Внедряем AI-driven подход, но когда не хватает «дровишек»-..

Работа команды в часы низкой нагрузки на локальный кластер становится не «давайте попробуем», а необходимостью, чтобы уложиться в сроки при дефиците человеко-часов.

Но если овертайм — вынужденная мера, значит, система всё ещё держится на людях, а не на инфраструктуре: ✓ сроки диктует сервер, а не команда; ✓ нагрузка переехала с железного мозга обратно на сотрудников; ✓ неизбежно падает качество тестирования, происходит оптимизация покрытия.

Может пересмотреть готовность платформы, сделать вывод, что ещё рано и по старинке масштабировать команду?

Что думаете, LLM — это мейнстрим или musthave инструмент, на котором уже не получится сэкономить?