать то же самое, что делали и раньше, только интенсивнее – в надежде наконец добежать до своей удачи.
Иными словами, качество решений никак не улучшилось. Мало того, большинство бизнесов не имеет вообще никакого представления о стратегии либо имеют планы, которые систематически не выполняются. Вроде бы, у вас появился электронный помощник, который быстро может систематизировать весь мировой опыт и преподнести его в нужном виде. Давайте уже сделаем какие-то серьёзные выводы? – Нет, к курице с отрубленной головой приделывают ещё 4 ноги, чтобы она быстрее бежала вокруг двора.
Качественное решение не имеет временного измерения. Нельзя “подумать быстрее”, чтобы получилось лучше. Можно просто хорошо подумать, потом сделать. Вот на это больше не ставят ни крупные компании, ни маленькие. Всем кажется, что просто бесконечным перебором бесчисленных сырых прототипов можно наконец найти свой Идеальный продукт. Как та мартышка, которая за миллиард лет случайно напечатала “Войну и мир”.
Найм
Расписывать тут много смысла не имеет: могу лишь снова посоветовать недавнюю статью на Хабре, в которой вывод о его сломанности аргументирован максимально популярно.
Отмечу лишь один аспект, особенно ярко проявившийся у нас в России в последние пару лет. Компании из моря претендентов выбирают тех, у кого есть максимальное воспадение по конкретным навыкам и, что особенно забавно, технологиям!
Казалось бы: ИИ приучает, что теперь знание технологии не так важно, как знание общего устройства, принципов, наличие насмотренности и решённых кейсов. Вопрос изучение новой технологии как бы отошёл на второй план, тем более что код теперь пишет агент.
Тем более странно, что найм движется ровно в противоположную сторону. Как-будто компаниям нужен не универсальный инженер, а именно такой, какой есть уже сейчас, просто ещё один. Кричим на всех углах про использование ИИ в производственной деятельности, сами ищем по старинке человека, который когда-то где-то прочитал именно ту одну единственную книжку с правильным названием!
Process management
Сколько раз вы, приходя на новую работу, видели что-то вроде BPMN-модели процессов вашего отдела? Отделов, для которых вы делаете продукт? Вообще любую иную наглядную информацию, из которой можно достоверно узнать, как именно работает компания вот прямо сейчас? – Я ни разу. Может быть, мне не везло с компаниями, хотя некоторые из них на слуху в ИТ-мире и считаются хорошими работодателями.
В компаниях до сих пор совершенно допустимо, когда документации на производственный процесс либо нет никакой, либо есть какая-то, давно устаревшая, и всем лень её обновлять. Далее вы запускаете в этот садик ИИ. Что он там вам улучшит? Знание тонким слоем размазано между головами участников. Многое не проговорено и не зафиксировано, поэтому каждый понимает по-своему, из-за чего возникают частые конфликты.
И если сотрудники внизу и в серединке не ведут документацию от непонимания её пользы либо от постоянного перегруза другими задачами, то топы иногда сознательно запутывают процесс, чтобы иметь люфт принимать именно те решения, которые выгодны только им.
Как было сказано на публичной записи подкаста Три тимлида заходят в бар, любой процесс – временная договорённость между собой лиц, принимающих решение. В какой-то момент выгоднее стало написать правило, чем каждый раз бодаться.
И если вы хотите всерьёз улучшить процессы в компании, то вам надо сначала привести к согласию ваших топов. Для многих компаний это задача со звёздочкой. Так что рано обмазывать ИИшкой то, что сначала ещё должны произвести на свет живые люди.
People management
Тут, кажется, совсем катастрофа. В гонке ИИ бизнес совсем забывает о тех, без кого он просто не может работать, – о людях. Массовые сокращения на первых радостях, что можно экономить на ФОТ белых воротничков, и сопутствующий перманентный стресс у тех, кто пока ещё на работе. Передача от всех уволенных оставшимся “ответственности” и “зон роста” – с присказкой, что теперь де новые требования к эффективности на рабочем месте. В кавычках – потому что без дополнительных ресурсов это профанация. “У вас там теперь ИИ, он поможет”. Потогонная система, следующая из простого подхода: всю рутину наконец можно отдать ИИ, а самому заниматься творческой работой!
Опять же, человек как производственная единица достаточно хорошо изучен за время с начала промышленной революции. Интенсивность умственного труда не может расти постоянно. Никакой человек не выдержит и недели в режиме “ИИ делает всю ерунду, а ты с утра до ночи принимаешь только важные решения”.
Вот и нейробиологи говорят о том же. В кулуарах Saint TeamLead conf 2026 я подошёл к замечательной Дарье Бородиной после её доклада про то, как руководителю справляться с повышенной когнитивной нагрузкой. Там понятные и практичные советы про то, что нагрузку надо чередовать, а к своей психике относиться как к управляемому ресурсу. А на мой вопрос – мол, теперь от нас требуют постоянного участия в важных решениях, как быть с этим? – Дарья ответила поразительно хорошим, но почему-то немного наивным рассуждением: наверное, компании сократят рабочий день до 4-6 часов…
Вы правда ждёте, что вы будете запускать агентов, а сами пойдёте пораньше домой? Кажется, несмотря на все достижения информатизации, компании всё больше возвращаются к дремучим практикам: загнать всех в офис и контролировать, чем эти работники там у нас занимаютс. Правда, эпидемия сгона всех обратно в офисы не прекращается:
Работодатели сокращают удаленку. В 2025 году количество сотрудников на дистанте снизилось почти на 22%. Специалисты по подбору персонала сейчас называют этот формат занятости привилегией и дополнительной мотивацией для ценных кадров.
Есть надежда?
В интересной статье на Хабре, в которой автор немного с другой стороны попытался раскрыть вопрос применения ИИ к управлению, я оставил комментарий, где высказал смелую мысль:
Действительно большой прирост эффективности случится тогда, когда целые организации будут проектироваться связанно, а процессы для них будет помогать писать ИИшка.
Здесь и горечь от наблюдаемого вокруг, но и надежда. Кажется, многие компании не получат действительно радикального прироста полезности, оставаясь всё теми же странными клубками часто взаимопротиворечащих интересов. Как принято говорить, если у вас хаос – вы автоматизируете хаос. ИИ лишь выступает катализатором: реакции теперь просто идут ещё быстрее.
Выходом может быть построение рядом нео-компаний с новыми подходами к производству. Начать с того, чтобы под конкретный процесс сделать действительно оптимальную орг.структуру. И заполнить её людьми не только по “компетенциям”, но и по психологической совместимости. Опять же, знание про всё это уже давно есть: вопросами сочетания людей в командах занимались ещё со времён составления экипажей боевых кораблей, реактивной авиации и первых космических аппаратов. А строить новые коллективы поверх старого организационного легаси кажется совсем сложно, учитывая неизбежное сопротивление зрелых структур.
И эти новые коллективы будут чуть другими. ИИ неизбежно будет нивелировать вес слова отдельного начальника. Волюнтаризм и корпоративный эгоизм должны будут уступить место мягкому наставничеству, вдумчивому планированию. Культ героизма и преодоления трудностей ради квартального отчёта – небольшим, но постоянным улучшениям, работе на долговременный результат. Собственно, мы и так все знаем, что спокойная и вдумчивая работа приносит на круг больше выгоды. Просто если теперь компания AI-first, то невозможно будет дальше не замечать этого ради амбиций очередного харизматика или политикана, вставшего у руля.
Заключение
Как часто это бывает, человечество, доводя себя до очередного крупного кризиса, само же изобретает способ его преодолеть.
В ИТ, да и в целом в беловоротничковых работах, удовлетворённость собственно работой упало ниже некуда. Огромное количество работников совершенно искренне не понимают, чем они занимаются и какую пользу это приносит. Дэвид Гребер даже написал про эту проблему целую книгу, которая сделала его мировой знаменитостью.
И вот теперь в наших руках инструмент, который может не только легко систематизировать положительный опыт в сфере совместного производства, но и давать действенные советы, исходя из конкретики каждой ситуации отдельно. Письменная культура человечества накопила огромное количество материала, посвящённого этому вопросу. Выводы теперь делаются электронным мозгом. Бери и пользуйся!
Я думаю, разработчики, которых сейчас заставляют писать код ИИшкой, всё чаще будут приносить на стол начальству не только теги и скрипты, но и кое-какие соображения по реорганизации процессов, по развитию продукта. Это неизбежно, так как модели универсальны. И я надеюсь, это давление снизу в том числе сдвинет с мёртвой точки современный менеджмент, который как-будто уже давно готов перейти на новый уровень, но всё лихорадочно пытается хвататься за старые привычные практики.
А ещё лучше, когда движение будет идти с двух сторон – и сверху, и снизу. Всё-таки начальникам платят как раз за то, чтобы они думали и принимали решения.
Автор: botyaslonim
