🧠 Отчет от Google/DORA про ROI AI-разработки Прочитал свежий отчёт Google/DORA (2026) про ROI AI‑разработки. Там цифры, которые меняют угол зрения.

AI — это не магия, а усилитель. Он усиливает хорошие инженерные системы… и плохие — тоже.

Если у вас: ✅ нормальный CI/CD ✅ автотесты ✅ понятная архитектура ✅ платформенная культура ✅ маленькие batch size

→ AI реально ускоряет delivery.

Но если: ❌ деплои — боль ❌ ревью ручные и медленные ❌ QA — узкое место ❌ куча legacy ❌ хаос в процессах

→ AI просто ускорит производство техдолга. Что говорит отчёт (цифры) Google приводит конкретную модель на 500 инженеров: • ROI в первый год — 39% • Payback period — 8 месяцев • J‑Curve: −15% продуктивности на 3 месяца («плата за обучение») • Change Failure Rate растёт на +20% — это verification tax

Самое важное из отчёта: > «Проблема не в AI‑инструментах, а в организационной системе вокруг них»

Copilot сам по себе ROI не даёт. ROI создаёт система, которая умеет переваривать возросшую скорость: автоматические проверки, быстрые релизы, безопасный масштаб. Но есть и обратная сторона Даже с идеальными процессами AI несёт риски: • Shadow AI — разработчики сливают код в неофициальные инструменты • потеря контекста — код красивый, но не туда • овер‑инжиниринг и «милая ложь» моделей • если процессы хромают — вы просто быстрее копаете яму

DORA прямо пишет: AI не должен использоваться для сокращения людей. Настоящий ROI — в ускорении гипотез, фидбек-лупов и частоте экспериментов. Кто победит в 2026–2028? Не тот, у кого лучший Copilot. А тот, у кого лучшие процессы, лучшие платформы (IDP), короткие циклы обратной связи и культура, где AI — помощник, а не замена.

Подписывайся, чтобы не пропустить разборы без воды ↓

++ Я в «Сетка»++ MAX

________________ В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки