Роман Кузнецов | Про технологии и не только

AI-автоматизация: новая услуга или новая игрушка? Сейчас агентства и IT-компании массово автоматизируют себя с помощью ИИ. Из всех утюгов слышно, кто что навайбкодил: внутренние боты, помощники, генераторы отчетов, ассистенты для продаж и поддержки. Что интересно, часто этим занимается не отдельная команда, а сам собственник или C-level. Как будто других забот сейчас нет. Но логика понятна. Когда ты руководишь студией, у тебя постоянно болит одно и то же: отчеты, продажи, поддержка, постановка задач, документы, коммуникация с клиентами, контроль сроков и разбор завалов. И когда появляется инструмент, который обещает часть этой рутины автоматизировать, руки сами тянутся что-нибудь собрать. Сначала для себя. Потом для команды. А дальше появляется логичная мысль: а может, это клиентам продавать? И вот тут нас ждёт много чудес-чудесных. По исследованиям проблема уже не в том, что компании не пробуют ИИ. Пробуют почти все. Проблема в другом: большинство пилотов не доезжает до измеримого бизнес-результата.

McKinsey в свежем State of AI пишет, что внедрение GenAI стало массовым, но переход от экспериментов к реальному эффекту у компаний всё ещё буксует. MIT NANDA в отчёте The GenAI Divide формулирует ещё жёстче: значительная часть корпоративных GenAI-пилотов не даёт измеримого влияния на прибыль и процессы.

И это хорошо объясняет, что будет дальше. Сначала будет много внутренних экспериментов, быстрых прототипов и красивых демонстраций. Это нормальный этап, через который проходит любая новая технология. Но потом начнётся взрослая часть: нужно будет встраивать ИИ в реальные процессы, считать экономику, обеспечивать поддержку, контролировать качество и отвечать за результат. Плюс будет ещё один фильтр: себестоимость. Чем сложнее сценарии, тем больше контекста, токенов, вычислений, интеграций и сопровождения. Поэтому часть решений, которые на демо выглядят почти бесплатными, в промышленной эксплуатации могут оказаться совсем не такими дешёвыми. В итоге рынок довольно быстро разделится. Одни останутся на уровне «мы что-то навайбкодили для себя». Другие смогут превратить это в нормальную услугу или продукт для клиентов. Как в свое время было с SaaS. Сначала все захотели делать свои CRM, таск-трекеры, конструкторы и сервисы аналитики. Потом большинство наигралось, а в деле остались те, кто реально умеет делать продукт, продавать, поддерживать и считать экономику. Коллеги, а вы уже открыли у себя в агентстве новую услугу, "AI автоматизация" ?

Прошлая неделя у меня ушла на то, чтобы проставить оценочки проектам на WDA. Посмотрел очень много сильных работ. Столько крутоты увидел, столько новых талантов для себя открыл. В этом году прям много по-настоящему мощных кейсов, и это чувствуется. Отдельный респект ребятам из Workspace за сам функционал конкурса. Все сделано удобно: и просмотр кейсов, и система оценивания. Когда таких работ много, это реально важно. Тут прям одно удовольствие работать. Сейчас плавно перешел ко второму этапу конкурса. И особенно приятно, что наши 2 кейса тоже прошли в финальный этап. Вообще забавно в этом году смотреть на WDA не только как участнику, но и с другой стороны. Когда оцениваешь чужие работы в таком объеме, начинаешь еще лучше видеть, что именно цепляет в подаче, какие решения смотрятся сильнее, а где кейс можно было бы докрутить. Буквально на днях Workspace Kitchen задавали вопрос о редфлагах в агентских кейсах (прочитать мой ответ и ответы коллег можно по ссылке) и как нельзя кстати пришлось то, что WDA выкатили шортлист кейсов, среди которых есть и работы Mobecan, о которых я упоминал ранее: — Вкус и Лосось (мобильная разработка, HoReCa) — Горошина (разработка сайтов, авто и мото)

Собрали 8 лет работы в 3 кейса Подались на Workspace Digital Awards 2026 За короткие сроки провели полномасштабную работу над сбором информации и её структуризацией — тот же ЕЦВТ мы ведем уже 8 лет, что значительно осложняло поиск информации во всех источниках, включая рабочие чаты и повторные контакты с бывшими и действующими сотрудниками со стороны заказчика для сбора обратной связи. Делюсь с вами ссылками на сами кейсы, где с внимательностью описаны детали разработки и фишки проектов: — Разработка интернет-магазина «Горошина» в автомобильной тематике — Разработка веб-продукта «ЕЦВТ» в направлении туризма и развлечений — Разработка мобильного приложения «Вкус и Лосось» в HoReCa Ну и да, буду рад, если поддержите нас голосом за кейсы Оптимистично жду итоги конкурса и желаю удачи коллегам по рынку!

Вайбкодеры и новая боль маленьких проектов Разрыв между уровнями проектов становится все ощутимее, у небольших проектов появились новые риски. Раньше как было? Если на проекте один разработчик, ты хотя бы примерно понимаешь, что у него в голове и что он тащит в репозиторий. Прозрачность была если не 100%, то хотя бы на интуитивном уровне. Сейчас же с появлением вайбкодинга и AI-ассистентов всё поменялось. ИИ пишет быстрее, коммитов больше, изменений больше, а прозрачности, как ни парадоксально, становится меньше! Сейчас становится все более важным не гнаться за скоростью разработки. Проблема в том, что ты перестаёшь понимать, что вообще происходит в репозитории. Особенно это остро ощущается на проектах, где: • всего один разработчик; • нет полноценного code review; • сроки горят, а "ну оно же работает"; А потом внезапно выясняется, что в этом "работающем" коде: • странные, ничем не обоснованные зависимости; • "временные" костыли, которые уже давно стали частью архитектуры; • небезопасные куски, открывающие двери для проблем; • токены и чувствительные данные, залитые прямо в коммиты; • логика, которую даже сам автор через месяц будет читать как древний шумерский эпос. И тут возникает резонный вопрос, а как, чёрт возьми, контролировать результат?! Судя по рынку, ответ довольно очевидный: не надеяться на дисциплину разработчика, а ставить автоматические "ворота" перед каждым merge. То есть, это уже не просто рекомендации, а необходимость:

• Запрет прямых пушей в main ветку. • Все изменения — только через Pull Request (PR). • AI-review на каждый PR. • Статический анализ кода. • Проверка зависимостей. • Secret scanning (поиск чувствительных данных). • Quality gates (проверка соответствия стандартам качества).

По сути, нужен ещё один ИИ, который проверяет первого ИИ и разработчика заодно. Под это уже есть отдельный класс инструментов: GitHub Copilot code review, CodeRabbit, Qodo, Semgrep, SonarQube, Snyk и прочие. Получается забавная новая реальность: • Раньше сеньор проверял джуниора. • Теперь AI помогает разработчику писать код. • А второй AI помогает бизнесу понять, не тащит ли первый AI какую-нибудь дичь в production. Вывод простой: Если у вас маленький проект и один разработчик активно кодит с помощью ИИ, то автоматическая проверка репозитория — это уже не роскошь и не enterprise-излишество. Это новый минимальный уровень гигиены в разработке. Потому что вайбкодинг ускоряет разработку. Но без контроля он точно так же ускоряет накопление проблем. Думайте о будущем своего проекта!

Погода радует, ранняя весна, и такое чувство, что все вокруг уже жарят шашлык. Сезон официально открыт. Я тоже не выдержал и решил сделать шашлык, но не из свинины, а из говядины. Для этого взял отруб трай-тип, не самый популярный для шашлыка, но очень достойный. По маринаду не мудрил: оливковое масло, паприка, соль и чёрный перец. Заодно отправил на гриль овощи: кабачок, баклажан и мои любимые шампиньоны. Вообще грибы на мангале — это для меня уже обязательная часть программы. Иногда кажется, что жду их не меньше, чем мясо. Что в итоге по трай-типу? Получилось очень даже. У отруба есть выраженный говяжий вкус, при этом если не пересушить, мясо остаётся очень сочным. Говядина в шашлыке ошибок прощает меньше, чем свинина. Так что если хочется шашлыка, но уже надоела классика, трай-тип — отличный вариант для эксперимента. #воскресныйгриль

Взлет медийности: с 161 на 42 место в рейтинге Workspace! Друзья, хочу поделиться заряжающими новостями! Вышел новый ежегодный рейтинг медийности digital-специалистов от портала Workspace, и он принес отличные результаты. Всего год назад в Telegram-сегменте я занимал 161-ю позицию. Это был стимул работать еще усерднее, и я рад сообщить, что усилия окупились! Теперь я на почетном 42-м месте, а также впервые попал в общий, сводный рейтинг медийности сразу на 115е место. Такой прогресс стал возможен благодаря тому, что мы активно начали работать с кейсами Mobecan, демонстрируя нашу экспертизу и подход в работе. Благодарю всех, кто читает и поддерживает!

Back ribs Продолжаю изучать разные виды говяжьих рёбер. С кальби и short ribs мы уже успели поработать, теперь дошла очередь до back ribs. Эти ребра интересны тем, что напрямую связаны с знаменитым рибаем. Back ribs остаются после того, как с костей снимают рибай, основная масса мяса уходит в стейк. Но при этом значительная часть мяса остаётся между крупными рёберными костями, и при правильном приготовлении его оказывается вполне достаточно. В отличие от short ribs, где мясо расположено сверху на костях, у back ribs оно «сидит» между ними. Готовил, как обычно, в режиме low and slow. В этот раз коптил на дубе. Примерно раз в 40 минут сбрызгивал рёбра моп-соусом из винного уксуса и воды в пропорции 1:1. Моп даёт лёгкую кислотность, помогает удерживать влагу и формирует правильную корочку. По ощущениям back ribs оказались, пожалуй, самыми сбалансированными из говяжьих рёбер, которые я готовил. Они менее жирные, чем short ribs, но при этом остаются сочными. Плюс к этому появляется характерный ореховый вкус от костей, который хорошо раскрывается при длительном копчении. #воскресныйгриль

Прошла 1/6 года Есть ощущение, что время, когда можно было долго раскачиваться, постепенно уходит. И в такой среде начинают лучше чувствовать себя те, у кого есть порядок в процессах и в голове. Ну а сложные периоды вообще-то и формируют сильных людей и сильные команды. Когда всё растёт само по себе — можно позволить себе хаос, лишние проекты, странные решения. Система не обязательна, потому что рынок многое прощает. А вот когда становится чуть сложнее, сразу видно, у кого есть фундамент. В такие периоды начинают выигрывать те, у кого: — понятные процессы; — ответственность распределена, а не держится на одном человеке; — решения принимаются на основе цифр, а не ощущений. К слову, о процессах и поговорим Рефлексируя, я вспомнил о своем посте про то, как критически важно следить за обновлениями платформ и производить рефакторинг кода. Сейчас, когда инструментов становится все больше, а пожелания клиентов всё «чудесатее» — важно обращать внимание не только на то, как работает бизнесовая часть, но и непосредственно продукт. 📂 Мои коллеги по цеху, в этой папке также хотят поделиться важными наблюдениями чтобы вам легче было пережить кризисные времена во время хаоса вокруг: https://t.me/addlist/8CZw7KVA_j0zNmRi Чтобы добавить азарта — среди подписавшихся разыгрываем: 🥇 MacBook Air M4 🥈 Яндекс Станция Мини 3 🥉 HUAWEI Freebuds 6 Как участвовать: 1. Подпишись на папку: https://t.me/addlist/8CZw7KVA_j0zNmRi 2. Подтверди участие в боте: https://t.me/holly_random_bot?startapp=giveaway_10 🗓 Итоги — 26 марта или при достижении 700 участников Выполнил условия? Тогда включай уведомления 🚀

Не доверяй, но проверяй: Новый девиз в мире ИИ. Поймал себя на интересной мысли: мне хочется доверять ИИ в вопросах результата выполнения задач. И вот этого как раз делать категорически нельзя. Особенно хорошо это видно на задачах, где важна точность. Например, при подготовке смет. ИИ может красиво оформить, уверенно посчитать, логично объяснить, но это вообще не гарантия, что в цифрах всё сошлось. Поэтому я всё чаще ставлю ему не только основную задачу, но и отдельную задачу на проверку самого себя. Например: сделать итоговое суммирование пунктов, собрать Excel с формулами, проверить логику расчётов, сопоставить итог с исходными данными. Стало интересно, почему так происходит, и пошёл смотреть исследования на эту тему. Там есть любопытные термины: algorithmic complacency и AI-assisted thinking (кому интересно можно загуглить). Наш мозг достаточно ленивый, и когда задачу решили за него, ему не очень хочется что-то там проверять. А когда система выглядит умной и экспертной (она же машина, ИИ, всяко лучше знает), человек начинает ей сильнее доверять. Но с ИИ так нельзя. ИИ это не финальный исполнитель, которому можно безусловно доверить результат. Это скорее очень быстрый помощник, которого нужно контролировать. Похоже, один из главных навыков будущего это не просто умение пользоваться ИИ, а умение не терять критическое мышление при работе с ним.

Рыбное отступление. Решил разнообразить набор стейков, которые готовлю. Да, пришлось взять целого кижуча на 5 кг, чтобы это получились полноценные гриль порции. Как нельзя кстати друзья подарили набор мощных тяжелых ножей. Честно скажу, разделка такой рыбы с правильным инструментом это отдельное удовольствие. Плотное филе, жирная текстура, аккуратные срезы. Для мариновния использовал только соль и лимон. Подкоптил все яблочной щепой. Стейк получился аутентичный, насыщенный вкус. Ну и подача с салатом, чтобы освежить вкусовые рецепторы. #воскресныйгриль