Ты конкурируешь с самим Клодом

Исполнитель с Клодом в руках конкурирует не с другим исполнителем — он конкурирует с самой моделью. И проиграет, потому что модель обучена на всех человеческих навыках сразу.

Многие ищут, как зарабатывать, когда часть работы забирают AI-инструменты, — универсальной стратегии, похоже, нет: слишком быстро меняются инструменты, цены и ожидания заказчиков, — я раз за разом натыкаюсь на одно устойчивое заблуждение. Если обобщить, звучит оно так:

— Заказчик не сможет применять AI так же профессионально, как профессионал. Как я.

В этой логике есть слабое место. Вот где она ломается.

Continue reading “Ты конкурируешь с самим Клодом”

Отойдите от меня со своей линейкой

Экспертный перфекционизм — это не забота о качестве, а посттравматическая роль училки с линейкой. Заказчик выбирает ИИ не потому что тот умнее, а потому что тот не усаживает его за парту.


# Отойдите от меня со своей линейкой

— Неспециалист просто не видит косяки! — орут они мне хором. — Вот мы, настоящие специалисты, косяки видим! Поэтому только мы должны решать задачи, а не какой-то гуманитарий с ИИ в руках!

Погроммисты говорят: заказчик просто не видит косяков в коде.

Дизайнеры говорят: заказчик просто не видит косяков в дизайне.

Сценаристы говорят: заказчик просто не видит косяков в тексте.

— Отстаньте вы от меня уже, — говорит заказчик. — Мне просто нужно, чтобы оно более-менее работало и решало мою задачу.

<!--more-->

Но в этом споре речь не только о качестве. В этом хоре «мы видим, а ты нет» виден школьный рефлекс контроля.

## Училка ходит между рядами парт

Постсоветская школьная привычка к контролю — это вечный образ училки, которая ходит между рядами и бьёт линейкой по рукам, если ты сделал отступ красной строки с «неверным» количеством тетрадных клеточек.

У части людей этот опыт превращается в привычку контролировать чужую работу. Указать на косяки. Ткнуть в них носом. Не пропустить ни одного. Сиди, корпей в поте лица, чтобы в твоей домашке не было к чему придраться, а то переписывать заставлю. Нельзя публиковать результат, пока ты не вычистил его от косяков.

Некоторые специалисты ведут себя так, будто рынок — это классная комната. Это нам виднее, как должен выглядеть результат. Нам, нам. Не тебе.

В такой позиции качество часто смешивается с желанием сохранить власть эксперта. Про то, как они воспроизводят знакомую модель контроля.

## Заказчик просит только одного

Многим заказчикам нужен не надзор, а результат без лишнего давления. Мне не нужен ваш контроль, ваш менторский тон, ваш авторитет, ваша многолетняя насмотренность и ваша линейка, которой вы меряете весь окружающий мир по своим лекалам.

Ему нужен исполнитель, который уточняет задачу, предупреждает о рисках и не давит статусом, который может решить задачу без вот этого перфекционизма, который мешает сдать рабочий результат. Без вечно надменного тона и унылых рассуждений об идеальном результате.

Разницу можно проверить по последствиям для задачи, потому что цена у них разная. Забота стоит заказчику решённой задачи. Линейка стоит ему потерянного времени, испорченного настроения и ощущения, что его снова, как в шестом классе, поймали на «неправильном отступе» — только теперь за его же деньги.

## Ссылка на идеальный результат иногда прикрывает желание контролировать процесс

Потому что об идеальном результате вы рассуждаете не с целью помочь, а с целью показать себя. Это считывается по тону общения — будь вы сценарист, дизайнер или разработчик.

Иногда помощь превращается в демонстрацию превосходства: ткнуть пальцем в начинающего, самоутвердиться за счёт «младшего», не допустить, чтобы он чего-то достиг сам, без вас. И это видно. И это противно до тошноты. В такие моменты вы не эксперт. Вы перестаёте выглядеть как эксперт и начинаете выглядеть как человек, который самоутверждается.

Рабочий критерий такой: забота о качестве начинается с вопроса «а тебе это вообще нужно для твоей задачи?». Линейка этого вопроса не задаёт никогда — ей важно не чтобы стало лучше, а чтобы стало по её лекалу. Помощь соотносит правку с задачей; контроль требует соответствия собственному стандарту.

## В рабочих отношениях без школьной иерархии ошибки разбирают иначе

А ведь в окружении заказчика все такие же, как он. Люди пробуют, ошибаются, исправляют и постепенно улучшают продукт. Для многих проектов такой цикл нормален.

Никому из предпринимателей не придёт в голову гнобить «коллегу» за то, что у того в продукте код написан не по паттернам. Там ошибка — это часть движения, а не приговор, за который отправляют переписывать домашку. Взрослые рабочие отношения строятся не на наказании за каждую ошибку. Линейка живёт только там, где кто-то так и не вышел из-за той самой парты.

И вот на этом фоне появляется инструмент, который не оценивает заказчика и быстро выдаёт черновик, а не как надзиратель у доски.

## Он просто не усаживает за парту

Для специалистов неприятно другое: заказчик выбирает ИИ не потому, что тот умнее специалиста. Часто он и не умнее. Заказчик выбирает его потому, что тот не пытается усадить его за парту.

ИИ не сопровождает задачу оценочными комментариями и статусным давлением. Он берёт задачу — и делает её более-менее так, как ты просил. Ровно то, о чём заказчик и просил живых людей, а в ответ получал менторский тон.

Часть того, что называли экспертностью, для заказчика выглядела как контроль и давление. И как только у заказчика появилась альтернатива, которая это право не требует, — он ушёл к ней без сожаления.

## Куда бить линейкой теперь

Практический вывод такой:

Можете и дальше сами себя и друг друга линейкой хоть по рукам бейте — заказчику всё равно. Он больше не обязан сидеть за вашей партой, чтобы получить результат. У него теперь есть выход.

А тем, кто хочет остаться нужным, придётся отказаться от роли надзирателя: отложить линейку. Перестать путать помощь с надзором, а качество — с правом унижать. Спросить не «где тут косяки», а «что тебе нужно, чтобы это работало и решало твою задачу». Обсуждать задачу, ограничения, риски и достаточный уровень качества — потому что перфекционист, который давит на заказчика, проигрывает даже бесплатному инструменту.

Многие заказчики просили именно этого: отойдите от меня со своей линейкой и просто решите задачу. Раньше у заказчика было меньше альтернатив; теперь он может уйти к ИИ или другому исполнителю.

«У бизнеса нет идей для AI» — нет, это он просто плюнул на вас

Если вам кажется, что у бизнеса мало идей, — у меня плохие новости. Он просто перестал вам их приносить.

Расхожий тезис про AI в разработке — что скорость разработки не нужна, потому что у бизнеса нет столько новых идей.

Если ты сидишь на уровне среднего тимлида, девопса или QA, и тебе кажется, что у бизнеса мало идей, — это может означать другое. Это не идей мало. Бизнес так задрала твоя низкая производительность, вечно проёбанные сроки и регулярные возвраты задач в багфиксинг с рефакторингом, что он плюнул на тебя и вбрасывает только неизбежные критичные задачи. Иначе невыносимо наблюдать, как ты медленно копошишься со своей архитектурой и паттернами — и всё равно на выходе косяки и переделки.

Continue reading “«У бизнеса нет идей для AI» — нет, это он просто плюнул на вас”

AI на каждой фазе SDLC: практики, пруфы, цифры

Доказательное применение AI на всех этапах жизненного цикла разработки ПО — от сбора требований до мониторинга в production. Практики, коммерческий контекст, цифры результата и публичные артефакты.

Стандартный вопрос найма: AI у всех пишет код — покажите, что вы применяли его на каждой фазе SDLC, а не только в IDE. Ниже — список практик по фазам SDLC с артефактами. Разбор сгруппирован по Planning, Requirements, Design, Implementation, Testing, Deployment, Maintenance и отдельному блоку delivery management. Для каждой фазы — конкретная практика, коммерческий контекст, цифры результата и публичный артефакт, который можно проверить по ссылке или репозиторию.

Continue reading “AI на каждой фазе SDLC: практики, пруфы, цифры”

Вы позавтракали

ИИ в руках людей с исполнительским типом мышления — катастрофа. Они обсуждают всё, кроме главного: задача решена или нет.

ИИ в руках людей с исполнительским типом мышления — катастрофа. Не потому что они плохо им пользуются, а потому что для них ценность лежит вообще не там, где результат. Она лежит в том, сколько ты личного опыта вложил, сколько усилий затратил, каким «правильным» способом шёл — и уже под конец, если останется место, какой там получился результат.

Это не акцентуация, не милая особенность характера. Это дыра в мозгу: фокус внимания намертво съехал с того, что задача решена, на процесс прикладывания усилий и на оценку — достаточно ли эти усилия были мучительны, чтобы засчитать.

Continue reading “Вы позавтракали”

Применяйте ИИ там, где вы полный ноль

Максимальный рычаг от ИИ лежит не там, где вы эксперт, а там, где вы ничего не смыслите. Почему усиливать сильную зону — почти бесполезно по деньгам.

Представьте senior-разработчика, который уже стабильно закрывает сложные задачи и получает верх рынка. Он берёт ИИ и начинает применять его к тому, что и так умеет: быстрее писать типовой код, находить ошибки и готовить черновики рефакторинга. Быстрее пишет, чище рефакторит, аккуратнее раскладывает точки с запятой по текстовым файлам.

Принесёт ли ему это заметно больше денег? Да нихуя. Он уже в топе рынка, и заказчик редко платит отдельно за разницу между «очень хорошо» и «ещё на 5% лучше».

Continue reading “Применяйте ИИ там, где вы полный ноль”

Почему AI работает у всех, кроме программистов

Инфоцыгане, менеджеры и гуманитарии получают с AI результат. Программисты — нет. Я объясню почему. Это не злорадство — это механика.

Я стебусь над «погроммистами» не потому что злой — потому что вижу одну и ту же картину годами, и она меня одновременно веселит и раздражает.

Continue reading “Почему AI работает у всех, кроме программистов”