AI

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. ...

Throughput is the entry point into team predictability. First read the flow: time period, variability, work types, and the constraints around WIP. Forecasting comes after that. Premise Imagine walking into a bar on a Friday evening, exhausted, and ordering a beer flight. The bartender thinks: “Over the past hour we completed 12 orders; there are 4 in progress; this will be the fifth. Your flight will arrive in 20–25 minutes.” ...

(Experience from an AI-Based Fintech KYC SaaS Startup Focused on LATAM and Africa) Your regular challenge: When Sales, Marketing and IT Speak Different Languages Our SaaS startup served emerging fast-paced fintech markets (it still is). Speed + compliance were existential. Since most startups live on venture capital with limited runway, every delay in shipping value to the market means lost clients and regulatory risk. It also a huge roadblock on your path to become self-sustainable. So you need to be super frugal and efficient. ...