Вчера выступала на конференции «Лишние люди». И знаете, я на каждом мероприятии говорю одно и то же: рано вы уволили разработчиков. С чего вы вдруг решили, что они лишние в ваших организациях?

Особенно когда поводы для увольнения такие, что хоть стой, хоть падай: "глаза не горят", "Сопротивляется внедрению ИИ", "Недостаточно использует токены". В Meta — которую в России признали экстремистской организацией — вообще увольняли за недорасход токенов. Эти сотрудники, кстати, уже судятся с компанией, и я почему-то верю, что у них получится.

И это при том, что доказательств эффективности внедрения ИИ до сих пор нет. Буквально вчера вышла статья в WSJ: компании с трудом объясняют доходность своих инвестиций в ИИ. Разница между затратами и ценностью стала ключевой темой. Руководители по-прежнему с оптимизмом смотрят на ИИ, но никто не может точно сказать, сколько стоит внедрение. Планы на 2026 увеличились втрое, а понять, откуда именно приходит прибыль, сложно. В некоторых случаях на ИИ тратят больше, чем он приносит. Некоторые считают, что 90% потраченных токенов не окупаются, и только последние 10% действительно приносят прибыль.

В разработке происходит то же самое. Да, фич стали выкатывать больше и быстрее. А уровень техдолга какой теперь? А багов сколько? А излишнего кода? Рост дублирования кода — четырёхкратный, code churn вырос на 14,7%, 86% кода ниже рекомендуемого уровня maintainability. На каждый доллар, потраченный на токены, 44 цента уходят на исправление дефектов в ИИ-коде, 27 центов — на переписывание, 11 центов — на задержки ревью. Итого 82% общих затрат уходит на переработку ИИ-результатов, и лишь 18% — собственно на генерацию. Вот такая эффективность.

Но есть же выходы. И классный пример нам даёт IKEA. Кстати, заметила, что производства как-то показывают больше гибкости, продуманности, внедрения продуктовых практик и lean-разработки, чем пыжащиеся от собственной значимости компании бигтеха, браво докладывающие на таких же показушных конференциях о результатах, притянутых за уши людьми, которые этот результат, возможно, даже не делали, а делали предыдущие руководители. Лирическое отступление закончено.

Так вот, в IKEA внедрили чат-ботов на первичную линию поддержки. По логике — уволить всех сотрудников и радоваться оптимизации расходов. Но они сильно умнее, чем многие компании на рынке. Они понаблюдали за вопросами, которые задают на канале поддержки, и выяснили, что вопросы часто касаются предметов интерьера. В итоге весь штат команды поддержки переучили на дизайнеров интерьера и посадили на поддержку. И получили реальный мультипликатор в выручке, сохранили рабочие места и подняли лояльность бренда. Учиться нашему бигтеху надо!

Гартнер, кстати, провёл исследование и выявил как минимум три новых направления, которые уже появляются. Emerging AI Roles — валидатор моделей, инженер знаний. Must-have AI Roles — ИИ-тренер, промпт-инженер, оркестратор ИИ. Operational Roles — разметчик данных, баг-баунти-хантер.

И я молчу про то, что у нас дефицит безопасников. Сегодня новость: РБК пишет, что в России не хватает 42 тысяч ИБ-специалистов. Компаниям не хватает людей, сочетающих IT-знания и практический опыт. 80% российских компаний требуются дополнительные ИБ-специалисты, медианно — 8 человек. Спрос на ИБ растёт даже на фоне общего сокращения IT-вакансий. ИБ-специалисты стали сочетать в себе десятки различных типов работы: сетевая инфраструктура, безопасность приложений, аудит и другое. На рынке появились новые направления, связанные с безопасностью ИИ.

Вот куда можно отправить своих же разработчиков на переучивание и повышение квалификации. Всё это можно сделать лояльно, через субсидирование обучения, даже если в компании не такие большие бюджеты. А компаниям эти специалисты понадобятся. И переучить своих — понятных и лояльных — проще и дешевле. Да, дешевле! Потому что стоимость найма специалиста может достигать стоимости обучения и даже выше. И ещё не гарантия, что новый сотрудник у вас приживётся и останется. А тут свои.

Поэтому те компании, которые вовремя сообразят, не только под