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

C
Cisco Blogs
Schneier on Security
Schneier on Security
T
Tor Project blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
T
Tenable Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
T
Threat Research - Cisco Blogs
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Security Latest
Security Latest
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
NISL@THU
NISL@THU
L
Lohrmann on Cybersecurity
Scott Helme
Scott Helme
Webroot Blog
Webroot Blog
Project Zero
Project Zero
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Spread Privacy
Spread Privacy
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
PCI Perspectives
PCI Perspectives
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
W
WeLiveSecurity
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
N
News | PayPal Newsroom
Help Net Security
Help Net Security
The Hacker News
The Hacker News
H
Heimdal Security Blog
O
OpenAI News
S
Security @ Cisco Blogs
N
News and Events Feed by Topic
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
G
GRAHAM CLULEY
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
博客园 - 叶小钗
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
T
Tailwind CSS Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
A
Arctic Wolf
I
Intezer
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
S
Security Affairs
P
Proofpoint News Feed
S
Secure Thoughts
腾讯CDC
Google DeepMind News
Google DeepMind News
量子位
罗磊的独立博客

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
Почему 10× от AI могут дать только лояльные сотрудники
VeterManve · 2026-05-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели52

Мнение

В прошлой статье я говорил, что конвейерная модель производства софта несовместима с AI, и что вместо конвейера нужен дирижёр — сильный инженер с продуктовым мышлением, управляющий оркестром агентов.

Ту статью многие прочитали как «вот и хорошо, нанимаем нескольких сеньоров, увольняем середину, экономим на FTE». Это понятно с точки зрения CFO — но это полупонимание.

Дирижёр без мотивации — это не дирижёр. Это дорогой пассивный наблюдатель. AI рядом с ним даст ровно ноль ускорения.

Сегодня — про вторую половину. Кто реально получает 10× от AI и почему это вопрос лояльности, а не технологии.

10× — это не миф. Но он есть не у всех

Когда люди говорят «AI ускоряет разработку в 10 раз», они обычно имеют в виду статистику от вендоров. Эта статистика собрана на синтетических тасках или в lab-условиях. Если переложить её на реальный продукт в регулируемой среде — она не работает.

Реальные 10× случаются. Я наблюдал их лично. Но не «у всех с Copilot». А у конкретных людей.

Это сеньор-инженер, который хочет, чтобы фича вышла. Он не сидит между ритуалами. Он не ждёт спринт-плэннинг. Он берёт три-четыре агента, гоняет их параллельно: один пишет тесты, другой делает миграцию, третий правит документацию, четвёртый ревьюит свой собственный код. Он сам — пятый. Он переключается между ними как трейдер на бирже, проверяет вывод, отбраковывает мусор, гонит дальше.

Релиз, на который раньше уходило две команды и два месяца, такой инженер выпускает один. За неделю. Не потому что он гений — а потому что AI снимает с него всю работу, которую он мог не делать, и оставляет только ту, где нужна голова.

10× — это не миф. Это конкретное число, которое появляется у конкретных людей в конкретных условиях.

Условие первое — компетенция. Условие второе — желание

С компетенцией всё понятно: нужен сильный инженер с продуктовым мышлением. Эту часть мы разобрали в прошлой статье.

А вот «желание» — гораздо интереснее, и почти никто из руководителей его не считает.

Возьмём того же сильного инженера и поставим в среду, где:

  • его мнение игнорируют;

  • роадмап составляет PM, который не знает архитектуры;

  • ему за всю работу спасибо сказали один раз — и то когда он бесплатно вышел в выходной;

  • бонус привязан к скорости, а не к продукту;

  • HR раз в полгода присылает форму engagement-survey, и больше культура не существует.

Сколько 10× он выдаст?

Ноль. Он выдаст 1.0 — норматив. Сделает то, что попросили, и пойдёт домой.

И это не его вина. Это рациональное поведение. У AI нет skin in the game — у инженера тоже нет. Зачем ему гнать на максимум?

Старая модель производства софта прощала низкую лояльность. У тебя был конвейер из 30 человек. Если один не вкладывался — компенсировали остальные. Скорость падала на 3%, но продукт ехал.

Новая модель — нет. У тебя теперь 1 дирижёр на участок. Если он не вкладывается — провален весь участок. И никто его не подстрахует, потому что подстраховывать некому: AI не подстраховывает, а соседний дирижёр занят своим оркестром.

Лояльность стала единственным мультипликатором. Не процессы. Не инструменты. Не методологии. Не курсы Cursor для джунов. Лояльность конкретного человека к конкретной задаче.

Лояльность сквозь зубы — это не лояльность

Тут важно разделить две вещи.

Первое — показная лояльность. Когда человек ходит на standup, кивает на decision'ы руководства, говорит «понял, сделаю», ставит лайки в корпоративном Slack, и при этом считает дни до увольнения. У него нет внутреннего конфликта — он просто играет роль до момента, пока не появится оффер получше.

Этой лояльности AI-эра дала вторую жизнь. С Cursor / Claude Code человек может имитировать продуктивность ещё качественнее. PR летят, тикеты закрываются. Метрики зелёные. Только продукт от этого не лучше — потому что человек не вкладывается, он закрывает таски минимальным усилием через агента.

Второе — реальная лояльность. Это когда инженер в час ночи лезет в логи прода, потому что ему стрёмно, что фича может сломаться у пользователей. Не потому что ему за это заплатят. Не потому что его уволят если он не полезет. А потому что это его продукт. Он хочет, чтобы он работал.

Такой инженер с десятком агентов выплавляет релиз в одиночку, потому что ему интересно посмотреть, что получится. Если получится плохо — он сам же первый увидит. Если хорошо — он гордится.

Это та лояльность, которую вы хотите. Это та, которой не купишь зарплатой выше рынка. Её не выкупишь и опционами — ну, выкупишь немного, но не до уровня «в час ночи лезу в прод».

Что её рождает

Не курсы по AI. Не корпоративный merch. Не Slack-каналы с эмодзи.

Реальная лояльность инженера к продукту собирается из нескольких компонентов. Все они банальные. Все они известны 30 лет. Большинство компаний их системно нарушает.

Автономия с ответственностью. Дирижёру нужно дать его участок и не лезть в управление оркестром. Если ты каждый день спрашиваешь «а почему ты решил так, а не иначе» — ты роняешь не его компетенцию, а его желание её применять. Альтернатива: сформулировать желаемый исход, дать ему свободу выбора инструментов, спросить через две недели результат. Если результат не получен — разбираться. Если получен — не лезть.

Уважение к компетенции. Когда дирижёр говорит «эту фичу мы делать не будем, потому что Y» — это не сигнал «нанятой работник упирается». Это сигнал «человек, погружённый в архитектуру и продукт, видит то, что не видно сверху». Подавляешь — теряешь компетенцию. Слушаешь — получаешь решения, которые не пришли бы в голову менеджеру.

Связь с продуктом, а не с тикетом. Если инженер видит реальных пользователей, реальные метрики, реальные деньги — он работает на продукт. Если он видит JIRA-тикеты, story points и velocity — он работает на тикет. AI-эра обостряет этот выбор: AI отлично закрывает тикеты, но плохо строит продукты. Если ты замеряешь velocity — ты получишь velocity, а не продукт.

Признание ответственное, а не дежурное. Не «спасибо за релиз», а «помню, как ты в феврале сделал миграцию баз, на которой сейчас весь bilable объём держится». Точечно. Конкретно. С памятью. Это в десять раз ценнее годовой премии, потому что это сигнал «тебя видят как человека, а не как FTE».

Защита от бюрократии. Лучший инженер ненавидит бессмысленную работу больше, чем неправильную. Если ему нужно собирать справки, оформлять плановые отпуска через 5 одобрений и согласовывать commit-message с тимлидом — он сгорит за полгода. Не на самой работе, а на её обёртке. Дирижёру нужно отбивать это бюрократическое давление руководителем — иначе он уволится и пойдёт туда, где не отбивают, но хотя бы не давят.

Менеджер, который понимает что происходит. Дирижёр не может работать под менеджером, который раз в неделю спрашивает «когда будет готово» и не видит ни сложности задачи, ни прогресса. Это не про техническое образование менеджера — это про эмпатию и любопытство к тому, что человек делает. Без этого инженер чувствует себя на конвейере, даже если он формально дирижёр.

Что её убивает

Если коротко — всё то, что в старой конвейерной модели работало. Парадокс: вещи, которые держали конвейер на плаву, в инженер-центрированной модели становятся ядом.

  • Сравнение между инженерами по velocity / closed tickets. Раньше — стимул конкуренции. Теперь — стимул халтуры через AI.

  • Назначение задач сверху без обсуждения. Раньше — нормально для исполнителя. Теперь — отказ дирижёру в его роли.

  • Микроменеджмент по форме оформления PR / коммитов / документации. Раньше — необходимое для масштаба команды. Теперь — повод уволиться.

  • «Срочно надо к пятнице, мы пообещали». Раньше — стандартная мобилизация. Теперь — сигнал «нам не важно, что ты думаешь о реалистичности».

  • Замена ушедшего сеньора джуниором с Copilot. Раньше — иногда работало. Теперь — нет, потому что джун с Copilot не дирижёр, и от него нельзя ждать 10×. От него можно ждать 1.5×, и то не всегда.

  • Onboarding-курсы по AI как замена культуре. Курс — это инструмент. Культура — это среда. Курс без культуры производит обученных, но немотивированных людей с Cursor.

Что это значит на практике

Если ты руководитель команды, то новая иерархия приоритетов получается такой:

  • Удержать сеньоров-дирижёров любой ценой. Не «соразмерной рынку», а «любой». Потому что замена одного дирижёра обходится не в его зарплату × 6 месяцев (классическая формула). Она обходится в скорость продукта. Дирижёр ушёл — участок просел на 50% на полгода. Это не FTE-расчёт, это P&L.

  • Перестать оценивать сильных через метрики, придуманные для слабых. Velocity, closed tickets, story points — это инструменты учёта на конвейере. Применять их к дирижёру — оскорбление.

  • Открыто разговаривать о смысле работы. Не корпоративная миссия в рамке. А «вот в этом квартале мы делаем X, потому что это даст бизнесу Y, и нам важно сделать качественно, потому что Z». Дирижёр работает на смысл, а не на трекер.

  • Дать дирижёру право говорить «нет». Это самое сложное для CTO/CEO. Но если у дирижёра нет права отказаться от глупого требования — он либо его выполнит и потеряет уважение к себе, либо уволится. И в обоих случаях ты потеряешь дирижёра.

  • Платить выше рынка. Не потому что иначе он уйдёт за деньги. А потому что зарплата — это гигиенический фактор. Если она ниже рынка — она съедает энергию на фоновую тревогу «меня недооценивают». Если выше рынка — она исчезает из головы инженера и он начинает работать на продукт. Это лучшая инвестиция в продуктивность из возможных.

Закрытие

В индустрии часто говорят: «AI заменит инженеров». Может быть, через десять лет — и заменит. Сегодня — нет.

Сегодня AI усиливает лучших и обнажает посредственных. Хороший инженер с AI выдаёт 10×. Посредственный инженер с AI выдаёт 1.0×, но красиво обёрнутого мусора. Это не количественная разница — это разница в типе результата.

И ключ к получению 10× — не покупка лицензии Cursor для всех. Ключ — это лояльность конкретных людей, без которой AI ничего не делает.

Если у тебя в команде нет лояльного дирижёра — у тебя нет AI-преимущества. У тебя есть просто ускоренный конвейер, который производит больше шума.

Если у тебя есть один лояльный дирижёр — у тебя есть бизнес, который растёт быстрее конкурентов.

Если у тебя есть пять — у тебя нет конкурентов.


В прошлой статье — почему конвейер мёртв и нужен дирижёр: https://www.linkedin.com/pulse/дирижёр-вместо-конвейера-как-ai-ломает-классический-pipeline-denisov-tlcge/

Если вы строите AI-native команду — расскажите в комментариях, как вы удерживаете тех, без кого 10× не работает.

#AITransformation #EngineeringCulture #CTO #EngineeringLeadership #AINative