Transcription
Доброе утро, Будапешт. Здорово снова быть здесь. Сегодня я хотел бы поговорить о некоторых людях, нескольких тысячах, у которых эта неделя выдалась ужасной. И это, в частности, люди внутри Meta и Instagram. Я много общаюсь с людьми в индустрии. У меня много друзей в этих компаниях. У меня еще больше, полагаю, контактов с инженерами-программистами, которые пишут мне, чтобы рассказать, что они видят, что происходит. И эта неделя была худшей в истории Meta или Facebook, вероятно, за все время. Итак, что произошло: в понедельник у нас была самая нелепая эксплойт Instagram. Это даже не был эксплойт, но это была утечка безопасности. Это была атака. Что произошло, я имею в виду, я имею в виду, это от инженера-программиста, пишущего книгу. Это самая, самая нелепая вещь. Итак, у этого эксплойта было два шага. Шаг первый: вам нужно было подделать свое местоположение для жертвы. Допустим, вы хотели захватить аккаунт Барака Обамы в Instagram с, я не знаю, десятками миллионов подписчиков. Вы подделываете свое местоположение с помощью VPN в США, а затем обращаетесь к Meta AI и говорите: "Эй, мой аккаунт взломан, и не могли бы вы, пожалуйста, отправить код подтверждения на AI на эту электронную почту, которая мне принадлежит". А затем шаг второй: никакого второго шага не было. Вот и все. Meta AI отправила вам код, и вы могли захватить чей угодно аккаунт. Это первый сброс пароля без аутентификации, без пароля, и мы инженеры-программисты. Вы знаете, что это такое? Это ошибка. Но то, что я не мог понять, это то, что я знаю людей, когда это называлось Facebook. У них очень сильная инженерная культура. У них лучшая в мире система автоматического развертывания канареек. У них так много уровней проверки. У них очень хорошие инженеры. У них ручные проверки кода. И ничего из этого. У них есть команда по доверию и безопасности, ради всего святого. Их команда по доверию, команды Instagram по доверию и безопасности насчитывают около 100 инженеров, чья работа — обеспечить безопасность этой платформы. И, знаете, произошло несколько вещей. На следующий день, во вторник, директор по информационной безопасности Meta отправил электронное письмо, в котором говорилось: "Я ухожу. Я увольняюсь". Это было очень интересно, потому что Meta только что начала расследование сбоя. Они называют это SEV в Meta. И посреди этого, и даже до его завершения, директор по информационной безопасности ушел в отставку. Так что я расспросил, я расспросил людей, которых я знаю в Instagram. Я случайно знаю людей из команды доверия и безопасности Instagram. Ну, оказывается, они были только в команде доверия и безопасности. Так что они даже, знаете, поделились со мной более подробной информацией. Вы слышите это впервые, кстати. Это не атака прессы. Вероятно, будет. Это был ИИ. Конечно, это была подделка, это был ИИ. То, что вызвало проблему, был код, написанный ИИ, который был проверен ИИ, а не людьми в Meta. И я думаю про себя: как это могло произойти в Meta? Я имею в виду, это был не только ИИ. В этой истории есть больше. Это был AI maxing, это были увольнения, и это был AI psychosis в Meta. И что я имею в виду под этим, это AIX. Если в апреле я писал об этой новой тенденции под названием token maxing, которая происходила во многих компаниях, включая Meta, включая Amazon, включая Uber, инженеры начали измеряться по использованию токенов ИИ во всех этих компаниях, и они начали раздувать его. Они просто хотят попасть в топ списка лидеров. Они сказали ИИ, давайте сделаем что-нибудь глупое, и я получу больше токенов, но мне не нужна работа. И в Meta был список лидеров, и вы могли получить статусы, такие как session immortal token и legend. В апреле Meta закрыла этот проект, но люди сжигали безумное количество вещей. Теперь использование ИИ в Meta было частью оценки производительности. Это не было официально придумано, но люди в Meta умны. Если у вас было низкое количество токенов, вы знаете, что это не очень хороший сигнал. Поэтому люди просто начали раздувать свое количество токенов. Поэтому они начали использовать ИИ для всего и вся. Напишите это от руки. Нет, зачем это делать? Спросите ИИ. Прочитайте документацию. Нет, позвольте мне использовать ИИ, чтобы прочитать ее для меня, чтобы он мог просто сжечь кучу токенов. Это самая сумасшедшая вещь, которая происходит, но, знаете, внутри Meta AI бесплатен. И опять же, эти люди хотят иметь более высокие бонусы. И они просто используют ИИ для всего. И да, код, который вызвал этот SE, также был сгенерирован ИИ. Конечно, они используют ИИ для его проверки, а также. Они используют его для тройной проверки и так далее. Вторая часть этой истории — увольнения в Meta. Meta сообщила 10% сотрудников, 8000 человек, были уволены 20 мая, но Meta сообщила людям или прессе сообщила всем, что увольнения произойдут за месяц до этого. Так что люди делали, когда они думали: "О, меня уволят?", все они начали использовать больше ИИ, потому что они не хотели, чтобы их количество токенов снизилось, потому что они не хотели быть уволенными за недостаточное использование токенов. Вы видите, к чему это ведет, верно? И они не были действительно заняты, знаете ли, выполняя свою работу. Они просто беспокоились о том, чтобы, хорошо, давайте раздуем это. Так что в команде доверия и безопасности люди не думали о доверии и безопасности, они думали о token maxing. И, наконец, я задавался вопросом, стоит ли мне называть это AI psychosis, потому что psychosis — это очень серьезное психологическое состояние, и именно поэтому я поставил это в скобки. Но я покажу вам, почему я выбрал это название. У Instagram была организация по доверию и безопасности, которая строилась около семи или восьми лет. Очень хорошая команда, в основном базирующаяся в Лондоне. 40% этой команды до 20 мая были переведены на ручную маркировку данных. Им сказали в четверг, что с понедельника вы больше не работаете в этой команде. Вы переходите в эту новую команду в организации Александра Вана xscalei, и вы будете заниматься ручной маркировкой данных ИИ, что означает, что вы получаете эти задачи, это запрос на извлечение GitHub, вы должны его проверить, вы должны добавить некоторые тесты, вы должны добавить некоторый отзыв, а затем вы делаете следующее, а затем вы добавляете некоторые тесты, и вы добавляете некоторый отзыв, и вы делаете следующее. Этим высококвалифицированным людям не дали выбора. Теперь внутри Meta до сих пор каждого инженера относились как к королю, им давали выбор, им не давали выбора. Так что 40% организации просто исчезли. Есть пять, ближе к 5000 разработчиков внутри Meta, занимающихся ручной маркировкой ИИ. И внутри Meta есть шутка, что это больше, чем OpenAI. Эта маркировка данных или Meta явно хочет создать эту потрясающую модель ИИ. О, и после увольнений и после переназначений большинство команд меньше половины размера. У некоторых больше нет покрытия по вызову, что означает, что в некоторых службах просто некому отвечать на вызов. Это снова никогда не случалось внутри Meta. И это то, что я имею в виду под AI cycles. Это полностью самонанесенный ущерб. Это исходит от Марка Цукерберга. Это исходит от Александра Вана. Это исходит сверху. Они говорят, что нам все равно. Нам так важно создать эту модель, что мы рискуем своим бизнесом, и нам все равно, знаете ли, нас взломают или что-то в этом роде. Мораль так же низка, как и в Meta. Я видел низкую мораль. Это намного хуже, чем увольнения 2022-2023 годов. И, о, и да, если этого было недостаточно, в США записывают ваш экран. Они записывают все ваши нажатия клавиш, чтобы обучить ИИ. Так что, я, это самое легкое время для найма, для привлечения из Meta прямо сейчас. И инженеры, с которыми я разговаривал, чувствуют себя очень обманутыми. Meta раньше относилась к инженерам как к королевской семье, по зарплате, по компенсации. Вы могли выбрать свою команду. Это было хорошее событие в мире. И генеральный директор, Марк Цукерберг, он инженер-программист. Он написал много кода Facebook. И они чувствуют, что мы больше не важны. Мы инструменты. Нас выбросили. Многие люди получили большие бонусы за удержание, которые не были уволены. Оставайтесь. Мы даем вам деньги. Они все еще проходят собеседования, и они сказали мне, что они проходят собеседования не из-за увольнений, потому что они знают, что могут найти работу в Meta. Знаете, это очень высокооплачиваемые люди. Они могут получить не такую высокооплачиваемую работу. Они востребованы. Но они сказали: "Я не знаю, буду ли я назначен на маркировку данных". И как профессионал, я не подписывался на то, чтобы стать ручным маркировщиком данных. И куча моих коллег этим занимается и проходит собеседования. Так что Meta разрушает свою инженерную организацию, которую она строила 22 года. И я думаю, что это может быть конец невероятно сильной инженерной культуры Facebook, которую я знаю, и которую я на самом деле полюбил, хотя я никогда не работал в Facebook, и так много моих друзей работали. Так что это из-за ИИ. Теперь, не все компании похожи на Meta. Это довольно экстремально, но это происходит. Это происходит прямо сейчас. Это факты. Но индустрия переживает довольно интересное время. И сегодня я хочу поговорить об этом. Я хочу поговорить о том, как все изменилось за последние шесть месяцев, когда дело доходит до разработки программного обеспечения, или, по крайней мере, кодирования. Я проведу вас по технологической индустрии, по тому, что делают другие технологические компании. Я дам вам краткий обзор, потому что это то, чем я занимаюсь изо дня в день. И опять же, я много общаюсь с этими людьми. Я посещаю эти компании. Я дружу со многими из них. А затем я поделюсь несколькими тенденциями, которые происходят в технологической индустрии. А затем я закончу советами для инженеров-программистов и технических руководителей о том, как мы можем ориентироваться, подготовиться, сделать все возможное и просто выйти из всего этого сильнее. Так что все изменилось за последние шесть месяцев. Это довольно драматичное заявление, но оно изменилось. Так что DHH Дэвид Хелмайр Хансен, создатель Ruby on Rails, был у меня в подкасте в феврале, и он сказал мне, что он на самом деле написал это в Twitter, что только летом 2025 года он говорил с Люксом Фридманом в октябре и сказал, что ИИ не писал никакого его кода напрямую. Но частью его сопротивления было то, что модели были недостаточно хороши, и теперь все изменилось. К февралю большая часть его кода пишется ИИ. Теперь это человек, знаете ли, он большой сторонник программного мастерства. Он не получает денег ни от одной лаборатории, но он решил, что модели теперь достаточно хороши. Они пишут код лучше, чем я. Он на самом деле сказал мне это в подкасте. Так что я слушаю таких людей, как DHH, в этом смысле. Саймон Уиллис — один из самых цитируемых людей на Hacker News. Он независимый инженер-программист. Я люблю Саймона. Он также друг. Он создал Django и пишет очень хороший ежедневный информационный бюллетень, где он просто экспериментирует, создает открытый исходный код и пробует все модели. И он сказал, что модели, выпущенные в ноябре 2025 года, особенно Opus 4.6 и GPT 5.4, подняли агентов до уровня действительно полезных. У нас было шесть месяцев, чтобы привыкнуть к этой идее. Так что неудивительно, что компании теперь начинают тратить большие деньги на это. Так что он также говорит, что это изменилось. Я получил некоторые данные от наших партнеров, мои друзья из Linear поделились этими данными, которые никогда раньше не публиковались, о том, как команды теперь используют агентов для выпуска большего количества кода. Они сравнивают команды, которые используют Linear, и те, которые не используют агентов ИИ, и команды, которые используют агентов, теперь выпускают в пять раз больше кода. Мы поговорим о качестве позже, но это огромный 5-кратный рост. Я имею в виду, что мы, вероятно, имели пятикратный рост за последние 20 лет, и это менее чем за два года. Друзья из Cursor поделились подробностями о том, как разработчики, использующие Cursor, меняют количество строк кода, которое они производят в год, и за год оно увеличилось почти в два с половиной раза с 34000 строк кода до более чем 8000 строк кода только на Cursor. Так что мы видим это ускорение. Размер PR также из Cursor увеличился в 3 раза. Так что, если вы объедините эти два показателя, это в шесть раз больше кода. И, знаете, многие из вас улыбаются, мы знаем, что ошибок в шесть раз больше. Да, мы доберемся до этого. А также данные из Cursor, процент разработчиков, использующих Cursor, которые принимают изменения от ИИ без какого-либо ручного обзора, значительно вырос в январе. Это когда вышел Opus 4.7, GPT 5.5. И многие компании поняли, что Clock Code, Cursor Code, они действительно очень полезны, и они начинают им доверять. И опять же, помните, когда я рассказывал вам о Meta, которая объединялась с производством без человеческого обзора? Да, это было где-то там. Итак, что сейчас делают технологические компании? И позвольте мне провести вас по индустрии. Так что в Anthropic я посетил их офисы прошлой осенью, и я разговаривал с Борисом Черни в феврале, создателем Claw Code. И вот что они делают. Борис постоянно запускает пять параллельных агентов на своем ноутбуке. Он выпускает от 20 до 30 запросов на извлечение в день, и это помимо руководства всем Claw Code. Он очень практичный лидер. Он сказал мне, что PRDS, пишущие документы для планирования, мертвы. Они используют прототипы по всей Anthropic, чтобы заменить их. Сегодня 100% Cloud Code генерируется Cloud Code. Внутри Anthropic это не 100%, но ближе к 70-90%, и нет цели. Это просто люди, которые снова используют его, но это Anthropic. Не стоит слишком удивляться. А затем компания построила Cloud Co-work всего за 10 дней. И это стало для них огромным коммерческим успехом. Он генерирует так много дохода. На самом деле, у меня есть источники внутри Microsoft. Microsoft попыталась построить Cloud Co-work, потому что Cloud Co-work очень хорош для Excel и Windows для использования на машине. Microsoft до сих пор не имеет ответа, два с половиной месяца спустя. Я слышал, что Сатья Наделла поставил команде срок в месяц, чтобы построить его, и они не смогли. Так что не забывайте, что между компаниями есть различия, и Anthropic ускоряется благодаря ИИ. Некоторые компании тормозят, несмотря на ИИ, как Microsoft, и опять же, мы поговорим об этом немного. OpenAI, OpenAI также, друг с прагматичного саммита в Сан-Франциско в феврале. Это мы на сцене с ним и командой Codex. Мы говорили о куче вещей, и он сказал мне кое-что интересное. У них внутри OpenAI есть внутренняя версия приложения ChatGPT, и у них есть кнопка "исправить". Вы можете буквально сделать снимок экрана и сказать: "Исправь эту ошибку", и это переходит к Codex. Он генерирует запрос на извлечение, и инженер может его объединить. На самом деле, даже не инженер может его объединить, и есть защитные механизмы. Проверка кода ИИ, очевидно, повсюду. У них есть несколько уровней этого. У них есть многоуровневые версии. Есть код, который может попасть в продакшн только с проверкой кода ИИ, а есть код, который критически важен, и люди должны его проверять, инженеры должны его проверять. Большинство разработчиков, очевидно, запускают несколько агентов. Есть шутка, что когда вы идете вокруг, инженеры приносят свои ноутбуки, и они слегка открыты. Они слегка открыты, чтобы локальный агент мог продолжать работать. И когда я делал видеоинтервью с одним из сотрудников OpenAI, я шутливо спросил: "О, так на протяжении всего этого интервью у вас работали агенты?" Он сказал: "У вас работал агент?" Он сказал: "У меня не работал агент. У меня было пять". И я такой: "О, хорошо". Как будто это обычное дело, когда люди идут на встречи, и их агенты работают. Они думают об агентах. Они держат это под контролем. Опять же, но это самые "ИИ-зависимые" люди в индустрии. И, конечно, знаете ли, они очень верят во все это. Все они говорят об AGI и о том, когда он придет, а не если он придет. Но внутри них большинство людей на самом деле не пишут код внутри OpenAI. Это изменилось в октябре. У них все еще были разработчики, которые писали 30% своего кода, а 70% — с помощью ИИ, но 30% вручную. И я думаю, что это просто медленно уходит. Команда Codex, очевидно, пишет все с помощью Codex. И они говорят мне, что вкус, знание того, что строить, становится довольно важным внутри компании. Codex также улучшает себя, как забавный факт. Он постоянно тестирует себя. Он запускает все тесты ночью. Они запускают его, потому что большая часть команды находится в Сан-Франциско. Так что это одна часовая зона. У них есть Codex, который запускает себя и ищет способы улучшить себя. И к утру он предлагает улучшения, которые они либо принимают, либо отклоняют. И когда у них есть встречи и сеансы отладки, когда они начинают встречу, у них есть голосовые заметки, которые они отправляют в Codex, и он возвращается к середине или концу встречи с результатами. Это звучит как научная фантастика, но опять же, так они работают внутри Cursor. Я посетил их офис в октябре в Сан-Франциско. Вы снимаете обувь, и иногда это беспорядок, иногда это очень организованно. Там происходит невидимый сортировочный алгоритм внутри их офиса. Это действительно интересно/круто. Но они очень хорошая группа людей. Они полностью перешли на агентов с января. Они говорят, что раньше все было в вкладках редактора. Они как бы переходят на агентов. У них все еще есть старый опыт, но он увеличивается. Они создали свою собственную модель кодирования. Они одна из немногих компаний, кроме OpenAI и Anthropic, у которых есть действительно хорошая модель кодирования. У меня нет никакой связи с Cursor. Но их модель Composer дешева, что будет важно, как я расскажу. И они управляют десятками тысяч GPU NVIDIA в огромных дата-центрах. Они арендуют их у Azure, AWS и так далее. И большая часть их инференса, инференс — это генерация ответа, раньше была их самой большой затратой, но теперь они также обучают свои модели. Так что они превращаются в такую мини-лабораторию ИИ. И, конечно, теперь SpaceX собирается их купить или нет, или кто знает, но кажется, это произойдет. Все в Cursor технически подкованы. Это Ли Робинсон, отношения с разработчиками в Cursor. Он писал с Cursor. Он перенес все сайты Cursor на другой CMS и, конечно, он делится тем, сколько это стоило, чтобы показать, что это очень экономично, но это не работа инженера-программиста, и все в Cursor такие. Так что эти лаборатории, куда все идут, Google, кратко, все настраивается в Google, все, включая их IDE. Внутренняя IDE Google называется Cider. У них странные названия для всего. Раньше это был веб-инструмент, теперь это форк Visual Studio. У них есть штука под названием Jet Ski, которая является антигравитацией, но внутренняя версия, которая интегрирована с их монорепозиторием Piper и всеми их другими внутренними системами. У них есть Critique, инструмент для проверки кода, который снова, они не используют GitHub, они не используют все это, все настраивается внутри Google. ИИ, конечно, интегрирован, Gemini хорошо интегрирован туда. У них есть поиск кода, который является Sourcegraph для остального мира. На самом деле Sourcegraph был вдохновлен Google. У них есть один из лучших поисков кода внутри Google. Они не делают его доступным за пределами Google. И у Google так много внутренних систем. Borg, который является их версией Kubernetes, Monarch, который является их версией Datadog, многие, многие другие. Piper, их версия монорепозитория. ИИ интегрирован во все это, и все это очень хорошо интегрировано. Так что внутри это очень хороший опыт. Единственная проблема внутри Google — Gemini просто не так хорош, как Opus или GPT 5.5. И внутри Google, когда инженеры могут использовать Cloud Code, они делают это, но только внутри Gemini, или это означает, что Google не имеет такого хорошего принятия ИИ, как некоторые другие компании. Как бы странно, но они работают над этим. Генеральный директор знает, он признал это. Они хотят получить лучшую модель. И, наконец, Meta. Они хотят создать свою передовую модель ИИ. Все сводится к этому. У них есть внутренний инструмент, такой как Metamate. Это их инструмент ИИ для кодирования. У них есть эта штука под названием Trajectories. Когда вы видите коммиты GitHub внутри Meta, вы видите точный промпт, который люди использовали. Они развернули его в декабре, и люди в Meta были расстроены, потому что никто не сказал им, что это будет публично, и вы могли видеть, как инженеры говорят: "Можешь написать мне цикл for", и все это было публично, и все могли это видеть. Так что некоторые люди внутри Meta, я разговаривал с этим разработчиком, и он сказал: "Знаете, я начал писать свои чаты с Meta AI, генерацию кода на польском языке, потому что меньше людей могут его прочитать". Хорошо, но, знаете ли, прямо сейчас в Meta есть более важные вещи, о которых стоит беспокоиться. Это принудительное переназначение для создания модели ИИ, принудительное отслеживание всего. Ясно, что Meta, Марк Цукерберг хочет, чтобы Meta имела модель лучше, чем Opus 4.8. Я думаю, либо он получит ее в ближайшие несколько месяцев, либо вся Meta, большая часть Meta будет распущена, но очень, очень демотивирована. Uber, моя старая компания, я разговаривал с ними подробно. У меня есть глубокое погружение в Prismatic Engineer, если вы хотите узнать больше об этих деталях. Они создали так много внутренних инструментов, и многие компании делают это, но я просто быстро покажу вам, сколько внутренних инструментов ИИ создала такая компания, как Uber. В Uber около 3000 инженеров. Так что просто имейте это в виду. У них есть команда по разработке опыта, которая теперь практически является командой по опыту ИИ, около 20 человек. Так что они построили внутренний шлюз MCP. Довольно ясно. Вы можете, знаете ли, обнаруживать, регистрировать, делать всевозможные вещи. Они построили Uber Agent Builder, который является способом создания агентов без кода для остального бизнеса. У них есть Uber Agent Studio, где вы можете перетаскивать и собирать своих агентов. Опять же, есть, OpenAI имеет что-то подобное публично. Это OpenAI Agent Builder, но он для нетехнических людей. У них есть Uber Agent Builder Registry, так что Uber — это 3000 инженеров, но еще 20 000 других людей. Эти 20 000 человек используют эту штуку. Они создают это, они подключают это, и инженеры создали это для них. Uber имеет AI FX CLI. Я просто назову это Cloud Code для Uber, по сути. Они построили его сами, интегрировали со всеми своими системами, используя все различные модели и так далее. У них есть Uber Minion, который запускает фоновых агентов в масштабе. Так что вы можете снова, это похоже на фоновые агенты Cursor, за исключением того, что он интегрирован в монорепозиторий Uber и систему экспериментов под названием Morpheus и все остальное, очень хорошо, и он работает намного лучше. Так что, даже если разработчики могут использовать Cloud Code, они будут использовать Minions, потому что он просто работает лучше и быстрее. Например, Uber Minions, когда вы даете ему промпт, он анализирует его и дает вам предложение: "Ах, эти промпты могут работать лучше, быстрее, дешевле и так далее". Так что у Clock этого пока нет. У них есть Uber Code Inbox. Люди получают так много ИИ, так много проверок кода, которые теперь в основном ИИ проверяет код, что они создают систему, чтобы показать: "Это требует вашего внимания. Это важно. Сосредоточьтесь на этих вещах". Так что люди, когда приходят на работу, начинают проходить через эти вещи. Они пытаются сделать код немного веселее. У них есть что-то под названием Smart Assignments, где есть SLA, где если этот человек не отвечает в течение дня, он переходит к следующему. Это немного похоже на инструменты для работы по вызову, снова все настраивается. У них есть профили риска. Они попытаются определить: "Это изменение кода выглядит очень рискованным. Вам нужно посмотреть на это внимательнее". И у них есть U-Review, который является Code Rabbit или Sonar для внутреннего использования Uber, снова вся индивидуальная работа. Так что они строят все это MCP, Agent Builder, CLI, Minions и так далее. И другие крупные технологические компании делают то же самое. Я не буду рассказывать вам все это. Stripe имеет Minions, Tool Shed, Blueprints. Z Boxes, Ramp имеет Inspect, Glass, Dojo, Sensei. Sensei — забавная штука. Shopify, Sidekick, LM Proxy, Dev MCP Server, Airbnb, One, Everything, Catalyst и так далее. Все они строят свои собственные вещи. У них есть выделенная инфраструктурная организация, строящая все это для всех этих компаний. Так что, если вы думали, что вы довольно круты за интеграцию Slack в интеграцию агента ИИ в Slack, вы довольно круты. Но это следующий уровень. Я разговаривал с кучей стартапов, и я не буду проходить через все из них, но общие тенденции, которые я вижу, это обычные агенты, которые занимаются кодированием, проверкой кода. Есть куча творчества, в основном связанного со Slack. Знаете, люди используют Slack. Я недавно видел стартап, который привлек 70 миллионов долларов в серии B. Они просто сказали агенту: "Исправь все ошибки в кодовой базе". Ха-ха. И все смеются в Slack. А затем агент ответил: "О, я на самом деле нашел четыре критические проблемы аутентификации, где ваша бэкдор была широко открыта". И люди сказали: "Хорошо". Я имею в виду, это то, что такое стартапы. Они не знали, как их дом выставлен напоказ. Они обычно подключают агентов ИИ, интегрируют их, и некоторые из них развлекаются, занимаясь кодированием в SaaS. Я думаю, это просто инженеры, которые развлекаются. Я не думаю, что это действительно бизнес-вещь, но это, это, это я вижу только в стартапах, а не в больших компаниях. И внутри традиционных компаний, так что это самое интересное. Все то же самое. Я имею в виду, не на уровне Uber. У них нет команд разработчиков, но они не сильно отстают. Например, Cisco развернула Codex для 18 000 инженеров в январе, когда Codex был довольно маленьким, и они выполняют кучу сложных миграций. JP Morgan Chase построил многоагентную структуру, что является модным способом сказать, что она просто использует несколько специализированных агентов для маркировки данных о взаимодействии с клиентами. Они используют evals, судейские агрегаты. Это своего рода крутые вещи, даже внутри этих компаний. Так что вот что происходит внутри. Теперь я хочу дать вам некоторые тенденции, которые я вижу, пересекающиеся везде или в основном везде. Одна из больших вещей, которая исходит от Лоры Тачо. Это я на прагматичном саммите с Лорой и Мартином Валором в Сан-Франциско. Я написал ей прошлой ночью, и она ответила сегодня утром. Я спрашивал, что ты видишь, Лора? Потому что она была C2 в DX, а теперь она возглавляет разработку опыта в AWS, и она сказала, что многие организации застревают, не видя, что они видят, что отдельные лица делают отлично, но команды не работают, командный результат отсутствует, и она сказала, что это потому, что они думают об ИИ как о инструменте производительности для инженеров, для отдельных лиц, и она называет это "сок для ускорения индивидуальной работы", такие вещи, как сводки электронной почты, автоматизация Slack, даже генерация кода. Однако компании, которые движутся быстрее и видят результаты. Для команд они делают что-то другое. Они начинают с бизнес-результата. Например, я хочу быстрее развертываться в продакшене, или я хочу выпускать больше функций с тем же качеством, или я хочу улучшить качество. Spotify — очень хороший пример. Мы не так много слышим о Spotify, но я разговаривал с их CTO полтора месяца назад. Мы обедали, и он сказал мне, что их качество, их планка для использования ИИ — качество должно оставаться прежним. Так что они не видят огромного увеличения вывода, но они построили много внутренних инструментов для проверки качества и замедляют развертывание ИИ по сравнению с тем, что делает Meta или что-либо еще. И опять же, это была их цель в Spotify. И Лора говорила, что вам нужно построить агентную систему, которая уменьшает количество передач, облегчает поиск информации и устраняет трение, сохраняя при этом качество. Последняя часть очень важна. Немногие компании делают это. И, знаете ли, зрелость приходит от применения ИИ к системе, а не к отдельному человеку. И многие люди фокусируются на отдельном человеке, и поэтому мы этого не видим. И она написала эту ментальную модель. Она создала это. Она говорила, что большинство компаний находятся в этом состоянии, когда использование ИИ является либо индивидуальным, либо командным уровнем, а принятие решений — это либо простая автоматизация, либо агентные системы. Большинство компаний находятся в этом нижнем левом углу, где отдельные лица занимаются простой автоматизацией, где большинство компаний хотят быть, где у них есть командные агентные системы. Но чтобы добраться туда, вам нужно сделать то, что я показал вам, Uber. Вам нужно построить много систем, которые интегрируются. Вам нужно итерировать на этом. Это занимает время. Это требует огромных инвестиций. Вы не сможете купить Cloud Code или Cursor или любой другой поставщик, который скажет вам, что это делает, потому что вам нужно встроить это в свою систему с вашими инженерами. Это то, что определенно делает Uber. Теперь, другие тенденции: token maxing и зависимость от инструментов. Надеюсь, некоторые из вас могут это делать, некоторые из вас могут нет. Это выходит из моды, кстати, просто я говорю. Существует огромное давление, чтобы выглядеть продуктивным и не иметь низкого количества токенов, особенно внутри американских технологических компаний, которые на самом деле не заботятся о бюджете, пока не начнут. Но прямо сейчас они, некоторые из них все еще не заботятся. Это заканчивается. Token maxing — это когда вы просто сжигаете все эти токены без ценности, отправленной намеренно. И опять же, я говорил, что это происходит в Meta, Amazon, даже в Microsoft, везде, где у них есть внутренние списки лидеров. Microsoft все еще имеет это. Я не знаю, почему они не закрывают это. Они должны меня слушать. Также ценообразование этих инструментов кажется немного аддиктивным. Вы покупаете план за 10 долларов или индивидуальный план за 20 долларов, а затем вы сталкиваетесь с лимитом, щедрым лимитом. Но затем вы сталкиваетесь с лимитом, и тогда вы говорите: "Ах, давайте купим план за 100 долларов или 200 долларов". И как только вы его купите, вы теперь чувствуете давление, если вы покупаете его для себя, что вы не используете свой лимит. Поэтому вы начинаете использовать его больше. И следующее, что вы знаете, вы перешли на API-цены. И также с каждым промптом, как только вы начинаете использовать агент ИИ, первые несколько месяцев это немного похоже на азартные игры для некоторых людей, которые втягиваются в это, действительно как азартные игры. Это просто еще один промпт, еще один промпт. Люди не очень хорошо спят. Вы просыпаетесь и думаете о своих агентах. Если вы платите, если ваша компания платит из своего кармана, вы чувствуете, что ИИ тратится впустую. Это странно. Это аддиктивно. Еще одна тенденция — сокращение среднего звена. Менеджеры либо увольняются, либо внутри Meta переназначаются на индивидуальных исполнителей, либо им говорят, что им нужно быть практичными, то есть им нужно меньше управлять и делать больше работы. Просто происходит выравнивание. И интересно, и когда увольняют или увольняют руководство, говорят: "О, это из-за ИИ", независимо от того, помогает это или нет. Интересно, что произойдет, если у нас будет меньше среднего звена? Я имею в виду, популярно ненавидеть среднее звено, менеджеров, старших менеджеров и директоров. Высшее руководство — это уровень C, CTO, а среднее звено — это все между ними. Возможно, до линейного менеджмента, инженерного менеджмента. И, знаете ли, мы обычно не знаем, что делают директора, или если они необходимы. Однако, по моему опыту, хорошее среднее звено, хорошие директора, хорошие старшие менеджеры, они очень техничны. Они могут быть практичными, но они предпочитают этого не делать. Но они слушают, они видят, что происходит. Они обращают внимание и вносят небольшие изменения. Ах, сейчас у нас много сбоев. И инженеры-программисты просто навалятся и ничего не сделают. Они остановятся и скажут: "Хорошо, давайте создадим команду по задачам, давайте построим эту систему. Вы, я вытащу вас из этих команд, и мы сделаем нашу инженерную культуру лучше". Хорошее инженерное управление улучшает инженерную культуру, и многие компании избавляются от инженерного управления или среднего управления, и инженерная культура будет снижаться. Это факт, насколько я знаю. Еще одна интересная тенденция одновременно: генеральные директора и CTO снова занимаются кодированием. Гиллор Моранч, основатель и генеральный директор Verscell. Я обедал с ним на одном из инвесторских мероприятий в феврале. Он был прав, говоря недавно, что он видит, как многие генеральные директора и CTO снова занимаются кодированием с яростью, со всем этим энтузиазмом, и ему пишут в DM генеральные директора публичных компаний, говоря: "Эй, мы используем Versell или Cloud Code, и, знаете ли, я делаю это, я снова так взволнован". И это происходит все время, пока у нас меньше среднего звена. Представьте себе, что у нас меньше среднего звена, чтобы защитить инженеров, а генеральный директор и CTO занимаются кодированием, и они говорят: "О, это, они думают, что это завершено", но, знаете ли, это не совсем завершено. Мегатренд, который происходит, и он начал, я заметил это неделю-две назад. Так что я написал об этом неделю назад, а затем сегодня, подождите, а затем сегодня я вижу Сэма Альтмана, это просто с сегодняшнего утра, говоря, что он замечает, что бюджеты ИИ, по-видимому, стали огромной проблемой для некоторых компаний, и что-то, что возникло, и что никогда раньше не случалось. И я пинговал людей в OpenAI, читает ли он мою рассылку, потому что я написал, я написал об этом на прошлой неделе для подписчиков, и кто-то в OpenAI сказал: кто-то разместил это в Slack, и Сэм прочитал это, но это происходит, и это происходит внезапно. Есть шутка, которая ходит со вчерашнего дня на Reddit, говоря: "Эй, о, детка, я вижу, что 15 000 долларов ушли с твоего общего счета. Это то, что я думаю?" Вовлеченность Фрэнка. Да, я сочувствую этому парню. Он скоро будет одинок, предполагая, что это не шутка. Но это происходит, и это становится хуже. Anthropic включила API-цены для корпоративных клиентов, что означает, что никто, кроме стартапов или частных лиц, не получает скидок. GitHub Copilot включил это всего два дня назад, 1 июня, и люди в ярости, потому что они израсходовали свой обычный бюджет, скажем, 200 долларов или сколько бы это ни было, за три дня, что раньше занимало месяц, и они, и это затрагивает всех прямо сейчас. Все будут платить намного больше. Теперь Uber — интересный случай снова, потому что в марте их CTO сказал, что они израсходовали весь годовой бюджет на расходы на ИИ, и мы задавались вопросом, что они будут делать, но теперь мы знаем, что они устанавливают лимит в 1500 долларов в месяц на инженера на ИИ, и если вы достигнете этого, вы будете использовать бесплатные модели. И я проводил исследования, вот что делают многие компании. Многие компании не делают этого так много, некоторые делают 200 долларов, а затем вы будете использовать нулевые модели на GitHub Copilot, и теперь инженеры хотят это сделать, но это очень, очень свежая тенденция. Расходы смехотворны, когда они составляют столько же, сколько инженер, и никто не хочет платить столько, независимо от того, что говорят приложения ИИ. И, наконец, некоторые тенденции в области программного обеспечения. Мы говорили о бизнес-трендах и трендах ИИ, но что происходит с разработкой программного обеспечения и ремеслом? Конференция, на которой мы находимся, — это огромное падение качества везде. Это исходит от меня, это мой аккаунт. Я был так зол на Claude.ai, их флагманский веб-сайт, около месяца. Каждый раз, когда я заходил на веб-сайт, это сам веб-сайт. Я сделал запись экрана после того, как достаточно разозлился, потому что это продолжалось, и никто не исправлял это. Вы зашли на главный веб-сайт, cloud.ai, и я сразу же начал набирать свою цитату. И здесь я начинаю набирать: "Как я могу это сделать?" И как только я набираю "как", происходит обновление. Теперь здесь происходит компонент жизненного цикла React, где страница наконец обновляется, и она теряет все, что я набрал раньше, и, возможно, я старомоден. Я так много использую веб-сайт, что это продолжалось и продолжалось, и, наконец, я написал об этом в Твиттере, сказав: "Как, черт возьми, Entro, о, и я платный пользователь. Я не бесплатный пользователь. Миллионы людей заходят сюда каждый день, и Entropic не заботится, и они создают AGI". Так что я написал об этом. И менеджер продукта в команде сказал: "О, отличный отзыв. Я покопался в этом. Это будет исправлено". Это краткий способ сказать: "О, спасибо. Мы понятия не имеем, что миллионы людей делают это каждый день. О, и мы даже не используем свои собственные продукты". И это было там в течение месяца. Так что, и о, и мы самая быстроразвивающаяся, самая большая и самая прибыльная компания, но мы не делаем этого так хорошо, как банк. Нет этих, я имею в виду, мы можем спорить, если они исправили это так быстро, но они в конце концов исправили это, но это Entropic. И это не только Entropic. OpenAI хвасталась тем, как они создали этот потрясающий конструктор агентов, который похож на внутренний конструктор агентов Uber всего за шесть недель с одним инженером, с помощью Codex. Потрясающе. Отлично. Качество ужасное. Люди на запуске пытались использовать его, и они постоянно сталкивались с проблемами. Их форум полон комментариев, которые не решены. OpenAI не вернулся и не исправил это. Это через три месяца после запуска. Кто-то говорит: "Я был оптимистичен в отношении Agent Builder, когда он вышел, но, например, ошибки типа P0 не исправляются или занимают вечность. Это просто кажется заброшенным". Так что, я имею в виду, стоило ли им создавать эту штуку, а затем просто забыть о ней, и ИИ явно не помог создать более качественное программное обеспечение. Он быстрее, но это просто Amazon. AWS, инженер позволил внутреннему инструменту кодирования Cairo AI внести определенные изменения, и агент решил удалить и воссоздать среду внутри Amazon, вызвав массовый сбой. У Amazon были ошибки ИИ, которые происходили, потому что ИИ генерировал код, где Amazon хранит свой флагманский веб-сайт, часть его вышла из строя. Это никогда не случалось с Amazon. То же самое, что никогда не случалось с Meta, и это чрезмерная зависимость от ИИ или отсутствие заботы о качестве. Amazon внесла это изменение, что теперь требуется от старшего инженера для проверки любых изменений, сгенерированных ИИ, потому что они поняли, что младшие инженеры просто скажут: "Выглядит хорошо", и это вызывает проблему. Open Code — ведущий AI hardness. Они как Cloud Code для открытого исходного кода, и они используют все различные модели. Daxrad — основатель, и я люблю Dax, потому что он очень честен. Они создают суперпопулярный инструмент ИИ. У них почти миллион ежедневных активных пользователей. Они растут. Они выросли в 10 раз за последние четыре-пять месяцев, и он очень, и он несколько скептически относится к ажиотажу вокруг ИИ, но это человек, который создал инструменты для разработчиков. Но я люблю Dax, он очень аутентичен. В моем подкасте на прошлой неделе он сказал мне: "Мы выпускаем гораздо больше хаков, где мы должны были сначала переосмыслить всю систему с нуля, перепроектировать ее, чтобы сделать ее более гибкой". Так что я думаю, что наше суждение, то есть суждение команды Open Code, ошибочно. И он также говорил, как, знаете ли, мы находимся в пространстве инструментов для кодирования ИИ, но знаете ли, что не происходит? Ни один конкурент не превосходит нас, потому что они используют ИИ лучше, чем мы. И он сказал, что, честно говоря, я не думаю, что мы используем ИИ так хорошо. Как будто мы на самом деле говорим себе использовать меньше ИИ, и нет конкурента, который бы нас превосходил, потому что они делают это быстрее. На самом деле, они выигрывают, потому что они по-прежнему являются одними из самых качественных, потому что они замедляются. Вы знаете, что такое противоречие? Генеральный директор и основатель компании ИИ говорит: "Нам нужно использовать немного меньше ИИ", и он на самом деле сказал мне: "Нам нужно больше думать, мы должны создавать меньше вещей и создавать то, что важно". Я обращаю на него внимание, я отправлю это Dax. И еще одна тенденция, связанная с этим, — просто все сломано. GitHub — яркий пример. Это было две недели назад. Все ваши запросы на извлечение были потеряны на GitHub в течение примерно 8-12 часов. Есть альтернативный трекер работоспособности GitHub. Я думаю, вам просто нужно найти фактический, отсутствующий статус GitHub. Что-то вроде этого, которое отслеживает все сбои, которые они сообщают, и оно оценивает, и на основе этой оценки у них даже нет одной девятки, что означает, что они не работают, часть GitHub не работает 10% времени, что абсолютно несерьезно, но это серьезная компания. Я разговаривал с командой GitHub. Я разговаривал с их COO, и они дали мне данные, которые они никому другому не давали, потому что они опубликовали графики без чисел, но они дали мне числа и сказали, что это из-за нагрузки. Так вот, нагрузка заключается в следующем. Это 3-кратное увеличение нагрузки за 2 года. И они сказали: "О, знаете ли, это огромное увеличение нагрузки. Мы никогда не могли к этому подготовиться". И я говорю: "Действительно, это все?" Это снижает GitHub до девяток. Я не верю в это. Возможно, есть и другие вещи, но что-то действительно сломалось внутри GitHub. Я не скажу, что это код, сгенерированный ИИ, но если GitHub не может справиться с 3-кратным увеличением за два года, и, конечно, это будет 5-кратное увеличение позже, вы делаете что-то не так, ребята. Другие стартапы справляются с этой нагрузкой, смеясь, и есть детали. У GitHub есть модель Ruby on Rails и так далее, и так далее. Но да, это просто ломается. И Марио Зехнер, создатель Pi, который является основой Open Code, это австрийская, это с Арменом Юром, австрийской мафией ИИ, которые были у меня в подкасте, он сказал мне, что просто кажется, что программное обеспечение стало хрупким беспорядком везде. 98% времени работы кажется нормой для большинства сервисов. Пользовательские интерфейсы имеют самые странные ошибки. Я показал вам одну, и на Cloud, но это везде. И он говорит, что я даю вам это, это было так дольше, чем существуют агенты. У нас всегда это было, но кажется, что это ускоряется везде. Вы чувствуете это, вы видите это. Я даже видел это с Modar Telecom вчера. Я не думаю, что это было сгенерировано ИИ, потому что я не думаю, что они используют ИИ, но да, у меня была большая проблема с программным обеспечением с ними, и я
нужно было позвонить в службу поддержки клиентов. Еще одна тенденция — это то, что ленивый человек закапывает инженера-программиста, которому все еще не все равно. Вот что происходит. Запросов на слияние гораздо больше. Ух, кода просто гораздо больше. Ух, и гораздо больше генерируется ИИ. Ух, большинство разработчиков внутри компании проходят проверку кода, и они видят, что он сгенерирован ИИ. Их проверка ИИ прошла, и они сказали: «Пусть они сказали, что мне это нравится, LGTM» или, знаете, я не уверен, как, но они просто ставят большой палец вверх, и они никогда его не проверяли. Есть несколько разработчиков, которые действительно его проверяют. Поднимите руки, если вы на самом деле любите до сих пор проверять код, как следует. Поднимите руки, если вы даете ему честный шанс. Да. Но есть много из вас, кто все еще пытается, и вы все еще ловите ошибки, и вы все еще сопротивляетесь, и вы все еще видите, что агент дублирует код, или, ну, разработчик — это агент. Вы сопротивляетесь, и они перегружены. Они выгорели. Они сыты по горло. Они чувствуют, что их не вознаграждают. О, и когда дело доходит до оценки производительности, их не вознаградят. Их не считают теми, кто выпускает все функции. Так что некоторые из них выгорели, а некоторые просто увольняются. Дакс сказал мне, что в Open Code они нанимают кучу этих людей, которые уходят из своих компаний, потому что они просто выгорели, будучи единственными, кто все еще поддерживает все в рабочем состоянии, и никому нет дела. Инженерный менеджмент исчез. Их либо уволили, либо они теперь менее вовлечены. Так что некому больше заботиться. Наконец, я поговорил с Кентом Беком. Ух, он будет выступать с основным докладом завтра, и он очень хорошо обобщил это. Кент потрясающий в обобщении выводов. Он сказал: «Мы накапливаем код быстрее, чем накапливаем доверие». Он сказал, что коду нужно доверять. Его нужно понимать. У нас сейчас нет времени на это. ИИ также усиливает опыт инженера-программиста. Так что старшие получают наибольшую выгоду, суждение вознаграждается. И мы видим это повсюду. Хилл Уэйн, он будет выступать завтра. Но он рассказывал мне, как некоторые люди говорят: «О, ИИ поможет с формальной верификацией с TLA, очень сложным языком». Он покажет вам демо завтра. И он сказал, что единственные люди, которые добились успеха с помощью ИИ, генерирующего спецификации TLA+, которые работают, — это эксперты по спецификациям TLA+, которые в запросе дали точную спецификацию того, какой тип запроса генерировать. Всем остальным удачи с этим. И это правда для программного обеспечения. Если вы начинающий инженер, если вы никогда не создавали мобильное приложение, вы можете запросить нативное приложение для iOS, вы можете запросить агента, он что-то построит, но, знаете, это не будет поддерживаться. Старые шаблоны, похоже, возвращаются. Дакс сказал мне, как предметно-ориентированный дизайн и вербальные ограждения они используют это в Open Code все время, потому что агенты — это новые начинающие инженеры. Вы можете начать с многих из них, но эти начинающие инженеры, я имею в виду, если вы думаете об этом так, им нужны большие ограждения, и мы привыкли к этим скучным корпоративным шаблонам, которые раньше были непопулярны, потому что они длинные, многословные, вам нужно объяснять, вам нужно печатать, но они держат агентов под контролем. Так что, возможно, пришло время стряхнуть пыль с некоторых из этих книг и снова начать использовать шаблоны проектирования. Я на самом деле серьезно отношусь к этому. Итак, вот где мы находимся. Это просто много изменений, всякие разные вещи. Это сбивает с толку. Я дам вам небольшой совет. Один из них — это название доклада: «Замедлитесь, чтобы ускориться». Мое предложение — ограничить ежедневное использование агента тем, что вы можете либо проверить, либо верифицировать. Вам может не понадобиться читать код. Питер Шамбергер, создатель OpenClaw. Я записал с ним подкаст. Он сказал, что он выпускает код, который он не читает, но он строит свои собственные системы верификации. Он думает об архитектуре. Он всегда смотрит на модуль. Он заставляет ИИ рисовать для него диаграммы ИИ. Так что проверяйте, не выпускайте больше, чем вы можете проверить, или это может означать проверку. Кстати, также, технический долг теперь очень дешево устранять. Мы говорим о том, как он накапливался. Пусть ИИ начнет устранение 80% технического долга. Будьте главным устранителем технического долга в вашей команде. Вы будете чувствовать себя лучше, и это намного проще. Забудьте, что его трудно устранить. Это не так. И если вы не устраняете его, вы неэффективно используете ИИ для себя. Экспериментируйте с различными способами использования агентов ИИ, потому что нет универсального решения, и, знаете, слушайте разговоры с друзьями о том, как они его используют. Получайте идеи, рассказывайте им, что вы делаете. И, знаете, просто тратьте больше времени на размышления и понимание. Это то, что Дакс, создатель Open Code, говорит, что он раньше тратил 95% времени на размышления и 5% времени на написание кода. И он сказал: «Да, ИИ — это круто, потому что теперь я могу сократить время написания кода на 25%. Так что я трачу 96% времени на размышления и 4% времени на написание кода». У вас не будет такой роскоши, но, знаете, это хороший способ подумать об этом, и вы просто тратите время на размышления и понимание одной вещи о работе по-другому. Мишель Хашимото — создатель GOI, основатель Hashikarp, очень хороший парень. Он также был в подкасте Pragmatic Engineer в марте, и его правило для создания программного обеспечения. Он придумал это. Он не максималист ИИ, но он любит быть продуктивным. У него есть один агент на заднем плане, который всегда что-то делает. Он сказал, что если я пишу код, я хочу, чтобы агент планировал. Если они пишут код, я хочу его проверять. И у него всегда есть только один дополнительный агент. Он не использует мультиагентов. Но вот что я имею в виду под экспериментом. Некоторые люди используют пять агентов и могут ими управлять. Я лично не знаю как. Мишель обнаружил, что он может использовать только одного агента. У него есть такой приятель, который всегда с ним, и он сказал, что это работает для него, по крайней мере, пока. Так что просто экспериментируйте, пробуйте разные способы делать вещи. Вам не нужно переусердствовать. Он очень продуктивный инженер. Ему неважен ИИ. Его волнует написание высококачественного программного обеспечения. От Адиоса Манни я встретил его два года назад в Google, и он также друг. Он сказал одну из лучших вещей: не передавайте обучение на аутсорсинг. Слишком легко позволить ИИ писать код, пока вы пропускаете все обучение. Ошибка исправлена, но ваша ментальная модель — нет. Мы обмениваем вашу способность на текущую скорость, и инструменты не заставляют нас. Так что вам просто нужно, когда бы вы ни использовали этих агентов ИИ, не пропускайте обучение. Понимайте, узнавайте что-то, когда используете агента ИИ. И вот что я имею в виду. Вам не нужно проверять весь код, но вам нужно чему-то научиться из него или построить систему, пусть он что-то построит для вас. Когда я смотрю на рынок труда, у меня есть хорошие новости. Рынок труда в целом выглядит неплохо. Я провел глубокое исследование в Pragmatic Engineer. И вы скоро получите доступ к этому глубокому исследованию, полному. Ведущие технологические компании нанимают больше, чем раньше. Так что это растет. Это не так хорошо, как раньше. Теперь плохая новость в том, что в США и Великобритании мы наблюдаем 20% рост числа инженеров-программистов. Это не ИИ-инженерия. Это инженерия программного обеспечения. В Германии и Франции мы наблюдаем снижение на 13% и 10%, что не ужасно, но и не отлично. Это данные двухлетней давности, а в Канаде — ровно. У меня нет подробных данных из Венгрии, но, как мы знаем, Венгрия очень сильно связана, как мы знаем из прессы, с Германией. Так что, возможно, происходит похожая тенденция. Это данные с Indeed. Это довольно надежный источник данных. И я им доверяю. Теперь на рынке труда в США и американских технологических компаниях ведущие технологические компании ИИ-инженерия — это абсолютный взрыв найма, так что это ИИ-инженерия — это часть инженерии программного обеспечения, она теперь занимает около 10% всей инженерии программного обеспечения, она растет, так что все, что означает инженерия, вы строите rag, вы строите evals, вы строите системы, которые что-то делают с LLM. Будущее прибыльности для вашей карьеры, мой личный совет: стройте вещи, которые строятся поверх ИИ и LLM, потому что вы получите практический опыт с rag AI engineering по книге AI engineering by Chip Huan. Это очень практическая книга, и попробуйте что-нибудь построить либо на стороне, постройте свою собственную систему рекомендаций подкастов или что-то еще, либо на работе, покажите своим коллегам, ответьте и даже своим менеджерам, и ваши коллеги будут рады увидеть: «О, действительно круто, вы только что построили внутренний инструмент для выполнения XYZ». Не передавайте свое мышление на аутсорсинг ИИ. Старайтесь больше думать о продукте, понимать бизнес. Есть книга под названием «инженер, ориентированный на продукт». У меня есть пост в блоге под названием «инженер, ориентированный на продукт». Общайтесь с продакт-менеджерами. И, знаете, просто поймите, как работает бизнес. Это важнее, и постарайтесь стать экспертом в предметной области. Постарайтесь стать инсайдером этой отрасли. Если вы работаете в сельскохозяйственной компании, поймите сельское хозяйство, потому что есть много инженеров-программистов, но очень мало тех, кто разговаривал с фермерами. Если вы работаете в автомобильной компании, поговорите также с инженерами-механиками. Опять же, если вы накопите этот опыт в предметной области за пределами инженерии программного обеспечения, вы будете востребованы в следующий раз, когда ваша компания будет проводить сокращения или вы захотите перейти в другое место. Если вы являетесь инженерным руководителем, мой совет вам: вы должны быть вовлечены или оставаться вовлеченными. Некоторые из вас подумают: «Опять, да, опять, иначе вы будете уволены на этот раз». И это легче сделать с помощью ИИ. Вы можете обратиться к ИИ, чтобы он объяснил вам вещи. Вы можете начать вносить свой вклад. Я слышу в компаниях, где среди ста лучших коммиторов пять — продакт-менеджеры и так далее, или инженерные руководители. И также вы можете просто помочь интегрировать ИИ в системный уровень. Это устраняет трения, за исключением того, что вы будете меньше заниматься управлением людьми. Вы будете, и бизнес ожидает, что вы будете делать это меньше. Если вы любите управлять людьми, либо вы выгорите, либо вы будете делать это меньше. И если вы инженер, если вы разработчик, вы получите меньше карьерной поддержки. Также, вероятно, мы получим меньше повышений зарплаты и некоторые из этих вещей на некоторое время. Но опять же, это просто, у нас будет меньше управления со всеми хорошими и всеми плохими сторонами этого. Наконец, я закончу этим. Изменения, я поговорил с Мартином Фаулером, я поговорил с Грэди Бушем, я поговорил со всеми этими людьми. Все они сказали, что изменения никогда не были такими быстрыми в индустрии программного обеспечения с 60-х годов, легко за 12 месяцев. ИИ стал мейнстримом во всех инструментах кодирования. Если вы перегружены, это абсолютно нормально. Многие из нас перегружены. Я был перегружен. Иногда я все еще перегружен тем, как быстро происходят эти изменения и насколько они непредсказуемы. Но время от времени похлопайте себя по спине. Вы справляетесь. Это трудно. Оглянитесь вокруг. Просто остановитесь на мгновение и внесите изменения. Как я могу сделать это более устойчивым? Как я могу производить больше качества? Как я могу прекратить делать, как я могу автоматизировать некоторые из этих вещей? А затем повторите. Герге Орос всем.