Обычно ответ выглядит так: дизайнер, frontend, backend, тестировщик, DevOps. У меня получилось иначе: один человек + AI за $20 в месяц. Так появился clevering.ru. Не лендинг и не эксперимент на выходные. Полноценный сайт для B2B-аудитории с каталогом, формами заявок, личным кабинетом, собственной админкой и CRM. А потом я сам настроил сервер, окружение, развернул проект, подключил домен и довёл всё до production. То есть привычная цепочка идея → ТЗ → UX → дизайн → frontend → backend → QA → DevOps → deploy в этот раз почти полностью уместилась в связку: я + AI. Стоимость AI-инструмента, которым я пользовался, - $20 в месяц. Конечно, это не значит, что весь проект стоит $20. Есть моё время, сервер, домен и эксплуатационные расходы. Но отдельной команды разработки на старте не было. Как работал? Разбил продукт на части: постановка → прототип → витрина → админка → CRM → сервер и деплой. Для каждой схема была одинаковой: описал, что хочу → получил результат → проверил → скорректировал → пошёл дальше. И тут я поймал себя на интересной мысли. По сути, я много лет делал ровно то же самое с дизайнерами и разработчиками. Только раньше между постановкой задачи и результатом было несколько человек, созвоны, ожидание, передача контекста и очередной круг правок. Теперь почти всё происходило сразу. Иногда главным препятствием становилось не «разработчик занят» или «дизайнер сможет посмотреть завтра», а: закончился лимит AI. Жду восстановления и продолжаю. Точные часы я не считал, поэтому писать «в 10 раз быстрее» не буду. Но скорость итераций изменилась очень сильно. И вот мой вывод. Для MVP и первых production-версий многих digital-продуктов сегодня не всегда обязательно сразу собирать полноценную команду. Гораздо важнее человек, который: понимает, что именно хочет получить; умеет описать бизнес-логику; понимает UX; замечает ошибки; умеет давать точную обратную связь; способен последовательно довести результат до production. Если вы раньше сами ставили задачи дизайнерам, разработчикам и DevOps, то с AI внезапно выясняется: вы уже знаете большую часть того, что нужно для самостоятельной сборки продукта. Не потому, что AI всё делает правильно. А потому, что вы умеете понять, когда он сделал неправильно, и объяснить, что нужно переделать. Сам проект можно посмотреть на clevering.ru. Мне особенно интересно, насколько по результату вообще заметно отсутствие классической команды разработки. #продукт #AI #Разработка #product #productmanagement #productmanager #hr #hiring #career #ai #aicoding #devops #ecommerce #digitalproduct