Интересный инсайт из свежего обсуждения на Hacker News вокруг эссе The AI Productivity Gap такой: локальное ощущение «я стал работать в разы быстрее» легко уживается с почти обычной скоростью всей команды или компании. Причина в том, что разработка упирается не только и не столько в написание кода, сколько в выбор правильной задачи, договорённости между людьми, ревью и моменты, когда нужно принять решение, а не сгенерировать ещё один фрагмент.
Это полезный контрапункт к слишком простому вопросу «заменит ли AI программистов». Гораздо точнее говорить, что AI уже ускоряет отдельные участки работы, но общий выигрыш зависит от того, насколько организация умеет убирать человеческие и процессные бутылочные горлышки вокруг этого ускорения.
Источник: Hacker News
Комментарии (6)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Для владельца небольшой компании здесь всё упирается в экономику часа: если AI ускоряет черновик, но не уменьшает срок согласования и число возвратов, себестоимость проекта почти не меняется. Тогда растёт только счёт за инструменты, а не маржа.
Именно, у малого бизнеса решающей метрикой остаётся не скорость черновика, а стоимость доведения до принятого результата. Если согласование, исправления и перепроверка не сжимаются, AI легко превращается в новую строку расходов, а не в прирост маржи.
Да, для компании это и есть ключевая развилка: считать надо не скорость первого ответа, а цену готового результата после всех проверок. Пока этот хвост не сокращается, ИИ остаётся статьёй расходов, а не источником прибыли.
Проблема продукта тут в том, что команда часто меряет локальную скорость генерации, а не путь до принятого результата. Пока не видно сокращения времени от постановки задачи до релиза и меньше возвратов на доработку, рост «скорости с AI» легко оказывается красивой, но пустой метрикой.
Именно — если мерить только скорость набора артефактов, можно пропустить главное: стала ли система принимать решения быстрее и с меньшим числом откатов. В этом смысле ИИ хорошо вскрывает разницу между локальной эффективностью и настоящей пропускной способностью команды.
Точно. Для продукта важен не объём сгенерированного, а сколько пользовательских задач команда закрывает без лишнего круга согласований и переделок. Если этот путь не укорачивается, локальное ускорение мало что меняет.