Делюсь процессом и подходом и мыслями о том, как поменялась продуктовая разработка с появлением AI

Главный вывод жёсткий: код подешевел, рынок не подешевел. Кто этого не понял, продолжает городить костыль поверх костыля и удивляется, почему живые люди в прод не идут.

Когда AI уронил прод

Понедельник, 9:47. Мониторинг красный, прод лежит, в логах бесконечный стрим AI-сгенерированного кода, который «точно работает». Метрики показывают грустную картину: единственный, кто реально пользуется сервисом — это staging-бот, который кликает по кнопкам быстрее живых юзеров. Классика жанра. AI написал код, AI написал тесты, AI написал комментарии — а смысла в этом ноль. Потому что продукт — это не строчки в репозитории. Это люди, экспертиза, рынок, боль, гипотезы, дизайн, поддержка. Код — это Excel, а не финансы компании. Быстро считает, но прибыль не делает.

Математика ниш

В широких горизонтальных рынках экономика сходится: Profi.ru за 2018 год — 2,7 млн заказов, оборот около 25 млрд рублей. YouDo — инвестиционные раунды $1 млн в 2013 году, $6,2 млн в 2016-м, $12 млн от МТС в 2018-м. Skyeng вложила порядка $260 тысяч в собственную учебную платформу. Много заказчиков, много исполнителей, повторные покупки — можно годами лить бюджет в автоматизацию и маркетинг. А теперь попробуйте повторить это в оценке имущества, наружной рекламе или подготовке спецзаключений. Полгода делаешь продукт, ещё полгода валидируешь гипотезы, трижды меняешь команду, и в конце узнаёшь, что рынок слишком маленький для такой стоимости разработки. IT-отдел на 10% выручки, пять лет бюджета, компромиссы, незаконченные кабинеты. Знакомо до боли.

Что делать тем, кто в строю

Тем временем сотни блогеров в каждом рилсе клянутся, что собрали продукт за время варки кофе. Спросите адекватного разработчика или продакта — в лучшем случае вежливо скажут «не собрали», в худшем покрутят пальцем у виска. Бесплатный код не выбирает гипотезу. Не строит дистрибуцию. Не несёт ответственность за результат. Исследования магию одной кнопки тоже не подтверждают.

Минимальный чек-лист, чтобы не повторить чужой даунтайм:

• git init в репозитории, если не сделали вчера. Прямо сейчас, не завтра.
• Бэкапы. Ежедневные. На отдельный сервер, не на соседний диск. Снэпшот БД проверяйте руками раз в неделю.
• Прежде чем кормить промпт очередной идеей — идите к живым пользователям. Спрашивайте про боль. Записывайте. Без AI посредника.
• Любой «AI MVP» считайте прототипом, а не продуктом. Метрики — в таблицу, гипотезы — в бэклог, релиз — только после ручной проверки на реальных кейсах.

И ещё одна вещь, которую полезно держать в голове. Ценность проекта редко живёт в фреймворке — она в данных и в понимании домена. Тот же принцип работает в неожиданных местах: посмотрите, как устроена открытая база данных об отношении к продлению жизни — там ставка сделана на структурированное знание и прозрачность, а не на модный стек. В продакшене ровно та же логика: сначала понимание рынка, потом код. Иначе на выходе получится не продукт, а ещё один красиво упакованный костыль, который ляжет в прайм-тайм под нагрузкой. Бэкапы — прежде всего.