От AI-native разработки к AI-native организации (с примерами из опыта бигтехов (Рубрика AI)

Написал статью-продолжение к статье про ai-native разработку "От классического PDLC к AI-native разработке". Основная завязка новой статьи крутится вокруг идеи, что если переход к ai-native разработке меняет сам инженерный процесс, то дальше меняется оргструктура - это видно по анонсам и действиям бигтех компаний, что из больших активнее всего участвуют в гонке AI. А дальше это затронет и остальных. Суть в том, что когда требования, код, тесты и документация начинают собираться в разы быстрее, узким местом становится уже не написание артефактов, а принятие решений, передача контекста и количество организационных слоёв. Отсюда следующий шаг: компаниям мало просто выдать инженерам AI-инструменты. Нужна оргмодель, которая умеет переваривать новую скорость работы. Это обычно означает меньше слоёв управления, больший вес senior+/staff+ IC, сильную внутреннюю платформу, self-service, guardrails и agentic workflows. Важно, что переход к более плоской структуре (flattening) - это не только про срезание затрат. Это попытка повысить выхлоп на сотрудника и убрать организационное трение на единицу результата. Правда, такая модель не работает сама по себе: без сильной платформы, качественного CI/CD, прозрачных policy checks и понятных правил принятия решений AI просто ускорит хаос.

В общем, следующим уровнем конкуренции будет не просто сделать AI-native разработку, про которую я писал раньше, а скорее способность построить AI-native организацию вокруг людей, платформ и агентов.

#Engineering #AI #Metrics #Software #DevEx #Productivity #DevOps #Architecture #Culture #Engineering #SystemDesign