ИИ меняет правила: почему раздутые команды уходят в прошлое

Вольный перевод статьи AI, async, and the end of bloated teams, опубликованной на сайте asyncagile.org

Призраки старых команд: почему они тормозят работу

Вы, скорее всего, сталкивались с типичной схемой разработки ПО: 4–6 разработчиков, отдельный product owner, тестировщик, технический лидер, дизайнер и project manager, который координирует всех. На первый взгляд это выглядит как разумное распределение обязанностей. Но на деле такая структура часто приводит к избыточности.

Чем больше отдельных ролей, тем больше лишних обсуждений и согласований. Каждому нужно передавать задачи, устраивать созвоны, договариваться. Информация теряется по дороге, обратная связь замедляется, а рутинных задач становится всё больше. В результате большая часть времени уходит не на создание продукта, а на бесконечную координацию. Это хорошо описал Фред Брукс в книге «Мифический человеко-месяц»: если добавить людей в проект, который уже отстает от графика, он будет идти еще медленнее. 

Почему так? Потому что с ростом команды резко увеличиваются затраты на согласование и коммуникацию. Чем больше зависимостей, тем медленнее движется работа. Если добавить людей в проект с множеством взаимосвязей, чаще всего это приведёт к новым задержкам.

ИИ меняет правила игры: когда AI-«краны» берут на себя рутину

Современная разработка программного обеспечения становится всё более AI-first, что меняет роль команд и специалистов. В 2025 году искусственный интеллект полностью изменил подход к созданию программного обеспечения. Теперь самые эффективные ИИ-инструменты работают как «краны» — они берут на себя тяжелую умственную работу, которую раньше выполняли отдельные специалисты.

Появились ИИ-«краны», которые всё лучше справляются с задачами, для которых раньше требовались целые команды. Конечно, всегда найдутся скептики, но примеры уже повсюду. Ниже несколько областей, где AI демонстрирует такие возможности.

Как AI меняет разработку программного обеспечения и тестирование: быстрее, проще, надёжнее

Ассистенты на базе искусственного интеллекта вроде GitHub Copilot и GitLab Duo уже умеют писать код, создавать юнит-тесты и находить ошибки. Исследования подтверждают: работа действительно ускоряется. Человеческий контроль всё ещё важен, но AI заметно сокращает разрыв между написанием и тестированием кода.

Новый взгляд на дизайн и frontend: AI помогает создавать и улучшать интерфейсы

Инструменты с искусственным интеллектом, такие как Uizard для прототипирования или Framer AI для генерации сайтов, могут строить дизайн-макеты, превращать их в базовый код интерфейса и подсказывать, как сделать элементы удобнее. Это объединяет задачи дизайнеров и frontend-разработчиков, помогая им работать вместе и быстрее.

Аналитика без рутины: AI берёт на себя сбор данных и отчеты  

Решения вроде Julius AI и функции внутри Tableau AI автоматизируют сбор данных, их анализ и подготовку итоговых отчетов. Теперь аналитикам не нужно тратить время на однообразные задачи — они могут сосредоточиться на поиске инсайтов.

Инфраструктура и деплой без головной боли

Платформы вроде Replit Deployments и Vercel убирают сложную ручную настройку инфраструктуры и делают размещение приложений проще. Многие из них уже используют искусственный интеллект. Теперь даже небольшие команды или одиночки могут управлять всем жизненным циклом продукта — от запуска до поддержки.

Разработка «на одной волне» с AI: автоматизация от идеи до релиза

AI-native платформы, такие как Replit, упрощают весь путь: настройка среды, написание кода, деплой — всё это стало доступнее. Квалифицированные разработчики по-прежнему нужны, но теперь создать приложение может практически каждый. Достаточно сформулировать идею на естественном языке — AI-агент напишет код и реализует задуманное.

Сегодня команды становятся меньше, а каждый специалист — универсальнее. Уже говорят о «единорогах-одиночках»: стартапах с миллиардной оценкой, которые запускает один человек. CEO Replit Амджад Массад считает, что традиционные навыки программирования скоро потеряют былую значимость.

«Учиться программированию — пустая трата времени… Лучше учитесь мыслить, разбивать задачи на части, ясно формулировать свои мысли — для людей и для машин».

Подумайте об этом: Массад был одним из основателей CodeAcademy. Мир меняется так быстро, что даже он советует учиться мыслить, а не просто кодить.

Эти технологические сдвиги напрямую отражаются на том, как устроены команды и как они взаимодействуют.

Будущее асинхронной работы: компактные команды, автономия и свобода от лишних созвонов

Тренд уже очевиден. Safe Superintel стоит 5 миллиардов долларов, хотя в компании всего 10 сотрудников. У Midjourney — выручка 4 миллиона долларов на каждого члена команды. Это больше, чем у крупнейших техногигантов. Perplexity оценивают в 45 миллионов долларов на сотрудника. Такие результаты впечатляют и ясно показывают, куда движется индустрия.

Компактные и универсальные команды

Вместо больших коллективов с отдельными департаментами мы всё чаще видим маленькие команды — по 3–5 человек. Каждый участник владеет разными навыками, а искусственный интеллект помогает им справляться с задачами быстрее. Представьте специалистов T-shaped (широкий кругозор и глубокая экспертиза в одной области) или даже comb-shaped (несколько областей экспертизы сразу), которые легко переключаются между разными направлениями. Современные подходы к работе, например Shape Up, становятся всё важнее — особенно там, где AI уже не просто инструмент, а полноценный участник процесса.

Ответственность на каждом этапе  

Такие небольшие команды берут на себя задачи полностью: от идеи до внедрения. Каждый вовлекается в работу глубже, а цепочка передачи дел между коллегами становится короче.

Больше времени для настоящей экспертизы 

AI берёт на себя рутину и даже часть сложной работы, освобождая время для стратегического мышления, поиска инсайтов и творческих решений. Как заметил Массад на одной из неформальных встреч: теперь люди могут сосредоточиться на замысле, а реализацию доверить машине. Но важно помнить: четко сформулировать идею — задача не из лёгких.

Минимум лишних встреч  

Когда команда небольшая, а каждый умеет многое, и AI помогает с интеграцией, постоянные совещания уже не нужны. Личные встречи остаются только для действительно важных вопросов.

Всё это меняет подход к сотрудничеству: асинхронная работа (async-first — каждый взаимодействует, когда ему удобно) становится идеальной для команд с AI. Мы учимся работать самостоятельно, быстрее принимать решения и воспринимать AI как неутомимого, внимательного коллегу.

Нужно оформить документацию? AI справится.

•  Нужно спросить совета? Просто обратитесь к AI!
•  Неясно, о чём этот дизайн-документ? ИИ объяснит.  
• Нужно написать commit message или pull request? Попросите помощи у AI.

Компактные коллективы, использующие AI для разработки программного обеспечения, демонстрируют, как быстро можно выводить продукт на рынок без потери качества. Эти изменения подводят нас к более общему выводу: искусственный интеллект радикально перестраивает не только команды, но и саму модель занятости.

Искусственный интеллект: меньше рутины, больше свободы для важных дел

Чем активнее мы используем ИИ, тем сильнее меняется ритм работы. Встреч и отвлечений становится меньше, общение — осознаннее, а AI всегда рядом, готов помочь. Бессмысленные задачи и устаревшие иерархии постепенно уходят. Эти перемены уже происходят — независимо от того, готовы мы к ним или нет.

AI приносит нам не только новые возможности, но и серьезные вызовы. Например, привычная оплата за часы и материалы больше не работает. Компактные команды, использующие AI, способны добиться гораздо большего, чем раньше. Продавать просто время становится бессмысленно. Мы уже видим, как рынок быстро переходит на оплату за результат или реальную ценность.

Скоро успех будет зависеть не столько от глубоких знаний в программировании или большого штата сотрудников, сколько от умения использовать AI-инструменты (AI-crane — мощный образ современного помощника) в небольших, сплочённых и разноплановых командах. Эпоха громоздких и медлительных команд, увязших в бесконечных обсуждениях, уходит. Если мы примем асинхронную работу как норму, AI даст нам инструменты для гибкой, открытой и по-настоящему эффективной совместной работы.