… не новости про AI, а то, что происходит под ними: как реально меняется работа внутри технологических команд.

Самое смешное, что "AI заменит всех" пока выглядит немного иначе. AI хуярит быстрее, а человек теперь сидит и проверяет, не нахуярил ли он херни. Добро пожаловать в будущее.

И пока больше всего цепляет одна вещь. AI очень быстро удешевляет само исполнение. Код, прототип, исследование, анализ, первый вариант решения теперь можно получить сильно быстрее. Но узкое место не исчезает. Оно переезжает. Все важнее становится нормально понять задачу, разложить ее, дать системе контекст, определить критерии результата и потом проверить, что получилось не просто убедительно, а правильно.

У разработчиков отсюда появляются spec-driven workflow (спецификация процесса): один агент исследует и планирует, другой делает, третий проверяет. У PM граница между “описать идею” и “собрать рабочий прототип” становится тоньше. А в production агенты часто получают не магическую задачу “сделай все”, а скучные и хорошо проверяемые куски работы.

Поэтому мне пока нравится такая формулировка: чем дешевле становится исполнение, тем ценнее становятся постановка, суждение/оценки, проверка и способность собрать из технологии работающий процесс. То есть “уметь пользоваться AI” постепенно может оказаться слишком слабым описанием навыка. Интереснее - уметь строить работу вместе с ним.

Если хочется покопаться в первоисточниках: Coinbase о том, как AI изменил инженерный найм: https://www.coinbase.com/blog/interviewing-engineers-in-the-ai-era-lessons-from-a-year-of-rebuilding Обсуждение реальных AI-dev workflow на Hacker News: https://news.ycombinator.com/item?id=48413629 Живой production-кейс GitHub Agentic Workflows: https://github.github.com/gh-aw/blog/2026-08-10-weekly-update/ Как PM уже используют AI для рабочих прототипов: https://www.reddit.com/r/ProductManagement/comments/1um29f1/how_are_you_all_prototyping_now_that_ai_is_so/