Кажется, вокруг AI в разработке сейчас есть очень удобная формула: подключили Copilot / Cursor / Claude - и команда стала работать в несколько раз быстрее. Но чем больше я разговариваю с людьми из IT, тем меньше верю в такую простую связь.

За последнее время я провёл уже более 20 глубинных интервью 🎙️ с разработчиками, архитекторами, аналитиками, тимлидами, продактами и руководителями IT-проектов. И почти каждый разговор в какой-то момент упирается в один вопрос: если код теперь можно написать быстрее, продукт действительно выходит быстрее?

Потому что ускорить конкретную задачу и ускорить всю разработку - всё-таки разные вещи. Разработчик быстрее написал код. Отлично. Но дальше его нужно проверить, встроить в архитектуру, согласовать, протестировать и выпустить. И в какой-то момент узким местом становится уже не написание кода, а требования, code review, тестирование или принятие решений.

Именно это я сейчас исследую 🧩 Мне интересен не столько список AI-инструментов, которыми пользуются команды, сколько то, как GenAI меняет сам процесс создания IT-продукта. Где время действительно экономится, куда потом уходит эта экономия, какие новые проблемы появляются и меняется ли скорость всей команды - или просто отдельный человек начинает быстрее закрывать свои задачи.

Причём особенно интересны истории, где AI не сработал так, как ожидалось. Когда пришлось переделывать сгенерированный код, когда вырос объём ревью, появился дополнительный технический долг, инструмент нельзя было нормально использовать из-за безопасности или всё держалось на одном очень сильном пользователе AI, а для остальной команды эффект оказался минимальным. Мне хочется в итоге отделить реальное изменение разработки от красивого тезиса «AI делает программистов в 10 раз продуктивнее». Поэтому сейчас хочу расширить выборку.

Если вы работаете разработчиком, аналитиком, архитектором, тимлидом, продактом или руководите IT-проектами - расскажите, что произошло у вас после появления GenAI 👇 Реально стали быстрее выпускать продукт? Или пока быстрее стали делаться только отдельные задачи, а ограничение просто переехало в другое место?

Особенно интересны кейсы, где внедрение пошло не по плану. На этом этапе исследования такие истории для меня даже ценнее успешных.