AI пишет больше кода. Почему поставка не ускоряется?

Во втором выпуске 3 AImigo разбирают, почему AI ускоряет инженера, но не сквозную поставку. Теория ограничений показывает: локальная оптимизация переносит очередь в согласование, проверку или внимание человека. Поток проектируют от принятого результата и измеряют общим cycle time.

Компания из десяти человек открыла агентам контекст через трекер, память и incident-tools, но пределом стало внимание. Экспертную обратную связь переносят в короткий цикл: человека подключают по исключению, а проблему превращают в правило, prompt или eval. Эксперт улучшает механизм вместо ремонта результата.

Сквозному процессу нужна архитектура, а не ассистент в каждом продукте. Wardley Mapping помогает решить, что покупать; bounded contexts и Team Topologies задают границы. Человеческие UI отдают огромный JSON, поэтому агентам нужны компактные контракты. Пилоту требуются безопасность, экспертиза и полномочный спонсор.

Лицензии не равны изменению процесса, а сопротивление может быть рациональным. Без внутреннего владельца возвращаются стимулы. Исследование начинают с ограниченных гипотез, эксплуатацию оценивают по результату. Токены и доля AI-кода показывают активность; ценность видна во времени до результата, качестве, переделках и бизнес-эффекте.