AI ускорил разработку. Где деньги?

Агенты уже вошли в разработку. Из каждого утюга слышно: AI пишет код, закрывает pull request, помогает с тестами, ускоряет ревью. Команды внедряют IDE-ассистентов, agentic workflows и внутренние инструменты для миграций, тестов, code review и анализа репозиториев. Метрики процесса начинают шевелиться: выше throughput, быстрее отдельные задачи, больше автоматизации вокруг delivery pipeline. Дальше включается старая продуктовая экономика. Если команда быстрее пишет код, она может быстрее выкатывать фичи. Если быстрее выкатывает фичи, она может запускать больше A/B-тестов. Если запускает больше A/B-тестов, чаще находит прибыльные гипотезы. Значит, AI должен привести к большему количеству денег. ...

June 20, 2026 · 9 min · Marat Kiniabulatov

Product Engineer в гибридных IT-командах: паттерны перехода 2025-2026

Методология: Extended Search Research · 8 потоков · 17+ источников · 2025-2026 Классические фиче-команды и платформенные команды с переходом к Product Engineer проблем не вызывают: «все учат делать всё», стек однородный, AI-агенты подстраховывают. Проблемы начинаются в гибридных командах, где комбо из принципиально разных стеков: Прикладная разработка + дата-инженерия (Java + Trino/Airflow/ClickHouse) Прикладная + коробка + стриминг Карточный процессинг: Java + данные + COTS + персонализация Команда внутри разбивается по системам и стеку. И главный вопрос: как в такой конфигурации выглядит Product Engineer? ...

May 15, 2026 · 9 min · Marat Kiniabulatov