Почитал классный тред основатель Coursera Эндрю Ына, где он разобрал, почему AI-native команды (те, кто строит процессы вокруг ИИ-агентов с первого дня) работают не так, как классический бигтех:
🔹 Великие инженеры теперь не просто пишут код. Они одновременно product-менеджеры, дизайнеры и иногда даже маркетологи.
🔹 Маленькие команды (2–10 человек), которые сидят в одном офисе и могут общаться лицом к лицу, двигаются с бешеной скоростью.
🔹 Самый главный bottleneck теперь — не код, а решение, что именно строить. Поэтому лучшие команды резко снижают соотношение engineer : PM (с 8:1 до 1:1 и даже ниже).
🔹 Самые быстрые команды — это когда инженер сам понимает пользователей, принимает product-решения и сразу их реализует. Никаких лишних согласований.
Когда кодинг ускоряется в 10–100 раз, всё остальное начинает тормозить: дизайн, маркетинг, legal, compliance. Появляются новые bottlenecks, о которых раньше никто не думал.
В маленьких AI-командах выигрывают generalists — люди, которые глубоко владеют своей специализацией, но при этом могут быстро вникнуть в другие области. AI-инструменты здесь сильно помогают.
И самое важное: даже в команде из двух человек для максимальной скорости критично минимизировать коммуникационные барьеры. Поэтому лучшие результаты показывают команды, которые работают вместе в одном помещении.
Ну и важно, наверное, что этот пост касается именно небольших AI-native команд (2–10 человек). О том, как координировать большие команды, Эндрю обещает рассказать позже.
«Я понимаю, что такие изменения ролей даются многим тяжело. Но при этом я в восторге: люди и маленькие команды, которые готовы учиться новым навыкам, сейчас могут делать в разы больше, чем раньше. Это золотой век обучения и созидания!» ✨
— Andrew Ng
(Главное — не забывать выходить из-за монитора, чтобы обсудить фичу с коллегой).