Американская SaaS-компания HubSpot не вводила обязательные требования использования ИИ. Вместо этого руководство постепенно запускало инструменты, обучало сотрудников и показывало на данных, что ИИ не ухудшает качество и надежность кода.
Американская SaaS-компания HubSpot не вводила обязательные требования использования ИИ. Вместо этого руководство постепенно запускало инструменты, обучало сотрудников и показывало на данных, что ИИ не ухудшает качество и надежность кода.
На фоне того, как крупнейшие технологические компании все чаще подталкивают сотрудников к использованию ИИ, HubSpot выбрала другой подход. «Мы обнаружили, что обязательные требования неэффективны», — рассказал генеральный директор компании Дункан Леннокс в интервью Fortune.
Компания начала внедрять ИИ в инженерные команды еще в 2023 году. Сначала HubSpot запустила помощник для написания кода, но им пользовались только около 30% инженеров. Главным барьером, по словам Леннокса, был не страх, что ИИ заменит сотрудников, а опасения, что такие инструменты будут вносить ошибки, снижать качество кода и ухудшать надежность систем.
Чтобы снять эти опасения, команда Леннокса показала инженерам данные по инцидентам. Они демонстрировали, что команды, использующие ИИ-инструменты, не ухудшали надежность продуктов по сравнению с теми, кто их не применял. После этого доля использования выросла до 50%.
К моменту, когда на рынке стали активно распространяться автономные агенты для программирования вроде Claude Code и OpenAI Codex, уже 80% инженеров HubSpot использовали ИИ в работе. Росту помогла и внутренняя конкуренция: наиболее опытные инженеры первыми заметили, насколько полезными могут быть такие инструменты, а младшие сотрудники стали быстрее подключаться, чтобы не отставать.
HubSpot также проводила хакатоны и обучающие мероприятия. Например, один из ближайших хакатонов будет посвящен тому, как сотрудникам создавать собственных ИИ-агентов.
На рост использования повлиял и прогресс самих моделей. Леннокс отдельно отметил обновленную модель Anthropic Opus, вышедшую в ноябре. «Это был значимый шаг вперед для программирования, и это вызвало всплеск, потому что теперь можно делать множество вещей, которые раньше были невозможны, поскольку модели стали лучше», — сказал он.
Чтобы поддержать работу с ИИ в разработке, HubSpot построила собственную инфраструктуру. Она позволяет автономным агентам читать контекст, писать код, запускать тесты и исправлять ошибки. Компания тесно работает с OpenAI, Anthropic и Google, но не хочет распыляться на слишком большое число моделей.
«Мы не хотели 17 разных передовых моделей», — объяснил Леннокс. По его словам, команды могут менять модель в зависимости от того, какая лучше подходит для конкретной задачи.
Теперь, по данным HubSpot, ИИ используют не только 100% инженеров, но и 94% сотрудников компании в целом. Для остальных команд применяется похожий подход: сначала инструменты тестируют, затем открывают к ним доступ, проводят обучение и показывают конкретные результаты, а не заставляют пользоваться ИИ приказом сверху.
Леннокс признает, что ИИ меняет структуру работы. Раньше инженеры, продуктовые менеджеры и специалисты по пользовательскому опыту работали в более четко разграниченных ролях. Теперь эти границы начинают размываться, как размываются и различия между инженерами клиентской и серверной разработки.
HubSpot продолжает нанимать инженеров, но будет увеличивать штат медленнее, чем до эпохи генеративного ИИ. Леннокс связывает это не только с ИИ, но и с более широким трендом в отрасли: крупные технологические компании корректируют численность сотрудников после чрезмерного найма во время пандемии.
При найме молодых специалистов HubSpot хочет привлекать инженеров, которые с самого начала учились программировать с ИИ-инструментами вроде Cursor или Claude Code. Но гендиректор подчеркивает, что одной привычки к таким инструментам недостаточно. «Я все равно хочу видеть базу в информатике и принципах разработки программного обеспечения», — сказал он.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.