«Индустрия живёт в режиме войны». Как AI меняет работу Flo и весь рынок — рассказывает СТО
Роман Бугаев настаивает, что AI не дает преимущества — он наказывает за медлительность.
Роман Бугаев настаивает, что AI не дает преимущества — он наказывает за медлительность.
В недавнем Tech Industry Review СТО Flo Health Роман Бугаев прогнозировал, что в 2026 году усилится тренд на стиль «tech bro» («маскулинный технарь», на жаргоне Долины ироничное обозначение культуры tech-компаний 2010-х с фокусом на гиперрост и культ эффективности).
«Наподобие того, когда Маск говорит: за одну минуту расскажи, что ты сделал, или уволен, — описывал маскулинный стиль СТО Flo. — Этот нарратив очень резонирует с инвесторами, и все его будут активно эксплуатировать».
Мы попросили Романа подробнее изложить свои тезисы про влияние AI на метрики компаний, культуру управления и климат внутри команд: сколько «иксов» можно нарастить у KPI инженеров и менеджеров, как не потерять качество и не «спалить» сотрудников.
Во Flo все инженеры используют AI в работе с кодом. Сегодня около 20% кода создается или модифицируется с помощью AI-инструментов. И более того — в команде есть инженеры, которые уже не пишут код без AI. Но сам по себе этот факт не создает ценности. Ключевой вопрос — не «используете ли вы AI?», а «как AI интегрируется в работу?»
Преимущество создают совсем другие вещи:
- Какие проблемы мы выбираем для решения с помощью искусственного интеллекта. AI усиливает все решения — и хорошие, и плохие.
- Качество системной и продуктовой архитектуры. Быстро писать код легко — сложно строить устойчивую систему.
- Скорость полного цикла — это «выпустили → получили обратную связь → улучшили». В Flo с аудиторией 82 млн активных пользователей в месяц мы можем запускать около 400 экспериментов в квартал. Но даже при таком масштабе код пишется несколько дней, а статистически значимые выводы требуют нескольких недель.
- Насколько эффективно мы используем собственные данные и доменную экспертизу. Технологию конкурента можно воспроизвести за месяцы. Но чтобы накопить данные о здоровье женщины на горизонте 10 лет, нужно 10 лет. Время и глубина наблюдений не масштабируются искусственно.
- Насколько дисциплинированно мы управляем качеством кода и техническим долгом.
AI поднимает рынок целиком
AI поднимает рынок целиком, а не отдельную компанию. Если AI даёт 3х прирост продуктивности, это не значит, что вы автоматически выигрываете. Это значит, что:
- ваша команда выпускает фичи в 3 раза быстрее;
- ваш конкурент выпускает фичи в 3 раза быстрее;
- стартап из пяти человек тоже выпускает фичи в 3 раза быстрее.
Базовый уровень просто повышается. Это как если всем одновременно выдать более быстрые ноутбуки. Никто не побеждает только потому, что «железо» стало лучше.
Но есть и обратная сторона. Если рынок ускорился в 3 раза, а вы — нет, вы начинаете проигрывать.
И самое важное — внимание и деньги пользователей не растут автоматически. Размер рынка не увеличивается пропорционально скорости разработки. Пирог остается примерно тем же.
Поэтому AI для продуктивности — это не рыночное преимущество, а база, не moat, а гигиена. Без него вы почти гарантированно проиграете. С ним — ещё не факт, что выиграете.
Можно ли нарастить KPI в 2–3 раза?
Относительно себя в прошлом — в отдельных задачах да. Но важно понимать механику продуктового бизнеса.
В продукте ценность создается не строками кода, а гипотезами, прошедшими проверку на данных. Процесс выглядит так: идея → реализация → релиз → сбор данных → статистическая проверка → решение о масштабировании. AI радикально ускоряет этап реализации. Но этап накопления данных и поведения пользователей ускоряется гораздо слабее, для классического A/B-теста (метод маркетингового исследования, при котором сравниваются две версии, чтобы выявить, какая из них лучше решает целевую задачу — devby) он составляет около 2 недель.
Пользователи не начинают тратить деньги в 100 раз быстрее только потому, что вы стали писать код в 3 раза быстрее. Их внимание, привычки и бюджет меняются медленно.
Поэтому в системной работе устойчивый рост продуктивности, по нашей внутренней оценке, обычно составляет 20–50% при полной интеграции AI в процессы:
- agentic- и copilot-flow в разработке;
- AI-assisted code review;
- структурированные агенты (agents.md);
- AI как мультипликатор командой продуктивности, а не индивидуальной (положили ли мы agents.md в репозиторий);
- как мы делаем harness и context engineering;
- quality gates и автотесты;
- мониторинг и автоматизированная обратная связь.
Этот процент будет расти по мере улучшения инструментов. Но он всегда будет ограничен реальным миром: скоростью дистрибуции, временем сбора статистически значимых метрик, пользовательским поведением и организационной сложностью. Код можно написать за часы-дни. Подтвердить гипотезу — за недели.
На что действительно стоит обращать внимание
1. Human ↔ AI alignment
Важно не просто использовать AI, а понимать, насколько он усиливает инженера. Один из измеримых показателей — acceptance rate кода, сгенерированного AI.
Во Flo этот показатель различается для языков:
- Scala — 31%
- Swift — 47%
- Python — 35%
- Kotlin — 24%
Это отражает и зрелость инструментов, и специфику экосистем, и сложность домена.
2. Revenue per employee
Если AI действительно усиливает команду, это должно проявляться в способности масштабировать выручку быстрее, чем растёт headcount. Revenue per employee во Flo стабильно растёт и это происходит на фоне продолжающегося найма. В долгосрочной перспективе именно этот показатель говорит о реальной эффективности, а не о локальном ускорении задач.
AI ускоряет разработку. Но конкурентное преимущество создаёт не скорость генерации кода, а системность, дисциплина и способность быстрее других учиться на собственных данных.
И ещё один важный сигнал: несмотря на AI, мы не сокращаем инженерный вектор — мы его усиливаем. В 2026 году у Flo план найма 50 инженеров. Технологии повышают продуктивность, но не заменяют необходимость сильных людей, способных строить сложные системы.
Чтобы соответствовать новому темпу, 6 марта мы проводим Flo Hiring Day — полный цикл найма за один день. В мире ускорения выигрывает не тот, кто пишет код быстрее, а тот, кто быстрее принимает качественные организационные решения.
При этом важно другое: в мире, и в частности во Flo, идей, задач и направлений развития — на много лет вперёд. AI не сокращает масштаб амбиций, он даёт шанс реализовать их быстрее. Если мы сможем пройти пятилетний путь за полтора года, это даст более ранний доступ к качественной информации сотням миллионов пользовательниц Flo и, как следствие, сделает их более здоровыми.
Время ускоренной эффективности — и почему это важно в контексте AI
AI не просто ускорил написание кода — он изменил требования к организациям. Преимущество получают не те, кто подключил инструменты, а те, кто перестроил процессы, культуру и скорость принятия решений под новую реальность.
То, что сегодня часто называют TechBro-ренессансом, на самом деле, часть более широкого и глубинного тренда. Я бы назвал его «временем ускоренной эффективности».
Рынок труда заметно сместился в сторону работодателей. После волны сокращений и охлаждения венчурного капитала компании стали жёстче управлять эффективностью. Отсюда — возвращение в офисы и более строгие performance review. Планка ожиданий выросла, толерантность к слабым результатам — снизилась.
С прошлого года менеджеры во Flo обязаны посещать офис как минимум три дня в неделю, с этого года дни дня в офисе обязательны для всей компании. Это не про контроль. Это про синхронизацию скорости, плотность коммуникации и сокращение цикла принятия решений.
Параллельно индустрия живёт в war mode (режиме войны). Гонка между крупными AI-игроками — ChatGPT, Google, xAI, Anthropic — задаёт общий темп рынку. Конкуренция ощущается как стратегическая битва, а AI радикально сокращает цикл разработки. Если раньше итерации занимали месяцы, то теперь — недели.
В этом — сильная сторона. Высокая планка требований может создавать среду для быстрого роста. Сильная миссия, сложные технологические задачи, культура ownership и data-driven подход формируют зрелость и ответственность за результат.
Но есть и риски: там, где скоростью не управляют и нет прозрачной коммуникации и психологической безопасности, давление быстро трансформируется в выгорание.
Во Flo мы системно измеряем этот эффект через Devex Surveys (Developer Experience Survey, инструмент для обратной связи от разработчиков ПО — devby): трекаем Satisfaction & Well-Being. По этому параметру мы находимся в верхнем квартиле — около 75-го перцентиля относительно бенчмарков других технологических компаний. Это хороший показатель: значит, ускорение не разрушило базовое ощущение благополучия и контроля.
AI и в системе управления выступает катализатором. Если культура зрелая — ускоряется развитие. Если управление построено на постоянном давлении — ускоряется выгорание.
Главный вызов
Вайб-кодинг и эпоха ускоренной эффективности не просто ускорили процессы — они изменили поведение инженеров.
Сегодня разработчики всё чаще ведут параллельно 3–5 задач, постоянно переключая контекст. Пока модель генерирует код или анализирует данные, человек берется за следующую задачу. Возникает режим непрерывного жонглирования вниманием.
Быстрые микрорезультаты дают регулярный дофаминовый отклик: «код сгенерирован», «тесты прошли», «задача закрыта». Создаётся ощущение высокой скорости и постоянной продуктивности.
Одновременно растёт FoMO (fear of missing out — devby) — страх отстать. Инструменты обновляются ежемесячно: новые модели, новые агенты, новые подходы. Если не тестировать их сразу, возникает ощущение, что уже проигрываешь.
В итоге ускоряется не только разработка — растёт когнитивная нагрузка. Команды работают быстрее, но их внимание фрагментируется сильнее.
C помощью Devex Survey мы замеряем также Context Switching. И несмотря на высокий общий уровень, переключение контекста остаётся зоной для улучшения. Даже при позитивных метриках команды отмечают, что фрагментация внимания усиливается. Это не кризис — это то, над чем надо работать.
Интересно, как быстро эта новая динамика стабилизируется и превратится в «новую норму»? Или индустрии всё же предстоит пройти через фазу переосмысления темпа?
AI поднял всех. Но скорость — это лишь инструмент. Выиграют не те, кто пишет код быстрее, а те, кто умеет выбирать правильный темп и системно инвестировать в создание собственного moat — в данные, архитектуру, культуру и способность учиться быстрее других, а также бренд.
А как это происходит у вас в компании: AI уже дал системный эффект, или пока это больше локальное ускорение отдельных задач?
Работы завались, джуны нужны. Как 2026 выглядит из разных пузырей — обсудили технические топы
Работы завались, джуны нужны. Как 2026 выглядит из разных пузырей — обсудили технические топы
«Порог входа в элиту станет нереально высоким». Павел Вейник о том, как AI изменит карьерный трек
«Порог входа в элиту станет нереально высоким». Павел Вейник о том, как AI изменит карьерный трек
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
і зноў кіраўніцтва прымае жаданае за сапраўднае)
мэнаджмэнт галаўнога мозгу - ёсць такое?
Да, именно так это и работает.
Спасибо за очередной фентези-булшит от манагера.
Monkey see - monkey do. Гугл загоняет людей в офисы? И мы будем! Гугл использует АИ? И мы будем!
А там уж можно и обоснования подогнать подо все, даже если они не имеют отношения к реальности.
Пользователь отредактировал комментарий 25 февраля 2026, 13:17
это повысит производительность не иначе))
Асаблива Satisfaction & Well-Being, бо ўсе так любяць таўчыся ў транспарце ды сядзець за стырном
Краткая инструкция, как ушатать командный перфоманс, ясень пень эти пИджаки сидят дома и тока на колы ходят - им скучно, хочется плеткой помахать)) почесать ЧСВ
Здесь, конечно, автор прогнал. Переключиться можно только, когда агент находится в стадии анализа и планирования. Да и там может вопросы задавать. А когда генерирует - он вам нагенерирует. Ну, а ещё с таким походом у сотрудников будет не просто выгорание, а то что называется chronic unpredictable mild stress. Между прочим имеено этот вид стресса вызывает инфаркты, инсульты, диабет и прочее. Я про эту тему в своё время магистерскую и кандидатскую писал. А ещё такую модель стресса используют для моделирования тяжёлой депрессии у крыс. Поэтому со своим переключением контекста можно и до судебных исков довнедряться. Ибо используете подход, который заведомо вредит здоровью сотрудников. И ладно бы публикаций о том как это работает не было. Прям классическая информационная триада: сложная и важная задача, дефицит времени и резкое переключение контекста.
Пользователь отредактировал комментарий 25 февраля 2026, 15:06
Ваш автор сидит в теплом болотце и гнет пальчики на фоне рынка, дескать он Искперт в области рынка, когда в их шараге нормально не платят денег (и никогда нормально не платили), типичный пИджак и ему подобные говорящие головы.
"Прям классическая информационная триада: сложная и важная задача, дефицит времени и резкое переключение контекста." - чтобы потом пыжиться на пати мол сморите как я всех нагнул)), чтобы на фоне маленьких ручек раздутое эго казалось еще больше.
Между прочим именно этот вид стресса вызывает инфаркты, инсульты, диабет и прочее. - им важно только одно, набить свой карман да побольше, если человек помер прям на рабочем месте, ну занесут куда нужно и все забудут.
Я вангую более жестокие вещи на рынке труда, кто-т ов отместку нагенерит 50 компаний с 5-6 раундами через видео фильтром ширмой и подменой голоса и будет всех декляйнить на 4-5-6-ом раунде, во будет жесткач. Ведь за то, что шлепается отказ то ничего страшного нет, просто система с авто-деклйяном.
15 лет назад было приятно ходить на митапы с участием Ромы и .NET комьюнити в Минске.
Сейчас, конечно, слишком высоко залез и очень далёк от обычных разработчиков, думая, что AI сейчас порешает все пробелемы.
Будучи в компании вторым человеком после СТО я сталкиваюсь с такой же проблемой. CTO хоть и бывший технарь, но он слишком много общается с С-левелом, фаундерами и отдаляется от обычной разработки. AI выглядит, как решение всех проблем, когда играешь в небольшие PoC, но если пытаешься делать глубокие изменения, рефакторинг, делать огромные фичи - он часто усулгубляет проблемы.
Т.е. AI одновременно и усиливает сильные стороны, но и ухудшает проблемы многократно. А если учесть скорость развития и постоянную беготню за kpi, ни один из разработчиков не является экспертом в AI и им физически некогда учиться, т.к. технологии развиваются быстрее, чем идёт обучение.
1 ии умеет следовать образцам но плохо умеет в обобщения: current AI systems generally struggle with broad generalization, often performing well only on tasks that closely resemble their training data
2 технический долг это плохо, даже для ии. Возможно что особенно для ии
3 Дублирование и самоповторы это большой катализатор тех. долга. Поэтому после некоторого количества самоповторов следует делать новые обобщения. Руками т.к. см. пункт 1.
Вопрос: много ли типовой работы для ии остается при таких раскладах? Удивительно ли что бородатые инженеры не знают что делать с толпой агентов так же как не знали что делать с 10 джунами?
Пользователь отредактировал комментарий 26 февраля 2026, 10:21
С первым не согласен. Смотря какой ии. Если надо обобщить книжку / 3-часовое видео или кипу документации в пару идей, то первым, к кому пойду будет notebooklm.
Лучше и быстрее любого человека сделает.
Так то summarize а не generalise, это он могёт естественно. Имею в виду когда llm научится сам выводить удачные и неочевидные паттерны / самостоятельно контролировать энтропию в коде а не ускорять её, тогда да, можно будет тушить свет
Пользователь отредактировал комментарий 27 февраля 2026, 05:10
У меня ничего такого не возникает. Зачем вкладываться в то, что горит в руках? Я лучше вложусь в то что проверено временем и работает. Как только перестанут каждую вторую неделю инженеров хоронить очередным обновлением, тогда можно и рассмотреть как следует
Пользователь отредактировал комментарий 26 февраля 2026, 10:17
Хоронили разработчика, порвали два агента