Как меняется разработка, когда AI-агенты становятся рабочим инструментом инженеров? На основе практического опыта Авито разберём, как изменились процессы разработки, инженерный toolset и повседневная работа команд, с какими новыми сложностями пришлось столкнуться и где AI действительно приносит наибольший эффект, а где создаёт новые узкие места.

Поговорим о том, как измерять эффект от внедрения AI, какие выводы удалось сделать по итогам экспериментов, почему меняются роли и организационный сетап инженерных команд и какие изменения, вероятно, станут стандартом индустрии в ближайшие несколько лет.

Когда новые проекты больше нельзя профинансировать наймом, ресурсы приходится искать внутри действующего портфеля. На бумаге всё просто: посчитать ценность инициатив, остановить менее эффективное и усилить самое перспективное. Но на практике всё немного сложнее.

В докладе:
— почему единая метрика ценности оказалась полезным фильтром, но её недостаточно для принятия решений;
— что делать с инициативами, ценность которых сложно сравнить между собой;
— как принимать решения на масштабе сотен инициатив, не потратив на это полгода;
— что происходит после решения: как экологично перевести команды на новые проекты без хаоса.

Поговорим не о том, как PDLS меняется на бумаге, в красивых материалах консалтеров, а воспользуемся всей силой продуктовых подходов, применим их к PDLS и поймем, а как же у нас реально изменилась разработка: какие гипотезы проверили, что получилось, а что нет, ну и как мы все это оцифровали.

Поговорим о карьерных развилках руководителя:
— как трезво оценивать свои возможности и контекст компании, когда ты становишься руководителем;
— почему иногда важно сознательно отказываться от стабильности и комфортной позиции, если перспективы роста не совпадают с твоими целями;
— как понимать пределы собственной гибкости и совпадения ценностей с работодателем;
— как найти момент «cut your losses» — баланс между «я не сдаюсь, всех переработаю» и решением уйти на своих условиях, сохранив силы, репутацию и уважение к себе и команде.

Поговорим о том, как в эпоху AI не превратиться в «эффективного менеджера» в плохом смысле:
— почему AI должен ускорять разработку, но не делать продукт за команду и не подменять общение со стейкхолдерами;
— какие личные триггеры я поймал, когда поймал себя на бесконечных итерациях в Google Docs и попытках спрятаться за инструментами вместо принятия решений;
— как AI помог мне увидеть, в каких моментах я сам превращался в «чайка-менеджера», мешал команде расти и что я изменил в своём стиле управления, чтобы не становиться таким менеджером для своих людей.