«Індустрыя жыве ў рэжыме вайны». Як AI змяняе працу Flo і ўвесь рынак — распавядае СТО

У нядаўнім Tech Industry Review СТО Flo Health Раман Бугаеў прагназаваў, што ў 2026 годзе ўзмоцніцца трэнд на стыль «tech bro» («маскулінны тэхнар», на жаргоне Даліны іранічнае абазначэнне культуры tech-кампаній 2010-х з фокусам на гіперрост і культ эфектыўнасці).

«Накшталт таго, калі Маск кажа: за адну хвіліну раскажы, што ты зрабіў, ці звольнены, — апісваў маскулінны стыль СТО Flo. — Гэты наратыў вельмі рэзаніруе з інвестарамі, і ўсе яго будуць актыўна эксплуатаваць».

Мы папрасілі Рамана больш падрабязна выкласці свае тэзісы пра ўплыў AI на метрыкі кампаній, культуру кіравання і клімат унутры каманд: колькі «іксоў» можна нарасціць у KPI інжынераў і менеджараў, як не страціць якасць і не «спаліць» супрацоўнікаў.

Перавагу ствараюць зусім іншыя рэчы:

• Якія праблемы мы выбіраем для вырашэння з дапамогай штучнага інтэлекту. AI ўзмацняе ўсе рашэнні — і добрыя, і дрэнныя.
• Якасць сістэмнай і прадуктовай архітэктуры. Хутка пісаць код лёгка — складана будаваць устойлівую сістэму.
• Хуткасць поўнага цыкла — гэта «выпусцілі → атрымалі зваротную сувязь → палепшылі». У Flo з аўдыторыяй 82 млн актыўных карыстальнікаў у месяц мы можам запускаць каля 400 эксперыментаў у квартал. Але нават пры такім маштабе код пішацца некалькі дзён, а статыстычна значныя вынікі патрабуюць некалькіх тыдняў.
• Наколькі эфектыўна мы выкарыстоўваем уласныя дадзеныя і даменную экспертызу. Тэхналогію канкурэнта можна ўзнавіць за месяцы. Але каб назапасіць дадзеныя аб здароўі жанчыны на гарызонце 10 гадоў, трэба 10 гадоў. Час і глыбіня назіранняў не маштабуюцца штучна.
• Наколькі дысцыплінавана мы кіруем якасцю кода і тэхнічным доўгам.

AI уздымае рынак цалкам

AI уздымае рынак цалкам, а не асобную кампанію. Калі AI дае 3х прырост прадуктыўнасці, гэта не значыць, што вы аўтаматычна выйграеце. Гэта значыць, што:

• ваша каманда выпускае фічы ў 3 разы хутчэй;
• ваш канкурэнт выпускае фічы ў 3 разы хутчэй;
• стартап з пяці чалавек таксама выпускае фічы ў 3 разы хутчэй.

І самае важнае — увага і грошы карыстальнікаў не растуць аўтаматычна. Памер рынку не павялічваецца прапарцыйна хуткасці распрацоўкі. Пірог застаецца прыкладна тым жа.

Таму AI для прадуктыўнасці — гэта не рынкавая перавага, а база, не moat, а гігіена. Без яго вы амаль гарантавана прайграеце. З ім — яшчэ не факт, што выйграеце.

Ці можна нарасціць KPI ў 2–3 разы?

Адносна сябе ў мінулым — у асобных задачах так. Але важна разумець механіку прадуктовага бізнесу.

У прадукце каштоўнасць ствараецца не радкамі кода, а гіпотэзамі, якія прайшлі праверку на дадзеных. Працэс выглядае так: ідэя → рэалізацыя → рэліз → збор дадзеных → статыстычная праверка → рашэнне аб маштабаванні. AI радыкальна паскарае этап рэалізацыі. Але этап назапашвання дадзеных і паводзін карыстальнікаў паскараецца значна слабей, для класічнага A/B-тэсту (метад маркетынгавага даследавання, пры якім параўноўваюцца дзве версіі, каб выявіць, якая з іх лепш вырашае мэтавую задачу — devby) ён складае каля 2 тыдняў.

Таму ў сістэмнай працы ўстойлівы рост прадуктыўнасці, па нашай унутранай ацэнцы, звычайна складае 20–50% пры поўнай інтэграцыі AI у працэсы:

• agentic- і copilot-flow у распрацоўцы;
• AI-assisted code review;
• структураваныя агенты (agents.md);
• AI як мультыплікатар каманднай прадуктыўнасці, а не індывідуальнай (ці паклалі мы agents.md у рэпазіторый);
• як мы робім harness і context engineering;
• quality gates і аўтатэсты;
• маніторынг і аўтаматызаваная зваротная сувязь.

Гэты працэнт будзе расці па меры паляпшэння інструментаў. Але ён заўсёды будзе абмежаваны рэальным светам: хуткасцю дыстрыбуцыі, часам збору статыстычна значных метрык, паводзінамі карыстальнікаў і арганізацыйнай складанасцю. Код можна напісаць за гадзіны-дні. Пацвердзіць гіпотэзу — за тыдні.

На што сапраўды варта звяртаць увагу

1. Human ↔ AI alignment

Важна не проста выкарыстоўваць AI, а разумець, наколькі ён узмацняе інжынера. Адзін з вымяральных паказчыкаў — acceptance rate кода, згенераванага AI.

У Flo гэты паказчык адрозніваецца для моў:

• Scala — 31%
• Swift — 47%
• Python — 35%
• Kotlin — 24%

Гэта адлюстроўвае і сталасць інструментаў, і спецыфіку экасістэм, і складанасць дамена.

2. Revenue per employee

Калі AI сапраўды ўзмацняе каманду, гэта павінна праяўляцца ў здольнасці маштабаваць выручку хутчэй, чым расце headcount. Revenue per employee ў Flo стабільна расце, і гэта адбываецца на фоне працягу найму. У доўгатэрміновай перспектыве менавіта гэты паказчык гаворыць аб рэальнай эфектыўнасці, а не аб лакальным паскарэнні задач.

Каб адпавядаць новаму тэмпу, 6 сакавіка мы праводзім Flo Hiring Day — поўны цыкл найму за адзін дзень. У свеце паскарэння выйграе не той, хто піша код хутчэй, а той, хто хутчэй прымае якасныя арганізацыйныя рашэнні.

Пры гэтым важна іншае: у свеце, і ў прыватнасці ў Flo, ідэй, задач і напрамкаў развіцця — на шмат гадоў наперад. AI не скарачае маштаб амбіцый, ён дае шанец рэалізаваць іх хутчэй. Калі мы зможам прайсці пяцігадовы шлях за паўтара года, гэта дасць больш ранні доступ да якаснай інфармацыі сотням мільёнаў карыстальніц Flo і, як вынік, зробіць іх больш здаровымі.

Час паскоранай эфектыўнасці — і чаму гэта важна ў кантэксце AI

AI не проста паскорыў напісанне кода — ён змяніў патрабаванні да арганізацый. Перавагу атрымліваюць не тыя, хто падключыў інструменты, а тыя, хто перабудаваў працэсы, культуру і хуткасць прыняцця рашэнняў пад новую рэальнасць.

З мінулага года менеджары ў Flo абавязаны наведваць офіс як мінімум тры дні на тыдзень, з гэтага года два дні ў офісе абавязковыя для ўсёй кампаніі. Гэта не пра кантроль. Гэта пра сінхранізацыю хуткасці, шчыльнасць камунікацыі і скарачэнне цыкла прыняцця рашэнняў.

Паралельна індустрыя жыве ў war mode (рэжыме вайны). Гонка паміж буйнымі AI-гульцамі — ChatGPT, Google, xAI, Anthropic — задае агульны тэмп рынку. Канкурэнцыя адчуваецца як стратэгічная бітва, а AI радыкальна скарачае цыкл распрацоўкі. Калі раней ітэрацыі займалі месяцы, то цяпер — тыдні.

У гэтым — моцны бок. Высокая планка патрабаванняў можа ствараць асяроддзе для хуткага росту. Моцная місія, складаныя тэхналагічныя задачы, культура ownership і data-driven падыход фарміруюць сталасць і адказнасць за вынік.

Але ёсць і рызыкі: там, дзе хуткасцю не кіруюць і няма празрыстай камунікацыі і псіхалагічнай бяспекі, ціск хутка трансфармуецца ў выгаранне.

AI і ў сістэме кіравання выступае каталізатарам. Калі культура сталая — паскараецца развіццё. Калі кіраванне пабудавана на пастаянным ціску — паскараецца выгаранне.

Галоўны выклік

Вайб-кодынг і эпоха паскоранай эфектыўнасці не проста паскорылі працэсы — яны змянілі паводзіны інжынераў.

Сёння распрацоўшчыкі ўсё часцей вядуць паралельна 3–5 задач, пастаянна пераключаючы кантэкст. Пакуль мадэль генеруе код ці аналізуе дадзеныя, чалавек бярэцца за наступную задачу. Узнікае рэжым бесперапыннага жангліравання ўвагай.

Хуткія мікравынікі даюць рэгулярны дафамінавы водгук: «код згенераваны», «тэсты прайшлі», «задача закрыта». Ствараецца адчуванне высокай хуткасці і пастаяннай прадуктыўнасці.

Адначасова расце FoMO (fear of missing out — devby) — страх адстаць. Інструменты абнаўляюцца штомесяц: новыя мадэлі, новыя агенты, новыя падыходы. Калі не тэставаць іх адразу, узнікае адчуванне, што ўжо прайграеш.

У выніку паскараецца не толькі распрацоўка — расце кагнітыўная нагрузка. Каманды працуюць хутчэй, але іх увага фрагментуецца мацней.

З дапамогай Devex Survey мы замяраем таксама Context Switching. І нягледзячы на высокі агульны ўзровень, пераключэнне кантэксту застаецца зонай для паляпшэння. Нават пры пазітыўных метрыках каманды адзначаюць, што фрагментацыя ўвагі ўзмацняецца. Гэта не крызіс — гэта тое, над чым трэба працаваць.

Цікава, як хутка гэта новая дынаміка стабілізуецца і ператворыцца ў «новую норму»? Ці індустрыі ўсё ж трэба прайсці праз фазу пераасэнсавання тэмпу?

А як гэта адбываецца ў вас у кампаніі: AI ужо даў сістэмны эфект, ці пакуль гэта больш лакальнае паскарэнне асобных задач?

Працы заваліся, джуны патрэбныя. Як 2026 выглядае з розных бурбалак — абмеркавалі тэхнічныя топы

Па тэме

Працы заваліся, джуны патрэбныя. Як 2026 выглядае з розных бурбалак — абмеркавалі тэхнічныя топы

«Парог уваходу ў эліту стане нерэальна высокім». Павел Вейнік пра тое, як AI зменіць кар’ерны трэк

Па тэме

«Парог уваходу ў эліту стане нерэальна высокім». Павел Вейнік пра тое, як AI зменіць кар’ерны трэк