惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

WordPress大学
WordPress大学
Spread Privacy
Spread Privacy
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
L
LINUX DO - 热门话题
T
Threat Research - Cisco Blogs
T
Tenable Blog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
AI
AI
P
Proofpoint News Feed
A
About on SuperTechFans
P
Privacy International News Feed
月光博客
月光博客
雷峰网
雷峰网
S
Secure Thoughts
博客园 - 叶小钗
博客园 - 聂微东
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Project Zero
Project Zero
The Cloudflare Blog
SecWiki News
SecWiki News
The Hacker News
The Hacker News
V
Vulnerabilities – Threatpost
罗磊的独立博客
A
Arctic Wolf
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Know Your Adversary
Know Your Adversary
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
T
Troy Hunt's Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Schneier on Security
Schneier on Security
小众软件
小众软件
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园 - 司徒正美
T
Tailwind CSS Blog
量子位
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
S
Security @ Cisco Blogs
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
S
SegmentFault 最新的问题
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
宝玉的分享
宝玉的分享
L
Lohrmann on Cybersecurity

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
10× труда. 10% к бонусу. Главный риск AI-эпохи — это сениор AI-инженер, который умеет считать
VeterManve · 2026-05-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели5.5K

Мнение

В книге «Hard Things About Hard Things» Бен Хорвитц формулирует одно из тех правил, которые звучат банально ровно до того момента, как ты пробуешь их нарушить:

> Сотрудник работает хорошо, когда знает, что это принесёт пользу компании — и ему лично. И то и другое одновременно. Не одно из двух.

Это уравнение держало индустрию софта 30 лет. Слева — польза компании от твоего труда. Справа — то, что ты за это получишь. Зарплата. Бонус. Промо. Опционы. Признание. Equity. Что угодно, лишь бы две стороны были соизмеримы.

Уравнение работало, потому что у обеих сторон был естественный ограничитель — масштаб одного человека. Один разработчик закрывает столько-то задач в спринт. Senior — больше, но не в 10 раз. Бонус вырастает соразмерно. Промо приходит соразмерно. Уравнение балансируется само собой — год за годом, без особых усилий со стороны менеджмента.

Теперь представь, что одна сторона уравнения внезапно взлетела в 10 раз.

Дирижёр × 10

В прошлой статье я писал о дирижёре — сильном инженере, который управляет десятком AI-агентов и в одиночку выпускает за неделю релиз, на который раньше уходило 20 человек и два месяца. Это не теоретическая фигура — это люди, которых я наблюдаю в команде. Они существуют. Они делают то, что описано.

Левая часть уравнения для них улетела в небо. Польза компании от их труда — десятикратная. Стократная, если посчитать аккуратно — потому что компания экономит не только время дирижёра, но и зарплаты 19 несуществующих коллег.

Что в правой части?

Часто — та же зарплата плюс «спасибо, ты молодец». Может быть, бонус +10% к привычным. Может быть, обещание промо в следующем году. Может быть, дружеское похлопывание по плечу от CTO.

Хорошо. Стоп. Посмотрите на уравнение глазами того самого дирижёра.

Слева у него — десятикратный вклад. Справа — приращение в стиле «как было раньше, только чуть больше». Уравнение порвалось. Не нужно никаких революций, не нужно никакого «нового поколения», чтобы это заметить. Дирижёр сам считает, и считает прекрасно — он же инженер.

Стандартные ответы и почему они не работают

Когда я предлагаю руководителям подумать на эту тему, обычно слышу один из четырёх ответов.

«Ну он же получает свою зарплату плюс бонус». Зарплата была сформирована под старое уравнение. Когда вклад растёт в 10 раз, эта зарплата перестаёт быть compensation — она становится статусом. «Я работаю за столько-то рублей». А есть ещё дополнительные 9 «человеко-долей вклада», за которые он не получает ничего. Дирижёр видит это так: он бесплатно подарил компании 9 виртуальных сотрудников.

«Мы дадим ему промо в следующем году». Куда? К Tech Lead? Он уже Tech Lead по факту. К Director? Это политическая позиция, чаще не про инженерное ремесло. Дирижёр выбрал ремесло, иначе не стал бы дирижёром. Промо в management — это не upgrade для него, это downgrade с точки зрения того, чем он хочет заниматься.

«Опционы». В РФ-компаниях опционы — редкость, особенно в federal/regulated сегменте, где их часто нет в принципе. Даже там, где есть — vesting 4 года, cliff год. Дирижёр AI-эпохи может уйти за это время трижды.

«Признание. Видимость. PR». В корпоративном Slack не сделаешь личный бренд. Дирижёр это знает. Если бы он работал ради признания, он бы пошёл в Open Source или на конференции, не в federal-financial.

Ни один из четырёх ответов не балансирует уравнение, если левая часть выросла в 10 раз.

Что у него есть кроме компании

Раньше у дирижёра была одна реалистичная опция — работать на компанию. Альтернатива «сделать свой продукт» упиралась в очень простую вещь: нужны деньги. Нужны 19 коллег. Нужен офис. Нужны 6-12 месяцев runway без зарплаты, чтобы дойти до первого пользователя.

Это большой барьер. Большинство людей перед ним отступают. Не потому что они не могут — а потому что цена входа в собственный продукт огромная.

Теперь барьер исчез.

Дирижёр AI-эпохи буквально может сделать продукт за чашкой чая на кухне в одиночку. Стоимость продукта — стоимость выпитого чая. Я не преувеличиваю.

Размещение в облаке — копейки. Маркетинг — органический (если он умеет писать, а дирижёры обычно умеют). Разработка — десять агентов под его управлением. Команда продакт-менеджмента — он сам, понимающий конечного пользователя глубже, чем любой PM с MBA. Команда QA — те же агенты плюс он. Дизайн — Figma с AI, либо генерация интерфейсов прямо из кода.

Где-то месяц спустя у него есть продукт. Год спустя — у него выручка. Два года — он богаче, чем был в найме.

Невидимая опция

Опция «уйти и сделать свой продукт» физически возможна сейчас впервые в истории индустрии. До 2024 года она была теоретической — «если ты гений, если у тебя сбережения, если найдёшь сооснователей». Сейчас — она реальная. Один человек. Чашка чая. Продукт.

И это меняет переговорную позицию дирижёра с компанией радикально.

Раньше у него было «соглашайся или ищи другую компанию». Перебор работодателей в одном кругу зарплат. Дирижёр мог немного двигать зарплату при смене — но всегда оставался в найме.

Сейчас у дирижёра альтернатива «соглашайся на условия компании или иди делай свой продукт». А если он сделает продукт хотя бы на 30% так же мощно, как делал внутри компании, — он заработает за год то, что не получил бы за 5 лет работы.

Большинство руководителей этой опции в голове не держит. Они продолжают мыслить старыми категориями: «у меня же его зарплата выше рынка». Какого рынка? Рынка найма. Но дирижёр-то теперь сравнивает с альтернативой «свой продукт».

И вот в этой точке ломается ещё одна вещь, которая раньше работала.

Лояльность из страха ушла навсегда

В классической модели часть лояльности держалась на простом страхе — «куда я пойду со своими навыками, чтобы быстро восстановить уровень дохода». Это не благородный мотив, но он работал. Большая компания, стабильность, ипотека.

Уберите страх — что остаётся?

Только реальное желание делать именно этот продукт с именно этой командой. И только реальное ощущение, что компания справедливо делится результатом твоего труда.

Если хотя бы одно из этих условий не выполняется — дирижёр уходит. Не «когда найдёт лучшее предложение» — а тогда, когда ему вдруг захотелось.

Что нужно делать

Уравнение балансируется одним из трёх способов. Все три неудобны для руководителей старой школы. Все три обязательны.

1. Доля результата, а не доля компании. Опционы плохо соревнуются с альтернативой «делать свой продукт» — vesting слишком длинный. Альтернатива: revenue share на конкретные продукты, которыми дирижёр непосредственно владеет. Делаешь продукт, который приносит компании X в месяц — получаешь Y% от X. Без vesting. Без cliff. С первого месяца.

Это не «бонус» — это партнёрство. И это единственное, что соизмеримо с опцией «сделать своё».

2. Радикальная автономия и собственность. Дирижёр должен иметь возможность сказать «эту фичу мы не делаем» — и это решение должно стоять. Любая иерархия одобрений, накладывающаяся сверху, обнуляет ощущение собственности. Если ты не владеешь продуктом по факту — ты не дирижёр, ты executor с премиум-инструментами.

3. Прозрачность экономики. Дирижёр должен видеть, сколько денег приносит то, что он делает. Не «у нас был хороший квартал». А «вот эта фича в твоей зоне ответственности генерит X выручки в месяц, маржа Y%». Без этого он не может оценить, справедливо ли с ним делятся.

Старый менеджмент против всех трёх пунктов будет инстинктивно сопротивляться. Это естественно — они выросли в среде, где автономия равна риску, экономика была закрыта от инженеров, а доля результата была привилегией C-level. AI-эпоха ломает эти три привычки одновременно.

Что будет, если не делать

Простой расчёт.

У вас в команде один сильный дирижёр. Он делает столько же, сколько раньше делали 20 человек. Вы платите ему столько же, сколько раньше платили senior — плюс +20% «спасибо» сверху.

С его точки зрения, вы экономите 19 зарплат за его счёт. Эти 19 зарплат — его невидимое донорство компании. Он считает.

Один из двух исходов:

Исход А: он молча терпит и уходит через 6-18 месяцев. Делает свой продукт. Через год вы читаете на Hacker News или в TechCrunch (или в LinkedIn-фиде) про человека, который запустил соло-проект на $X MRR. Это ваш бывший дирижёр.

Исход Б: он остаётся. Но потихоньку начинает экономить силы. Перестаёт ловить дичь в работе агентов на стыках. Качество ползёт вниз. AI-конвейер вашей команды превращается в ускоренный конвейер шума. Вы теряете 19 зарплат экономии — потому что без дирижёра 10 агентов производят 10 потоков мусора.

Ни один из исходов не хорош для компании.

В заключении

Бен Хорвитц был прав в 2014-м, и он прав сейчас. Уравнение между «польза компании» и «польза сотруднику» должно балансироваться — без этого ничего не работает.

Просто теперь правая часть уравнения должна расти в 10 раз вместе с левой. Иначе ваш сениор AI-инженер спокойно встаёт, наливает себе чай и начинает строить продукт, который через год может оказаться вашим конкурентом.

Кто это поймёт раньше — удержит дирижёра. Кто опоздает — увидит его на стартап-стенде в следующем году, и не на своём.


В прошлых статьях — почему конвейер мёртв и почему лояльность стала единственным мультипликатором.

Если у тебя в команде есть дирижёр и ты пересмотрел его пакет — расскажи в комментариях, как это устроено. Особенно интересно: revenue share без vesting в большой компании — кто-то делал?

#AITransformation #CTO #EngineeringLeadership #StartupEconomics #AINative