Балласт нам не нужен: честный разговор про увольнения из-за ИИ — Ирина Шанина, CTO Skyeng

30% людей она уволила, но при этом

летайм уменьшился на 35%. Люди стали

работать эффективнее.

>> Ну что поделать? Естественный отбор.

>> Услышали разработчики? Вот критерий, по

которому вас могут убрать из компании, в

которой вы работаете.

>> Вы убирайте всех тех, кто AI не готов

сопротивляшек. Вам этот, извините,

ребят, балласт не нужен.

>> У каждого Юсника была своя массажистка.

На дворе двадцать шестой год. Они никому

не нужны. У нас нет дно в компании

давно, уже очень давно.

>> Через 5 лет мы получим ситуацию, что у

нас не будет медлов, а через 10

синьоров. А нафига они нужны, если есть

Джулия,

>> если он набирает руками на клавиатуре

запрос к искусному интеллекту, ну,

скорее всего, это не тот кадр.

>> Ты уволила моего друга, Ирин. Я с ним

кофе ходил пить, то потому что себе

курсор не поставил.

>> А сначала я тебя не возьму в свою

обойму, если не перестроишься ты, как

бы, с тобой снова попрощаются. Всё, мир

изменился уже. Как раньше не будет. Всем

привет, дорогие друзья. Добро пожаловать

на Котев подкаст. С вами я, его ведущий

Валерий Котевов, SEO digдиit интегратора

Котевов. И в гостях у меня Ирина Шанина,

CTO Sky.

>> Всем привет.

>> Пригласил я её не просто так, господа.

Она тот самый руководитель, который

благодаря искусственному интеллекту

сократила 30% команды. Вот он, тот самый

человек сидит, из-за которых наш брат

теряет работу. И сегодня мы узнаем все

секреты, каким образом ты это сделала,

нас стало ли эффективно и что самое

немаловажное, раз ты до сих пор в сетео,

значит,

>> не сократили ли меня,

>> да, не сократили ли тебя, это

действительно принесло прибыль. А

основная та тема нашего выпуска - это

внедрение искусства интеллекта в

Enterprise. А Skyang большая компания в

целом. И у тебя самой богатый опыт. Я

немножко такой закину внутрь эрины

информацию. Смотрите, она не просто

какой-то менеджер, который отучилась на

менеджерских курсах. Она выросла от

фронтенд разработчика до непосредственно

руководителя. То есть это тот человек,

который прямо на земле работал с

разработчиками, прямо прохавал вот эту

тему вот, если можно так сказать. А

потом пришёл и 30% персонала своего

убрал.

>> Ну я каждый раз объясняю своим ребятам,

что как бы я всё понимаю, я вас понимаю,

на это есть причины, мы с вами делаем

хорошо для компании придётся

подсократиться.

>> Вот, кстати, это вот очень очень важный

такой тонкий момент. Давай сразу вот к

главному.

За год твой техдепартамент сократил

сколько? 30%. 30%, да? Объём работы при

этом по твоей информации вырос. Да.

>> А средний леттай, то есть для тех, кто

не знает, что такое литайм, это

>> я могу рассказать, хотите. Литай - это

среднее время от принятия комита со

стороны команды по задачам работу до

завершения этой задачи, поставьте его на

порот. Вот это среднее время на большом

объёме выполненной работы.

>> Вот, господа, а я акцентирую ваше

внимание. 30% людей она уволила,

>> но при этом летаем

35% на 35%.

Люди стали работать эффективнее. Да.

>> Что конкретно произошло? Вот в двух

словах,

>> ну, в двух словах такую историю

невозможно рассказать, потому что это

как это, это не волшебная таблетка, это

методичная работа изо дня в день э в

направлении конкретной определённой

цели. Вот я могу дать небольшую историю,

как это происходило, чтобы было понятно,

что это не магия какая-то,

>> да? Ну, только можно я тебя попрошу? Вот

очень важно в этой истории, которую ты

сейчас будешь рассказывать, изолировать

именно вклад искусственного интеллекта.

>> Хорошо.

>> Потому что есть одна из гипотез. Мы

обсудили с нашими коллегами внутри дого,

как я сюда пришл. Возможно, оставшиеся

испугались разработчики, начали более

эффективно работать, поэтому у тебя и

показатели все выросли. Слушай, ну как

это испуг невозможно изолировать. Это же

личное ощущение, личное чувство каждого

сотрудника. Поэтому если они испугались,

ну как бы о'кей. Если это компания на

пользу, ну пусть пугаются. А давай я

расскажу, как это всё происходило, чтобы

как бы люди понимали.

конец 2024 года возникла необходимость,

возникла задача от SEO, а выстроить в

компании, в техническом департаменте

процессы, а прозрачно, так, чтобы было

понятно, как команды работают, а кто

работает эффективно, кто работает

неэффективно, чтобы было понятно, как

адекватно это всё замерять. Ну, как бы

как большой дашборд, на который ты

смотришь и понимаешь, где проблемы, а

где проблем нет. На тот момент я ещё не

была CTO, я была ofнжиниринг. У меня

была часть команд в подчинении, другая

часть была там другого человека. Но мы

удачно, успешно договорились и начали

выстраивать общие, прозрачные,

одинаковые процессы. То есть у каждой

команды, вне зависимости от её домена, а

плюс-минус одинаковые workflow. Они все

собирают плюс-минус одинаковые метрики.

И мы таким образом можем измерять как

тренд, там рост скорости или падение

скорости работы команды, так и

сравнивать команды плюс-минус между

собой и подтягивать их до как бы более

высоких результатов, задавать таргеты, а

потом задавать им ускорение в

направлении этих таргетов. Вот несколько

месяцев заняла эта перестройка, но зато

на выходе мы получили чёткое понимание,

кто каким образом, насколько эффективно

или неэффективно в компании работать

именно вот в техническом департаменте.

Это там конец двадцать четвёртого года.

А в начале двадцать пятого года у нас

появилась в компании такая как бы

установка чёткая со стороны SEO. Мы

движемся в сторону AI First и

раскатываем AI по всей компании в

продукте, в разработке, в операционке, в

legal департаменте, даже везде, короче

говоря. Ну, мы взяли на эту это на

вооружение и пошли раскатывать AI. Самые

самые первые шаги, а опять же, начало

двадцать пятого года, они были такие

достаточно примитивные на сегодняшний

день, но это аэ воркшопы, мастер-классы

внутри компании от сотрудников, которые

уже круто прокачались, потому что всегда

есть ребята, которые первыми начинают

пробовать все современные инструменты,

им супер интересно, просто из

любопытства они всегда впереди всех. Вот

я начала собирать из своего департамента

всех этих ребят, говорит: "Давайте,

давайте, мы будем учить всех остальных".

Кроме этого, мы начали закупать доступ к

курсору, клодкоду и другим инструментам

доступным на тот момент именно со

стороны компании, полностью взяв на себя

вот эту вот всю операционку, менеджмент

этих учёток, чтобы, ну, у разработчиков

просто не было причин сопротивляться и

говорить: "Я не буду использовать,

потому что у меня карты банковской нет,

чтобы платить учётку". Нет, о'кей, мы

взяли всё на себя, пожалуйста, давай

пробуй, работай. Вот параллельно с тем,

а началась история, я меняла систему, я

уже стала сеть в двадцать пятом году, я

меняла историю с гредированием

разработчиков, тоже её выравнивала,

чтобы она была прозрачной. И тут-то, я

думаю, так самое время включить

обязательное использование я и по

крайней мере у тех ребят, которые должны

быть на передовой разработке. Это синир

инженеры

в разработке в QA

системной аналитики. Вот так появилось

требование со стороны руководства, то

есть со стороны меня, что, ребят, вот

теперь обязательно нужно использовать и

не просто там запускать какой-то

промчитик, а применять непосредственно в

своей работе для того, чтобы ускорить

выполнение задач, повысить качество,

автоматизировать. Вот вот это всё дело

мы активно раскатывали. И в конце

двадцать пятого года, там ноябрь,

октябрь пришла идея

>> уволить. Не,

>> не, рано, рано, подожди, рано. Ещё ещё

чуть-чуть, буквально потерпите. пришла

идея, которая в итоге оказалась очень

классной. А у любой разработки, я думаю,

в любой компании, кроме задач важных,

технических, архитектурных,

суперсложных, где люди всё ещё нужны,

есть куча рутины абсолютно неинтересной.

А обновить какую-нибудь библиотеку, аа

сделать рефакторинг, ну, какой-то

однотипной, массовой в большом

количестве сервисов, где-то какое-то

legси почистить, а ещё что-то

неинтересное, там, где инженерные мозги

не очень нужны. Ну, таких задач обычно

достаточно много, никто их не хочет

делать. И мы с ребятами подумали, э, с

ребятами моими инженерами, а что, если

мы попробуем вот это на кого-нибудь

переложить? Тогда как раз началась вот

эта хайповая история с Open Clow. Не

знаю, слышали, не слышали такую штуку.

>> Конечно, Гермес агентов.

>> Ну да, да. Вот эта вот вся история, она

по факту только начиналась. Мы подумали,

мм, а если мы сделаем что-нибудь похожее

внутри себя, чтобы перекладывать такую

рутинку простую на кого-нибудь, у нас

появился внутренний виртуальный

сотрудник. А сотрудника зовут Джулия.

Ну, так получилось. Ну, это прямо

сотрудник во внутренних системах, на

которой можно засанить задачу в Джире, а

дать на вход всякую разную информацию,

необходимую. У неё есть доступ к

Гитлабу, а есть доступ к конфлюенсу, она

идёт выполнять задачу, делает задачу и

приносит в ответ готовый мреквест. И мы

как бы сначала это было прямо ну

достаточно примитивное, очень часто были

некачественные решения, но мы потихоньку

улучшали эту ситуацию, и оказалось, что

в целом ребята, инженеры очень рады

убрать от себя всю дурацкую рутину и

отдать её кому-нибудь и делать только

интересные задачи. Вот. Но это опять же

это всё ещё не супер э быстрый прирост в

плане скорости. А вот потом потом а у

нас случилась оптимизация. А-э в начале

двадцать шестого года аэ возникла

необходимость по определённым финансовым

причинам в компании сократить треть

штата. И вот тогда мы, в принципе, уже

хорошо э разгрузили себя за счёт того,

что у нас была жулия, за счёт того, что

какие-то ребята уже начали очень хорошо

работать с курсором, с клауд-кодом. А

вот тут возникла такая точка невозврата,

когда я понимаю: "О'кей, я убираю 30%

сотрудников, но мне нужно в любом

случае, во-первых, сохранить

работоспособность провода и всего того,

что у нас есть. А ещё нужно будет

бизнесовые задачи делать, потому что

продукт должен развиваться, иначе совсем

всё плохо будет". Вот. И, э, благодаря

такой точке невозврата мы раскрутили

использование ай просто на полную

катушку. Сели с ребятами из

инфраструктуры и поговорили, а что мы

сейчас можем сделать максимально крейзи.

для того, чтобы не просто там 20% задач

делегировать на Джулию, а отдать ей

половину. И это было бы то же самое

качество, что там, не знаю, у среднего

медла. Первый момент. Второй момент, что

нужно сделать, вот какое решение

принять, а для того, чтобы штатам на 30%

меньше делать столько же, а лучше ещё

больше. От каких ограничений мы должны

отказаться, чтобы стало вот вот так вот?

А, и, во-первых, мы раскрутили Джулию на

полную мощность. Сейчас этот

замечательный сотрудник, кроме того, что

делает задачи, проводит технические

ресрч и в целом его может использовать

не только разработка, а

продакт-менеджер, проject-менеджер,

менеджер из какого-нибудь другого

отдела, которому варый иначе бы пришёл к

разработке и сказал: "Расскажите,

пожалуйста, как этот функционал

работает, потому что мы хотим его

поменять". Вместо этого он идёт к Джулии

и просит там сделать resarch. А-а, туда

же на Джулию мы повесили всё кодрев в

компании. А, и это, ну, это очень

удобно, когда у тебя больше кодревью не

занимает какие-то часы, не нужно никого

ждать. Это просто, ну, максимум за минут

10 с несколькими итерациями. Аа туда же,

в итоге сейчас мы раскатываем в Джулию

автоматическое тестирование. По крайней

мере, со стороны всех юаев, всего

фронтда, который можно тестировать через

Play WR. Вот его сейчас делает Джулия.

Это очень круто. Вот. А и здесь, э, как

бы, если даже вот если не учитывать вот

эти вот работы

в литайме, есть ещё один момент. А у нас

есть очень много ребят, которые, опять

же, любители всех инноваций. Они

первыми, как я говорила уже, пробуют все

инструменты. А, но раньше у нас

существовало ограничение в том

объёме денег, которые мыделяли на

подписке. Ну, то есть вот у тебя есть

подписочка там на курсор, мы тебе её

выдали, она на месяц, через месяц

обновятся лимиты, пожалуйста, используй.

И ребята, ну, старались в эти лимиты

поместиться. А когда пришлось сократить

людей, стало понятно, что лимиты нас

ограничивают, надо выходить за эти

рамки. И

мы сначала провели эксперимент и для

части людей убрали ограничение бюджетов

на токены. Просто как бы у тебя

закончилась за неделю подписочка, ты

приходишь за новой, а мы потом

посчитаем, как бы мы на этом тратим

больше или мы здорово экономим на этом.

Вот. И за счёт аэ снятия этих лимитов

вот здесь скорость бустанула просто

сумасшедшая. То есть некоторые люди

выросли X3 в производительности, при

этом сохранив кукушечку, они продолжают

работать. Всё в порядке. Вот некоторые

выросли, о'кей, в два раза в

производитель. кто-то всего лишь на там,

не знаю, там на на 50% больше стал

делать, но в сумме лишь в полтора раза,

чем эффективнее стал работать.

>> Не, ну как бы три и в половину - это как

бы разные вещи, но а если взять в целом

вот по всему по всей техноложи и

посмотреть то, сколько денег мы на

подписке потратили и сколько мы сделали

больше работы, не нанимая людей, это

дало просто потрясающий буст.

Вот так вот. А, и самое главное,

поскольку в двадть четвёртом мы все

процессы выровняли и все метрики

выровняли, и я как бы начиная с того

момента в каждый, э, любой промежуток

времени могу просто запросить статистику

и системы посмотреть, кто из ребят, из

моих сотрудников как работает, с какой

производительностью тогда и, например,

сейчас, потому что, ну, остались люди,

которых не сократили, и по ним отлично

можно замерять, как они работали тогда и

как работают сейчас. И буквально вот

недавно я посмотрела, о'кей, что было в

июне двадцать пятого года, какая была

производительность, какая была средняя

там скорость завершения задачи, что было

с эффективностью, там чистой работой без

простоев. И посмотрела, что сейчас, и

вот они как бы чистые 35% с учётом всех

вообще других, да, изменений, но это

честные цифры, потому что они сняты с

систем компании.

>> Ну, слушай, очень классный кейс. Я

понимаю, что его можно реализовать, если

в компании есть действительно

технологический диалог. Главный момент,

главный вопрос. Ну вот с нас смотрят

другие руководители, они восхищаются

твоим кейсом, я уверен, самом восторге.

Ну как три основных правила? По какому

принципу им убирать людей из своей

команды, при этом, чтобы получился такой

результат, как у тебя?

>> Хорошо. Вы оставляете самых энергичных

производительных в первую очередь. Если

важны компетенции в конкретном домене,

то максимально компетентных, без которых

невозможно дальше работать. И третье

очень важное правило. Я вообще его в

начало поставила. Вы убираете всех тех,

кто AI не готов сопротивляшек, тех, кто

устал, выгорел и тех, кто очень тяжело

воспринимает изменения. Почему? Потому

что если в следующий раз придётся даже

не сокращаться, а что-то другое менять,

вам этот, извините, ребят, баласт не

нужен.

>> Услышали разработчики? Вот критерий, по

которому вас могут убрать из компании, в

которой вы работаете. Ну а вы,

руководители, поняли для себя, кого

убирать в будущем.

Привет, я Валерий Котелов. Мы

разрабатываем корпоративное программное

обеспечение, веб-сервисы и мобильные

приложения. И, конечно же, нам нравится

дизайн.

Втьвов мы работаем со сложными задачами.

Лично я люблю высоконагруженные продукты

с упором на безопасность данных и

последующую работу с ними. Если вам

нужно рассчитать стоимость разработки,

присылайте нам запрос. Сделаем вам

расчёт. дизайн-концепцию и защитим ваш

проект перед стейкхолдерами. В любом

случае подпишитесь на наш

Telegram-канал, заходите на сайт

katelov.com и оставайтесь с нами.

Джулия, вернёмся к Джулии. Ты сказала,

что там под капотом Open Clow.

>> Нене, нет. Это это был как скорее пример

для вдохновения, да?

>> А сейчас что там у вас под капотом?

>> А что под капотом? Как я расскажу

верхний уровень, чтобы не вдаваться в

деталей. Если кому-то будет прямо супер

интересно технически, приходите ко мне.

Мы отдельный техток с моими инженерами

соберём и даже покажем, как это

устроенно, потому что это не секрет. Это

не какие-то супертехнологии. Это по

факту отдельный сервер, отдельная

машинка, на которой стоит курсор. А на

вход он принимает кучу пререквизитов,

что за задача, что нужно сделать, какие

залинкованы сервисы, чтобы как-то

сориентироваться, в какой части кодовой

базы запрос, к какой он относится. Вот у

него есть у неё есть доступы ко всем

практическим системам компаний, кроме

тех, которые непосредственно связаны с

персональными данными. Вот это вот

отрезано. Ну мы все знаем, почему.

Это нельзя пускать на самотёк. Вот, в

принципе, и всё. А дальше это подвязка к

Джири, подвязка на триггеры к

внутреннему мессенджеру компании, чтобы

можно было комфортно взаимодействовать.

>> Э-э, ну, если там курсор, то получается

вы все курсоры компании используете.

>> Да. Дададада. Да.

>> И покупаете подписки.

>> И покупаем под Ну, подписки мы покупаем

не только курсор, там есть и клодкод, и

другие варианты, но курсор один из

самых, как это, удобных с точки зрения

организации работы с ним, потому что его

не так часто блокируют. И у него

достаточно хорошая внутренняя система,

показывающая расходы и позволяющая

достать по Апе эти самые расходы, потому

что с ними тоже надо работать.

>> Ага. Ага. Просто у меня следующий вопрос

был про модель, но я так понял, что у

вас есть курсор, то там композер 2.5

какой-нибудь.

>> А спасибо собственно создателям курсора

этой модели за неё, потому что просто

потрясающе. Мы когда запустили кодревю

автоматическое, у нас там было что-то

посложнее и подороже, потому что нужно

было качество на старте. И сначала

раскатили это на тестовую группу

разработчиков, они начали проходить

кодревью, потом такие: "Отличная работа,

раскатили на всю компанию и просто за

один день там потратили что-то 500

баксов". Ну для как бы одного дня

работы, ну дороговато, хотелось бы

дешевле. Вот переключились на попроще

модель, качество немножко упало, и

буквально через несколько дней стал

доступен композор. Мы попробовали его,

он прекрасно проходит вообще все вот эти

вот

наши требования по качеству итогового

мерсик квеста. И он настолько дешёвый,

что сейчас по факту кодрев бесплатное,

практически бесплатное.

>> 500 баксов. Значит, я скажу вам, когда

мы пишем этот выпуск, 2 июля. Сегодня

ночью вышел Fable 5, точнее, его

повторно выпустили, и я 500 баксов,

примерно 500 долларов слил за 2 часа,

>> чтобы ты понимал, короче. Ну,

>> ну здесь же вопрос, ну, как бы я как-то

всех призываю не меряться расходами, не

пытаться купить самую дорогую модель,

потому что в это

Вот я вам честно хочу сказать, ничем

лучше опусы, ну, не отличаются, по

крайней мере, для наших задач. Так

точно,

>> это всё неважно.

>> Ну, почему? Смотри, на самом деле вот

нас смотрят руководители больших крупных

предприятий, они же по твоему кейсу

пойдут, понимаешь? А, например, у нас

внутри компании есть внешний продукт

Word Home, который как разтаки строит

готовый конкурс. Конкурс готовый контур

и и для любой компании. У наших зачиков

основные требования это, чтобы у них

внутри всё стояло и

>> своя собственная модель, которая

крутится в своём закрытом контуре.

Почему я говорил про Композер 2.5? По

факту же это же Кими плюс-минус. Да,

>> да, KI 2.6. Так вот, господа уважаемые

руководители больших крупных

организаций, например, генеральный

директор какой-ни Северсталь Digital. У

меня был на подкасте генеральный

директор Севесталь Digital.

>> Аа

он захочет повторить твой кейс. Ну он

курсор не возьмёт. Ну не, ну нельзя

будет ему, да, у него есть свои

ограничения, котому повторить твой

успех, он пойдёт и поставит Кими 2.6 в

свой локальный контургу

>> и получит тот же самый результат.

>> Ну я надеюсь, да, что у них получится,

да. Дадада. Да, конечно.

>> Минус. Ну, ну а вы, уважаемые зрители,

если вдруг у вас стоит вопрос о

внедрении готового и контура внутрь

компании, это когда у каждого сотрудника

появляется персональный искусственный

интеллект, который знает всё о его

работе, о его компании. Переходите по

ссылочке внизу. Продукт называется World

Home. Шикарная вещь. Почитайте,

посмотрите. Это фактически э-э всё то, о

чём говорит Ирина, но не для

разработчиков, для обычных людей, для

тех, кто ничего не понимает в

искусственном интеллекте. Но мы

продолжим. Смотри, э я тебя всё-таки

позвал как эксперту, который реализовал

успешный кейс по внедрению

искусственного интеллекта и реально

повышению прибыли. Представим себе, что

нас смотрят какой-нибудь CTO

производственные компании.

>> Угу.

>> Отойдём от разработки. У нас же есть

реальный сектор экономики.

Какие триметрики ему нужно вначале

построить до внедрения и внутри, чтобы

он после внедрения пришёл на свой совет

директорев и сказал: "Ребята, я Валера,

я молодец, я внедрил". И вот такие-то

результаты.

>> Угу. Хорошо, я поняла твой вопрос. А на

самом деле здесь не хватает ещё ответа

на другой вопрос, который должен быть в

самом начале. То есть мы начинаем обычно

не с метрик, а с того, какая в принципе

задача у CTO, потому что у CTO разных

компаний будут разные цели

транслироваться сверху. Вот из серии.

Кому-то важно, чтобы была

производительность, кому-то важно, чтобы

была скорость, кому-то важно, чтобы была

стабильность и безопасность. Например,

там какие-то компании связаные именно с

максимально стабильной работой, там с

критичной инфраструктурой. У них будут

свои просто метрики. А кому-то важна

максимальная утилизация ресурсов. Есть

ещё такие компании. И в зависимости от

того, какая задача у сетьо, и должны

выбираться метрики. И их мы ставим во

главе угла, смотрим на них и думаем:

"Угу, чтобы нам эти метрики раскачать,

нам что нужно поменять в компании? Что

мы должны перестроить, используя все

бонусы и, э, профит от искусственного

интеллекта, чтобы именно к этой цели

идти?" А, кстати, вот такой важный

вопрос по поводу саботажа. Ты сказала до

этого, что надо 30 часть людей, которые

>> не готовы принимать новые технологии,

надо убрать. И по опыту наших клиентов,

которым мы внедряем продукт Word, но там

этого не получается. То есть работает

какая-то бухгалтерша Валерия, буду на

себе пример приводить. Вот. И она такая:

>> "Зачем мне ваш ИИ? У меня там свой

диадог, у меня там своя 1S. Хотя по

факту Ишка может ей готовые акты

выполненных работ генерировать и

проверять какую-то сопутствующую

информацию. И вот это вот саботёр,

кстати, это прямо вот такой хороший

вопрос. Саботёр внутри компании, который

не готов применять новые технологии, но

при этом уволив бухгалтершу Валерию

>> Угу.

>> мы как бы пострадаем. Ну вот она такая

упёртая. Что делать-то? Я уверен, что ты

с такими встреча вот с такими

незаменимыми кадрами.

>> Нет, ну конечно. Это у меня правда не

бугалтера, а есть были ребята, по

крайней мере в тестировании инженеры.

Вот такие очень незаменимые кадры.

Обычно это, знаете, как очень часто, не

всегда, ребят, не обижайтесь, не всегда,

но очень часто это крайне бесполезные

сотрудники, и сопротивление - это

максимум их влияния на компанию. Вот. Но

здесь вопрос того, а какие мм какие

минусы страшнее для компании? то, что мы

в моменте там в на каком-то коротком

промежутке что-то чуть-чуть потеряем, но

потом мы заменим вот этого

сопротивляющего человека на другого,

который наоборот готов прямо здесь и

сейчас внедрять. Мы потратим какое-то

время на его поиск. Хорошо. Но дальше

будет быстрее и лучше. Либо а для нас

всё-таки незаменимость этого человека

важнее, и мы готовы поступиться будущими

скоростями и будущим ростом. Вот каждый

сам выбирает.

>> Что страшнее?

>> Короче, перевожу на русский.

Вечных людей не бывает, а вот правильно

настроенный процесс с искусственным

интеллектом будет работать вечно.

>> И это тоже неправда, потому что пока мы

с тобой даже разговариваем, мир вот там

за стенами этой студии он меняется. И

наверняка прямо сейчас выходят очередные

новости про очередные модели, которые

работают ещё круче. Но для того, чтобы

их внедрить, нужно будет текущие

процессы тоже перестроить. Поэтому

процессы тоже не вечные, но вот это вот

поиск узких мест, слабых мест и их

перестроение - это вечная задача

правильного, адекватного менеджера

руководителя.

>> Вот по поводу адекватного

менеджера-руководителя. Я всё-таки

вернусь к вашему кейсу про Джулию.

>> Угу. А

>> напомню, если кто забыл, последние 5

минут, Джулия - это универсальный боевой

солдат у них, который присутствует во

всех чатах, во всех внутренних системах,

который, в общем, выполняет всю грязную

работу.

>> Угу.

В какой момент ты и твои коллеги начали

вот, знаешь, доверять? То есть вот всё

равно все же понимают, что это робот.

Вот я вот уже чувствую по твоему

рассказу, что вы уже практически не

проверяете результаты работы Джулии и

как бы практически даже мерчреквест, я

так понимаю, она у вас делает

мечреквесты делает, кодрев делает, но

деплой, именно сам деплой остаётся на

както на ответственности разработчика.

Ну, ты чувствуешь уже вот вот вы вы уже

вот настолько ей доверяете, что вы не

воспринимаете как постороннего её?

>> Не, не воспринимаю. Нет.

>> Вот этот переломный момент, как он

выглядел, как это произошло, это очень

важно, потому что любая компания,

которая внедряет у себя внутри, и она

должна чётко распознать, когда всё, вот

он

>> он стал частью корабля, как в этом в

Пиратах Каребском море. Ты поняла, о чём

я? Да. Да, да, я поняла, о чём это. Аа,

смотри, вот прямо конкретный момент

очень сложно отследить, но я

помню вот это вот изменение в том, что

говорят разработчики. То есть сначала

мне им нужно было рассказывать: "Ребята,

есть Джулия, давайте рутину ей". Раз в

неделю, когда мы встречаемся на какой-то

там встрече, например, с Тимледами, я

говорю: "Тим Лиды, пожалуйста,

проконтролируйте, что вся рутина уходит

в Джулию". И в какой-то момент, а я

начала уже слышать, что мои сотрудники,

разработчики, когда я им говорю, что

вот, ребята, у нас здесь будет сложный

проект, все дела, нужно как-то нам

подсобраться, сделать быстро, поднапрячь

ресурсы, вот они мне такие: "Да ладно,

вот эту часть Джули отдадим и вот эту

часть Джулия отдадим". Но здесь вот, да,

самим придётся подумать: "А вот эту тоже

Джулию отдадим". Я начала слышать от

них, что туда мы отгружаем всё туда. И

вот в какой-то момент вот эта

перестройка произошла. Я думаю, это

просто накопительный эффект. И когда там

ребята попробовали 1 2 3 10 раз, ну, как

бы на двенадцатой задаче, ты уже просто

понимаешь, что зачем мне здесь

переживать, если до этого много раз

отлично прошло, прошло выполнение,

прекрасный был мёрреквест, он не вызвал

никаких инцидентов и багов. Что ж,

работаем дальше. А вот, кстати, по

поводу переживаний, тоже по опыту

внедрения Вордхолма, мы наблюдали, что

сотрудники, ну, не айтишники, даже не

айтишники, они начинают переживать за

своё рабочее место.

>> Они начинают задумываться: "А зачем в

компании нужен я, если в принципе

искусственный интеллект?" Возьмёшь же

бухгалтершу Валерию.

>> Такого абстрактного э примера. Если

теперь искусственный интеллект сам

формирует акты выполненных работ, сам

проверяет финансовую отчётность, а вся

моя функция как бухгалтерши - это там

отправлять отчёты из налоговую, ну и в

общем, существенно сокращается объём

работы. Раньше я могла прийти, сказать,

раньше она могла прийти и сказать

руководителю, что

>> вот Александр, генеральный директор, я

там вся загружена и так далее. Ну ты

что, я те я тебе реальные кейсы

рассказываю,

>> да? Я понимаю прекрасно.

>> Так,

>> а теперь она так сказать не может,

потому что, ну, потому что всё за неё

делает искусственный интеллект. Так

>> и возникает сопротивление, возникает вот

это вот этот страх у сотрудника. Он он,

во-первых, начинает может найти начать

искать другую работу.

>> Угу.

>> Во-вторых, он может искусственно

саботировать.

>> Может, конечно.

>> Вот у вас такое было. Как ваши коллеги

это пережили? Как когда когда они

поняли, что Джулия - это всё-таки

помощник?

Смотри, у них скорее вот это

сопротивление было не относительно

конкретно Джулии, а по большей части это

сопротивление в какой-то части, ну это

вот классическое соотношение, что у тебя

есть ранние последователи, там

середнячки и вот те, кто до последнего

сопротивляется, там условные, не знаю,

может процентов 15 20, а сопротивление

по большей части было тогда, когда всем

раздали доступ к курсору и сказали:

"Используйте на максимум". И я видела по

статистике использования, что есть прямо

конкретный средст людей, которые не

используют там ноль потребления или там

совсем чуть-чуть, не знаю, там 2 доллара

за там 2 недели. Ну что это? И э ну как

бы у нас очень удачно вовремя прошла

оптимизация, когда мы просто большую

часть людей, которые не используют и

высказывают какие-то сомнения и

сопротивлениями, мы просто их убрали.

>> А но остальные же могли токенмаксингом

заниматься.

могли, потенциально могли. Я как в

прошлом разработчик прекрасно знаю, как

все эти вещи фродятся и можно показать

красивый результат. Но за счёт того, что

у нас есть очень прозрачные метрики,

которые показывают производительность,

там, эффективность как команды, так и

каждого сотрудника, а я могу посмотреть

вот здесь, там есть у Васи какого-то

условного есть огромное потребление, но

при этом очень малое количество задач он

закрывает. Это не звезда команды.

Значит, здесь что-то не то. Возможно, он

закрывает в это время задачи не нашей

компании.

>> И это как бы уже такой красный флажочек.

Проков вспомнила.

>> Ну, не обязательно проволков. Ну, все же

мы люди, прекрасно понимаем, как это всё

устроено. Вот. А может быть такая

ситуация? А может быть такая ситуация,

что есть огромное потребление там по

токенам, по расходам? Есть большое

количество задач. Я же не погружаюсь в

каждую. У меня там очень много

сотрудников, я смотрю там срезы

какие-то, очень большое, э, выполнение

задач, но при этом э-эплоев

мало, и квестов мало. Тоже как-то

странно. Что за задачи человек делает,

если вот напрот ничего не доезжает? Это

точно задачи, а не просто там что-то

ошибочно открыли, ошибочно закрыли, но

метрика выросла. Вот такие вот вещи. И

когда ты собираешь достаточно много

вокруг работы сотрудника, ты можешь это

как-то совместить. и понимать, где у

тебя топперформеры, которые ребята,

которым нужно убирать все ограничения,

давать максимальную свободу, потому что

они и так заряжены, они уже приносят

максимальный результат. Где ребята,

которые ещё как-то середнячки, и

потенциально их можно ускорить, ну либо

они не могут работать быстрее, это тоже

в целом о'кей. А где ребята, которые

делают что-то не то? И вот вот это

что-то не то, надо прояснять. Ну,

смотри, вот вы внедрили вот эту Джулию,

и ты уже сейчас можешь с ходу сказать, а

когда искусст в каких задачах

искусственный интеллект всё-таки лучше

обычных инженеров. Ну, помимо базового

написания кода.

>> Да. Дададада. Да, могу сказать. И в

основном, что лучше всего работает, это

какие-то задачи, где есть массовые

изменения плюс-минус однотипных вещей. А

когда приходит Рширеквест, например,

обычному живому сотруднику и там как бы,

не знаю, 12 репозиториев плюс-минус

одними и теми же изменениями. Ну, на

втором уже как бы глазки сложатся и не

захочется это смотреть и просто там

апруф поставили и забили. Наверное, всё

нормально. А Джулия всё равно она не

устаёт. Поэтому для неё проверки вот

таких вот мёршик квестов - это самая

эффективная задача, с которой люди чаще

всего ошибаются. А вот хитрая

бизнес-логика, которую, чтобы понять,

нужно не только контекст и скода, но ещё

очень много всяких деталей. Вот это то,

в чём хороши всё ещё живые люди.

>> Сейчас, подожди, сейчас, сейчас,

господа, мы её выведим на чистую воду.

Ответь только честно. У вас же в любом

случае были в работе с вот этим Ии

какие-то инциденты, когда вы так резко

оборвали ему права или резко его

остановили?

>> Резко права не обрывали, потому что мы

их резко и не выдавали. У нас нет

доступа у этого агента к проду, нет

доступа к продовым базам, только к

репликам, нет доступа к ПДН ещё кучу

всего. Ну то есть это максимально

безопасное окружение, которое очень

сложно как-то пробить. Вот. Но точно

были кейсы, когда ребята, инженеры,

просто привыкали к тому, что очень

хороший кодревь, в него не смотрели. А

на тестировании никто особо не

посмотрел, потому что оно прошло

автоматически. Задачу выкатили на прот и

в первые же секунды на первых процентах

раскатки словили э- критичные алёрты и

всё, поехало обратно. Вот такие вещи

были. Но за счёт там канореечного

деплоя, знаете, что такое канореечный

деплой, а других механизмов, которые в

принципе существуют в разработке уже

давно, это всё очень быстро откатывается

обратно. А ещё один провокационный

вопрос. Это уже из опыта нашей компании.

Искусственный интеллект пишет сотни,

тысячи тестов у нас внутри компании.

>> Так,

>> ну, примерно полгода назад мы заметили,

что вместо того, чтобы нормально

проверять на тестах, он просто берёт, не

исправляет ошибку, адаптирует тест под

новый функционал, который уже ошибочный.

>> Угу.

>> И так как всё это у нас в автоматическом

режиме, заметили мы это через месяц,

когда у нас накатилось 1500 вот этих вот

кривых тестов. Долго вы ждали?

>> Я больше скажу, это был Cloud Oppus, не

самая тупая модель.

>> Угу. Но она нашла способ сделать свою

работу хорошей. Да,

>> она вот ты Она как всё у нас

автоматически тесты запускаются, там всё

красивенько. Ну, понятно, что это очень

мелкие проблемы были, которые не сразу

вылетели.

>> Угу.

>> Она просто адаптировалась. Ей было лень

выполнять свою работу.

>> У. Угу.

>> Ты чувствуешь, к чему я

>> кваню? Я могу догадываться, да, но задай

вопрос, и я тебе на него отвечу. Внутри

мы поставили другую модель

надзирателягу,

>> который следит за такими регрессиямигу

>> и в случае чего прямо бьёт основного

исполнителя.

А я я просто рассказываю про наш опыт,

нашу боль. Как бы мы доверяем

искусственному интеллекту. Ну вот вы

сами слышите. Он ленится хуже человека.

>> Так

>> были ли у вас кейсы похожие на это, и

как вы их исправляли?

>> А прямо таких вот прямо таких кейсов не

было. Не требуется надзирателей. Мы

скорее это решаем со стороны

инфраструктуры и того, как поставлена

задача. Если у тебя задача проверить для

агента, он ничего не делает, кроме

проверки. У него нет доступа к вот

именно в этой итерации у него нет

доступа к изменению мреквеста. То есть

он не будет код менять, потому что

что-то не проверилось. Вот. А если у

него задача поменять, э, соответственно

код, тогда у него есть возможность

поменять код. То есть ты просто на

уровне архитектуры, инфраструктуры этой

задачи разделяешь эти действия. Одна

цель, одна итерация.

>> Ну хорошо, по поводу разделения

действий, смотри, э-э иногда для работы

искусственного интеллекта требуется

доступом к каким-то данным.

>> Ну всегда требуется доступ, иначе это

очень бесполезная работа.

>> Э хотел бы понятьлоги, всё остальное,

>> да. А вот на каких, на каких принципах

вы выстроили у себя построение внутри? Я

уже услышал, что иишка у вас не работает

с персональными данными. Да,

да, дада, да.

>> Но есть же какой-то некий обязательный

минимум, который для любой компании

есть, который нужно вот организовать,

чтобы эффективно внедрить у себя. И

>> а, слушай, вот самый главный минимум -

это персоналка, потому что это прямо

риски, которые все прекрасно знают. Э и

для того, чтобы это закрыть, тебе нужно

даже не какие-то не как-то специально

внедрять искусственный интеллект

по-другому, а в принципе инфраструктуру

компании определённым образом выстроить.

Это нужно было сделать ещё пару лет

назад, по-хорошему. Вот. А всё остальное

- это максимальный доступ, но по большей

части, ну, я рекомендую только на

чтение. То есть логи, реплики, баз и всё

остальное желательно только на чтение,

потому что, ну, запись ты просто

перестаёшь контролировать происходящее.

>> Ещё такой, знаешь, такой вопрос

реального сектора экономики. Наши

клиенты - это в основном крупные

корпорации, у которых там миллиарды,

миллиарды выручки, и они могут себе

позволить купить там несколько видеокарт

кластеров по 30-40 млн. Почему вы не

пошли по пути, когда вы вставите

локальную машинку и там крутите какую-то

слабенькую модельку? Почему именно

облачноные решения? А-а, смотри,

облачные решения, они развиваются очень

круто и очень быстро для, э-э, поэтому

мы можем получать профит от облачных

решений прямо здесь и сейчас. Как только

они выпустились, как только они

доступны, как только ты переходишь на

локальную модельку, ты берёшь на себя

всё это. И это сложнее. Под это нужны

люди, которые будут за этим следить.

Тебе нужны ресурсы для того, чтобы это

всё поднимать. Поскольку мы не критичная

инфраструктура, мы не какой-то

госсектор, мы можем себе позволить. И я

надеюсь ещё долго сможем себе позволять

использовать облачное решение. Просто

это даёт максимальный профит.

>> Экономический расчёт был.

>> А чего именно?

>> Ну вот это вот по поводу профита, то

есть поставить своё или

>> Да, да, конечно, коне достаточно давно

мы это всё считали и, ну, как бы это

было невыгодно и даже неинтересно,

потому что это не настолько быстро будет

развиваться. У нас не так много времени,

а, чтобы каждый раз что-то обновлять,

модифицировать и так далее. А покупая

облачное решение, мы просто покупаем всё

за конкретные деньги. Мы не следим за

развитием.

>> Кстати, наш продукт Word Home как

раз-таки работает с облачными решениями

самые современной E-модели. Напоминаю,

ссылочка в описании. Заходите, если вам

нужно внедрить готовый и контур для

ваших сотрудников, не только

разработчиков, но ещё и тех, кто

занимается обычной документацией, да,

или даже каким-либо творчеством. Я,

кстати, слышал от тебя, что вы построили

свой MCPйwayй, такая хайповая штука,

которая была прямо суперхайповой в 2025

году, а в двадцать шестом году, честно

говоря, уже Подумерво. Кстати, я

объясню, почему причина, почему

Подумерво. Оказалось, что это безумно

дорого по токенам.

>> Ну, вообще странно.

>> А, видишь, я вот хотел бы узнать. Все

говорят то, что ставь свои MCP сервера,

ставь свои MCP сервера, но никто в

паблик не выкладывает. Я вообще не

слышалгу

>> от каких-то крупных компаний, чтобы они

заявляли это как кейс, что вот мы

внедрили MCP- сервер, дали доступ иишки

туда и заработали квадриллион денег.

>> Ну не заработали, сэкономили. В нашей в

нашей ситуации скорее сэкономили. А

конкретно на этом зарабатываем мы на

другом. Угу. опять же, а, но я не

считаю, что это дорого, но это даёт

очень хорошую свободу внутри компании,

но при этом достаточно ограничивает

свободу доступа к данным, когда

буквально одним запросом в курсор с

указанием ссылки на а лог ошибки

где-нибудь в какой-то системе, любой там

инженер QA или даже техподдержка

получают максимально понятный и

прозрачный отчёт, что конкретно

сломалось. Это очень быстро за счёт

того, что у тебя есть контролируемый и

функционирующий доступ ко всем

необходимым системам.

Вот

>> быстро. Вот, например, жалобы наших

пользователей, я честно хочу тебе

сказать, мы используем только передовые

модели. И основная проблема, что

передовые модели работают медленно, 35

тире 60 токенов в секунду.

Я здесь, смотри, когда говорю быстро, я

скорее имею в виду, что как раньше мы

решали эти проблемы, у тебя есть

инженер, который должен пойти с этим

логом, разобраться, выяснить, в чём

проблема. А здесь мы убираем инженера из

этой связки, оставляем модельку и того

человека, который, собственно, этой

проблемой занимает, который сам запрос

отправит хотя бы и всё. И как бы тебя

реальные реальные фотоешки сотрудников

на этом практически не задействованы, а

значит ты можешь их применить в это

время где-то ещё. И в сравнении с живой

работой живого человека, это в разы

быстрее.

>> А, кстати, такой вот тоже хотел узнать

твой персональный опыт. Ну, будем

честны, большие языковые модели, они не

супербыстрые, особенно когда там агентов

кучу запускают, ждут каких-то ресрча и

так далее. Это реально ты можешь задать

один вопрос и ждать 25 минут ответа,

пока он сделает resarch и соберёт.

>> Да, всё, так, такое бывает. Ээ,

насколько часто вот вообще интересно,

как ваши пользователи отзываются, как вы

решали данный вопрос, как вы внедряли,

как вы ими объясняли, что то, что

искусственный интеллект может думать

полчаса - это о'кей.

>> А, смотри, мы, во-первых, полчаса,

наверное, всё-таки не о'кей, но мы

немножко с этим кейсом поработали

по-другому. А-а,

разработчики взаимодействуют с курсором.

То есть сейчас вся работа с кодом,

например, она происходит не в какой-то

там ишке раньше, которую мы

использовали, а чисто в агентском режиме

курсора. И, а, например, отдавая ему

какую-то задачу, запрашивая с него

техрешения в каком-то домене,

они дают задачу и переключаются на

другую, потом на вторую, потом на

третью. Пока задали третью, первая уже

выполнилась, переходят обратно и вот так

вот параллелится работа.

>> Отлично. Отлично, господа. Чувствуйте,

мы подошли к самому главному.

>> Так,

>> один человек, я даже по себе сужу, не

может качественно держать в своей башке

контекст из нескольких разных задач.

>> У. Угу. А в основном, ну, как бы, не

знаю, не большинство, но есть люди,

которым очень тяжело держать несколько

контекстов одновременно. Но есть люди,

которым это о'кей. И когда ты находишь

таких внутри компании, их оказывается

достаточно много, ты получаешь очень

хороший профит, потому что они кайфуют

от того, что они вместо десяти задач там

в какой-то промежуток времени сделали

30, они этим гордятся, а ты их ещё

хвалишь как руководитель, повышаешь им

зарплату и всё, все остальные плюшки

сопутствующие. Вот даже за счёт

небольшой доли людей в компании общая

производительность очень хорошо растёт.

>> Важный момент вот как раз-таки про кадры

перейдём. про кадры мы уже услышали, что

с техникой вопрос в принципе решаем. Вот

этих людей, как мне их отличить? Как

понять, что вот этот Только давай

отойдём немножко от программистов,

потому что искусственный интеллект же не

только эффективен программировании. Как

вот мне как руководителю вычленить своей

команде или дать постановку HRру,

вернее, дать задачу Hру, чтобы он нашёл

такого человека вот три каких-то важных

фактора.

>> Я тебе не приведу три важных фактора. Ну

то есть это не готовые правила, но

просто объясню, как, например, я с этим

работаю. Во-первых, зачастую это всегда

вот эти самые ребята, которые на

передовой новых инструментов. У них

горят глаза, они сами интересуются тем,

чтобы что-то новое попробовать. Это вот

>> мо можно я тебя пере перебью сразу.

>> Это молодые ребята или там без разницы?

По какого?

>> А без разницы, вообще без разницы,

абсолютно. А во-вторых, если мы говорим

про найм, например, у нас достаточно

давно при нами появилось базовое

правило. Это, во-первых, спрашивают: "А

как человек работает уже сейчас с

вкусным интеллектом?" Смотреть на

реакцию. Есть те, кто такие: "Ну, я ему

не доверяю". О'кей, ладно, спасибо, до

свидания. Есть те, кто: "Да, конечно, вы

что, это же часть работы". Вот это

первый маркер. Второй маркер, например,

на том же самом техническом

собеседовании не задачу дать, сделай

мне, пожалуйста, прямо сейчас, а вот

сделай эту задачу с помощью любого

искусственного интеллекта и покажи мне,

как ты это делаешь по тому, как

конкретно человек формирует, формулирует

запрос, как он спрашивает. И вообще

самое сейчас интересное, вообще самый

топ, а если он набирает руками на

клавиатуре запрос к искусственному

интеллекту, ну, скорее всего, это не тот

кадр. А вот если он просто наговаривает

голосом, и это уже такая очень сильно м

изменившаяся речь, потому что ребята,

которые программируют голосом, таких уже

очень много, они по-другому

разговаривают с агентом. Вот, вот это те

самые ребята, которые нужны.

>> Супер. Спасибо большое, Ирина. Господа,

для вас я вот сформулировал три правила.

Во-первых, нет места эжизму. Если

честно, я думаю, что ты скажешь, это

молодые ребята, которые современные

инноваторы. Во-вторых, задайте вопрос:

"Как человек работает с искусственным

интеллектом?" А посмотрите на его

реакцию. Это что-то из серии психологии,

мне кажется, И вот самое последнее, вот

если первые два, очевидно, так,

более-менее, но самое последнее, круто,

попросить его прямо на собеседование

решить какую-то задачу с помощью и

посмотреть, как он это делает. Без

разницы какую задачу, он уже можно будет

прощупать его опыт. Вот это прямо

шикарный маркер. Господа, записываем как

руководители, так и будущие сотрудники

любой компании. Неважно, кто вы,

разработчик или административный

представитель административного

персонала. Мне кажется, это шикарно. А,

вернёмся немножко внутрь вашей компании.

У вас в грейдах закреплено, что синьор,

который не использует искусственный

интеллект, не может себя назвать

синьором.

>> А закреплено не так. сеньор обязан

использовать, а, шерить экспертизу по

использованию с командой и регулярно

внедрять новые инструменты, новые

подходы, связанные с искусственным

интеллектом. То есть это часть, это

обязательно часть работы.

>> Ну, в любом же случае, у вас бы

встречались такие шикарные специалисты,

которые ну

>> ну не дано им быть преподавателями, не

дано им делиться знаниями,

>> но они синьоры,

>> эксперты в домене.

>> Я всё прекрасно понимаю, да. Когда мы

вводили это правило год назад примерно,

я ожидала, вот, анонсируя это на

команду, я ожидала очень большого

сопротивления, негатива и так далее. Э,

ну, как бы объяснение достаточно

простое. Мы не можем, как компания, а,

отказываться от того, что дать

искусственный интеллект и, э,

продолжать, ну, как бы работать

по-старому. Поэтому мы вкладываемся в

тех людей, которые готовы делать

по-другому и готовы этим делиться,

потому что иначе как я всех переобучу.

Вот. А, и с течением времени состав в

компании поменялся. А с теми, кто не

готов, мы простились. Мне искренне жаль,

но такова реальность.

>> Они сами ушли.

>> Ну, где-то сами, где-то нет.

>> Ну, в принципе, то, что и произошло. Я

когда-то говорил на одном из выпусков,

что современные айтишники - это как

скортницы. До определённого возраста мы

все в тренде. Ну, давайте будем честны.

Ну, давай будем честны. Вот давай. Вот

до двадцать второго года.

>> Я по-другому это называю. А разработчики

на Айосе просто были

>> королями.

>> У каждого айсника была своя массажистка.

>> Каждый, значит, айёсник летал каждый

месяц за границу отдыхать. И зарплаты у

них были такие, что можно было, в

принципе, квартиру купить сразу.

>> На дворе двадцать шестой год. Они никому

не нужны. Подождите, нет, они всё ещё

нужны, но есть реальный факт, что

средние вилки по рынку, российскому

рынку, айтишки Android и iOS

разработчиков сейчас вот это начало

двадца шестого года, они ниже вилок

бэкэнд разработчиков, одного и того же

плюс-минус грейда в плане, ну,

опытности.

>> Так к чему, с чего я это начал? Я начал

с того, что нам приходится

разработчикам, постоянно развиваться. То

есть, а если мне уже 45 лет, я уже

старый, ну, я как бы не вкачусь в этот и

>> Ну, о'кей, значит, тебе не в нашу

компанию, тебе нужно в ту, в которой в

другую какую-нибудь, где не нужен и где

готовы ждать ещё лет 50, пока всё

изменится и хотят работать по-старому.

Такие тоже есть. Это абсолютно о'кей. Но

просто не с нами.

>> Подталкиваю немножко к чему хочу узнать

твоё честное мнение. Ну давай, давай

честно ответим, что будет с возрастными

разработчиками, потому что они не в

состоянии обуздать эти новые технологии

в силу когнитивных способностей. И

компании, которые

используют и их становится всё больше.

>> Угу. Я не согласна с тобой относительно

возраста есть достаточно большое

количество возрастных разработчиков. Это

А кого мы сейчас возрастными называем?

40 50 плюс.

>> Я бы сказал, вот вот сейчас в двадцать

шестом году, если тебе 35 п, ты, в

принципе, уже возрастной. Ну, на самом

деле, это

50 плюс, как бы, будем честны, да, но я

это всех нас ждёт. Это тебя ждёт, это

меня ждёт. Нас в меньшей степени мы

всё-таки руководители. А вот те, кто

руками работает.

>> А, смотри, есть огромное количество, в

том числе и в скаенге ребят, которые там

40 пс, они прекрасно работают с

искусственным интеллектом. И здесь дело

не в возрасте абсолютно, а вот в

готовности меняться и готовности

по-другому перестраивать свой майндсет.

Я думаю, что это по большей части

зависит не от возраста.

Это черта характера. Это вот какие-то

софты.

Что-то меня так смотришь. Ты не согласен

со мной?

>> Думаю, задать провокационный вопрос или

не задать.

>> Давай, давай, давай, давай. Если что, мы

вырежем.

>> Не. А что делать мне, Валере,

разработчику, который работает в

биктехе? Я получал себе 500.000 руб. в

месяц, перекладывала джесонки, а потом

пришла ты со своим искусственным

интеллектом.

>> И ты не хочешь так работать?

>> Конечно, не хочу. Мне нормально было до

этого.

>> Ну у меня для тебя плохие новости. А

сначала я тебя не возьму в свою обойму,

ты перейдёшь куда-нибудь, где готова с

тобой таким работать. Потом, скорее

всего, и там перестроится. И если не

перестроишься, ты как бы с тобой снова

попрощаются.

По-другому просто не может быть. Всё,

мир изменился уже,

>> как раньше не будет.

>> Значит, ты говоришь, что ты сократишь,

но ты у себя, когда сокращала, ты же

знаешь, что всё равно это вызывает

некие, а, некое недоверие коллектива.

>> Все Нет, все всё прекрасно понимают,

почему это происходит.

>> Да, да. Всё так.

>> Ну как вот работать с этим недоверием? Я

как представитель бизнеса понимаю, что

ты убираешь слабых, которые не приносят

деньги и не будут приносить в будущем.

>> Угу.

>> Но я как представитель коллектива

>> Угу.

>> ты уволила моего друга Ирин. Я с ним

кофе ходил пить, а ты взяла его уволила,

потому что себе курсор не поставил.

>> Ну не потому, что курсор не поставил, а

потому, что на протяжении некоторого

количества времени, когда он знал, что

ему были даны все вводные: "Дружок,

развивайся. Вот тебе 1 2 3, мы

предоставляем возможность, у тебя есть

время, а научиться. Но если он не

научился за это время, хотя знал, что

это обязательно, то тогда, конечно, мы

расстаёмся. И, э, опять же, я всем своим

сотрудникам объясняю, я если я кого-то

оптимизирую, это не потому, что я зла и

вредная, мне этого хочется, а потому,

что есть такая необходимость. И дальше,

если вы в компании остаётесь и вы хотите

дальше получать свою зарплату, то наша

общая цель - работать суперэффективно и

меняться настолько быстро, насколько

возможно меняться, чтобы компания

продолжила работать и зарабатывать

деньги, а мы все получали зарплатку.

>> Он 5 лет проработал в этой компании и

знает больше тебя вот этой женщиной,

которая пришла здесь, и что-то про и тут

говоришь. Да, ему не хватило времени.

Почему ты не дала ему второй шанс?

Почему сразу увольнять? Не всем

искусственный интеллект даётся. Ну,

слушай, это какие-то такие как бы очень

детские аргументы. Ну, как бы если у

меня есть такие ребята, которые вот

такие вещи говорят: "Ну о'кей, хорошо,

они не готовы этот факт принять. Для них

эмоциональная составляющая важнее как бы

взрослой позиции. Я ставлю галочку".

>> Ну вот, господа, мы только что с вами

отыграли сценку. Я привёл, она она была

не в курсе, но я привёл тот самый кейс,

который внутри нашей компании

происходил, когда мы внедряли заказчику.

И и вот примерно с такими эмоциями,

когда люди чувствуют, что их друзей

увольняют из-за бездушное машины, и они

за них держатся, и чуть ли там не

говорят, что мы все уволимся, если ты

уволишь тогото. Вот это вот прямо

проблема. Я спасибо тебе большое, я

посмотрел, как ты отреагировал тогда.

Конечно, нам я не расскажу, как мы этот

вопрос решили. Это была не наша

проблема, это была проблема заказчика.

Там человек в жёстко в руке, он просто

сказал: "Ребят, вы уволены, всё, вот вам

>> идите вместе

>> по закону, да, по закону, сколько-то я

вам должен.

>> Детали не могу разглашать, вдруг кто-то

узнает". Всё, давайте, до свидания. То

есть взял просто сразу нахрен всех

уволил, и, в принципе, это стало лучшим

решением. Это жёстко. Ну тако жёстко.

Это это нормально для текущей ситуации

на рынке. Это абсолютно нормально.

>> Текущая ситуации на рынке. Давай-ка

смотри.

А ты сократила всех неэффективных.

Подожди, подожди, подожди. И ты поймёшь,

чем я клоню.

Ээ сейчас все сокращают всех

неэффективных. Через 5 лет мы получим

ситуацию, что у нас не будет медлов, а

через 10 синьоров, потому что джоунов

никто не берёт. А нафига они нужны, если

есть Джулия.

>> Угу. У нас нет джунов в компании давно,

уже очень давно.

>> Вот откуда мы с тобой возьмём кадровый

резерв через 5 лет?

Я понимаю прекрасно эту проблему, да, я

согласна, что это такое, это вызывает

беспокойство. Некоторые, назовём это

так, некоторые бесполи.

>> Ненене, нет. Я объясню, почему. А

>> я думаю, что в будущем такой объём

рабочих рук, который мы используем

сейчас, нам не потребуется. Нам

потребуется, по крайней мере, в отдельно

взятой компании меньше. Просто потому

что очень много будет закрываться

автоматизацией, в том числе

автоматизации с использованием

искусственного интеллекта. То есть нам

уже сейчас для той же самой

производительности, как год назад, нужно

меньше людей, просто больше токенов. И,

скорее всего, эта ситуация будет

совершенствоваться. А

я думаю, что потенциально в будущем вот

эта вся наша чудесная айтишка переживёт

очень жёсткую сегрегацию. Останется

какая-то большая каста вайп-кодеров,

которые прекрасно умеют пользоваться

искусственным интеллектом, но они не

умеют погружаться вглубь, не умеют

докапываться до деталей. Но

верхнеуровневом, вот на уровне

понимания, что ответил тебе

искусственный интеллект, могут какие-то

проблемы зарешивать. И останется

какая-то такая суперэлита людей, которые

ещё умеют работать, как реальные

разработчики, с глубоким погружением, но

они нужны не везде, потому что

большинство проблем - это какие-то

проблемы средней руки, а проблемы

действительно серьёзные, где тебе нужен

живой инженер, очень скиловый, их

меньше. И вот, скорее всего, тогда наша

работа как-то очень сильно перестроится.

Как? Я не знаю, но я уверена, что это

тоже очень сильно поменяется. И здесь

нет места для джунов. Вы чувствуете? Да.

Вот джунам как раз нужно будет сначала,

видимо, дорости до таких нормальных

вайпкодеров.

>> Ага. А скажи, это Джуну, у которого

денег нет, он на курсы последние деньги

оставил, а подписка к клаудовская 200

баксов стоит.

>> Ну что поделаеш? Естественный отбор.

>> Раз уж мы говорим про

непосредственно разработчиков. Напомню,

кстати, что наша компания Коелов помимо

внедрения готового и контра занимается

ещё и разработкой программного

обеспечения под заказ. Если у вас есть

какие-то сложные entтерпраise-системы

либо нерешаемая задача с помощью

вайп-кодеров, обращайтесь к нам,

ссылочка внизу. У нас работают настоящие

архитекторы, которые пишут настоящий код

руками с использованием лучших

технологий искусственного интеллекта.

Так вот, мой вопрос в чём заключается.

Мы внутри у себя постоянно работаем с

Legсси у клиентов, и у них чаще всего

там документации нет. И когда мы туда

пускаем с разрешение клиента, конечно,

не к данным, какой-нибудь опус или

сегодня Fable 5, Fable 5 пока не

пускали,

>> и это трэш, там даже миллионного

контекста не хватает и роя субагентов не

хватает, чтобы во всём этом разобраться.

К чему я клоню? Всё равно же есть э-э

большой объём программного обеспечения,

я думаю, даже у вас, который был написан

до появления искусственного интеллекта

каким-нибудь Васей.

>> Угу. Давно не обновлялся.

>> Со вот это вот. И как только и и ни один

искусственный интеллект разобраться с

этим не может практически.

>> Типа, что делать с этим,

>> что вы, во-первых, встречала ли ты и

если да, как вы решили эту проблему?

>> Переписали всё с нуля. Конечно же, у нас

тоже есть такие сервисы, которые давно

никто не трогал, но периодически там

что-то надо с ними делать, чтобы они

продолжили работать. Вот с точки зрения,

наверное, искусственного интеллекта

как бы дело не в модельках, дело не в

том, что это Legacy, не LECY, а скорее в

том, что там не хватает пререквизитов,

не хватает какого-то дополнительного

бизнесового контекста, чтобы в этом

адекватно разобраться. Вот поэтому с

нуля переписывать, ну, не всегда точно

нужно. Иногда достаточно дописать

документацию или преквизиты с помощью

искусственного интеллекта к этой же к

этому же LEGOC. Вот иногда действительно

что-то проще переписать с нуля. Ну,

слава богу, с пользованием

искусственного интеллекта значительно

проще. У тебя есть готовый работающий

сервис, ты можешь его покрыть там

тестами, ты можешь снять картинку, а как

сейчас работает, как работать оно сейчас

должно, и после этого уже под это

переписать. Это тоже супер не супер

дорого. Вот. Но какой-то волшебной

таблетки здесь нет. То есть это прямо

всегда уникальная ситуация, с которой

надо разбираться.

>> Ну ты чувствуешь, как бы вот эти навыки

реального разработчика, они немножко

обесценились. Банально с того, что там

по несколько тысяч резюме на одну

вакансию.

>> Это, кстати, последняя такая проблема,

которую я хотел бы получить, на который

ответ я бы хотел получить у тебя как

эксперта.

>> Как сейчас вообще оценивать людей?

Во-первых, мы не можем 1.00 звонков

провести.

>> Ну а не надо всечи. Берёшь первые 10,

остальным не повезло.

Ну, ну, а как ещё? Смотри, э-э,

наверное, сейчас один из самых главных

навыков, ну, опять же, это и умение

пользоваться искусственным интеллектом.

Знание каких-то хард, э- хард вещей

сложных, узкоспециализированных, оно

нужно, но скорее разово под конкретную

задачу, а не каждый день в компании. Вот

поэтому топ-навык - это умение

пользоваться искуственным интеллектом. И

второе, наверное, для меня - это

готовность перестраиваться, потому что

это, ну, как бы не последнее изменения в

нашей индустрии.

Вот. А всё остальное можно в целом

подтянуть

>> жёстко. Спасибо, Ирин. Господа, блиц

опрос. Кратенько напомню тебе, как это

выглядит. Я задам тебе вопрос.

>> Ты ответь, что ты выбрала, и кратко

почему. Ну, первый мой любимый вопрос.

На рабочей машине Linux, Windows или

Mac?

>> Ну, конечно, Mac. Ну, я просто не могу

по-другому. Извините,

>> почему?

Почему? Ну, ну я так привыкла. Я так

работаю всю жизнь. Всё. Ладно. А какой

был ли в твоей жизни и инструмент

какой-нибудь, который вообще не оправдал

ожиданий?

>> А который вообще не оправдал? Openклоу,

кстати, вот Онклоу вообще не оправдала

ожиданий, потому что каждая следующая

версия оказалась настолько сломанной, ну

там же тоже вайбкодеры её

усовершенствуют. Вот. И приходилось нежи

периодически э откатываться назад. Я

использовала для своих личных задач, для

вот менеджмента условного. Вот. И я там

после третьего неудачного обновления

поняла, что так, дружок, знаешь, давай,

до свидания.

>> Ты его заменила на Гермес или на что-то

другое?

>> Я просто по-другому начала пользоваться

другими инструментами. То есть я я

просто переложила все эти задачи. А у

меня что-то осталось в чате GPT, что-то

у меня осталось опять же в курсоре,

потому что я очень много работаю с

данными по компании. Вот. А и всё. И

всё. Я просто перестроила немножко свою

работу, потому что я не люблю, стрёмные,

неработающее обновление. Ты там

закидываешь в него задачку в 10:00

вечера после работы, когда ты уже

невозможно думать, а он такой: "Извини,

я сломался". Камон.

>> Хорошо. Ну это как бы честная позиция. А

вот вайп-кодинг в крупной компании, да

или нет? В крупной. Давай так. В

огромной. В Сбербанке,

>> да? Да. Да, однозначно. Да. И если вы

этого ещё не делаете, то я очень

удивлена. И я объясню, почему. И где

именно вайп-кодинг. вайп-кодинг, там,

где нужно делать быстро мпишки, быстро

тестировать гипотезы, это просто наше

всё, потому что это позволяет тебе не

инженерами проверить какие-то вещи

дёшево. Ну а потом, если они уже

выстрелили, показали там, не знаю, свою

эффективность, ещё что-то, ты можешь их

сделать нормальным продуктом, который

можно продавать, поставлять и так далее.

Но где-нибудь в биллинге условно банка я

бы не использовала вайп-кодинг.

Страшноватенько.

>> Это важное уточнение.

Ну и последний мой вопрос. Через сколько

лет не использовать и будет так же

стрёмно, как не использовать гит?

>> Уже сейчас всё этот момент уже наступил.

Вот сейчас не использовать, это стрёмно.

>> Ты знаешь хотя бы одного человека,

который не знаком с искусственным

интеллектом?

>> А моя мама пока не использует. Ну, хотя

нет, она пользуется Алисой, так что, ну,

наверное, нет. В принципе, все уже вовсю

пользуются.

>> Самое забавное, что надеюсь тут

монтажёра где-нибуд ставит. Есть

картинка, где показан процент людей,

которые используют ИИ. Вот она такая вот

огромная, там много-много кубиков. И мы,

люди, которые и использовает, вот такая

вот песенка в ней.

>> Да, ну мы в этой индустрии работаем,

поэтому это абсолютно очевидно и

понятно.

>> Но среди твоих и моих знакомых нет

людей, которые бы не использовали. И в

этом у тебя и проблема. Кажется, что как

будто все используют. Спасибо большое,

Ирина. Напомню, в гостях у нас была

Ирина Шанина, CTO компании Sky. человек

с по-настоящему

железными ээ железным характером, да,

настоящая бизнесву, которая понимает,

что компания должна зарабатывать деньги,

которая показывает реально профит, и она

умеет управлять персоналом. Ну а с вами

был я, Валерий Котелов, SEO Digдиital

интегратора Котевов. Напомню, что если

вам нужно разработать корпоративное

программное обеспечение или внедрить

готовый и контур в вашу компанию, даже

если вы не IT-компания, переходите по

ссылочке в описании. Ну, подписывайтесь

на наш канал, ставьте лайки, пишите

комментарии. До скорых встреч.

Пока-пока.