Ваша IT-команда должна стать «AI-заводом»

Мы уже живем в динамично меняющемся мире IT и смежных сфер, которые переворачиваются благодаря технологиям LLM и AI (тому самому «матану», на который многие забивали на третьем курсе).

Главное изменение с точки зрения управления процессами заключается в том, что человека убирают из цепочки поставки ценности как узкое звено. В IT именно человеческий фактор больше всего влияет на Time-to-Market (T2M). Замена навыков человека как узкого звена на AI настолько сильно ускоряет процессы, что результат ошеломляет. Например, замена процесса публикации на сайт для крупной компании может ускорить T2M с 30-40 дней, со всеми юридтческими проверками на процесс в 30 минут.

Что уж говорить про Anthropic, которая первой вывела на рынок возможность создавать AI-специалистов и целые команды AI-агентов, включая AI-управленца.

Я провел эксперимент в своем проекте и пришел к выводу: создавать команды AI и управлять ими — не самая сложная задача. Сложность в том, чтобы быстрее других «оборачивать» их нужными инструментами.

Хотите вы этого или нет, любая компания сейчас должна кардинально внедрять AI в свои процессы. Иначе есть риск потерять скорость поставки ценности и затеряться в лесу более находчивых конкурентов.

К чему нас приведут эти изменения?

1. AI-интерфейс как стандарт. Любые создаваемые в IT инструменты должны быть AI-ready. Это значит — иметь интерфейс для взаимодействия с искусственным интеллектом через MCP, протокол OpenAI и прочее.

2. Уменьшение количества людей в командах. Команды из 7 человек начнут уменьшаться до 2–3 специалистов. Задачи сместятся с написания кода на настройку «AI-заводов» по производству ценности. Человек становится наблюдателем (observer) за процессом.

3. Ускорение поставки. Резко ускорится Time-to-Market (T2M) и повысится пропускная способность (Throughput) по результату.

4. Обесценивание монолитного ПО. Ценность «тяжелого» программного обеспечения снизится, что больно ударит по мастодонтам IT-индустрии. Мы недалеки от того, что даже на уровне операционных систем будет создаваться более узкоспециализированное ПО, что также может повысить безопасность систем.

5. Переоценка человеческого труда. Ценность рутинного человеческого труда в IT действительно упадет, так как человек перестанет быть узким местом (бутылочным горлышком). Но вырастет ценность ответственных за процесс, так как AI пока неясно, станет ли субъектом права или останется объектом.

6. Трансформация SaaS-модели. Модель оплаты за количество пользователей потеряет смысл. Ценообразование сместится в сторону эквивалента затраченной энергии (как токены в AI).

7. Новая налоговая база. Принципы расчета налоговой базы могут измениться. Возможно, налоги будут привязаны к вычислительным ресурсам (калориям/энергии). Хотя здесь всегда оставят зазор, чтобы дособрать «за воздух».

8. Новые риски и задачи менеджмента. Точность прогнозирования вырастет, так как основные риски смещаются на более низкий уровень — доступность GPU/серверов, перебои электричества и информационную безопасность.

Что делать человеку?

Вопрос остается открытым. Возможно, ответ кроется в переходе от роли «исполнителя» к роли «архитектора» и «ответственного за процесс», а также в развитии навыков, которые позволяют быстро создавать инфраструктуру для таких AI-команд.

За нами все еще остается юридическая ответственность, и как ее перекладывать на AI, сейчас совсем не понятно.

#интересное