Автор: Сюй Чао, Huá’ěrjiē Jiànwén
Обещания AI-инструментов для программирования освободить инженеров сталкиваются с реальностью, которая порождает новую волну тревог по поводу эффективности.
По мере того как возможности AI-агентов для программирования, таких как Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI, продолжают расти, технологические компании погружаются в «произвольную одержимость производительностью». Руководители лично пишут код, сотрудников требуют чаще взаимодействовать с AI, а переработки не сокращаются, а увеличиваются. AI должен был стать инструментом для экономии сил, но во многих случаях стал источником нового давления.
Данные опросов выявляют явный разрыв в восприятии: исследование консалтинговой компании Section показывает, что более 40% руководителей высшего звена считают, что AI-инструменты экономят им как минимум 8 часов в неделю, тогда как 67% сотрудников без управленческих полномочий отмечают, что AI помогает им сэкономить менее двух часов или вообще не помогает. Исследование Калифорнийского университета в Беркли на группе из 200 человек показывает, что даже после передачи значительной части работы AI, фактическое рабочее время продолжает увеличиваться.
Распространение этой тревоги имеет структурные причины. Когда CTO работают в 5 утра за кодом с AI, а CEO оценивают усилия команды по счетам, вся индустрия переосмысливает понятие «эффективности» — и цена этой переоценки ложится на обычных сотрудников.
Руководители пишут код, тревога по поводу эффективности распространяется сверху вниз
Термин «Vibe coding» изначально носил оттенок ленивого ожидания. В феврале 2025 года бывший исследователь OpenAI Анджей Карпаты ввел его в общественное пространство, описывая новую модель программирования, при которой инженеры просто общаются с AI для разработки — «полностью погружаясь в атмосферу».
Но через год ситуация изменилась.
Главный технический директор Intuit Алекс Балажс рассказывает о своем недавнем распорядке: его жена в 8 утра спускается вниз и обнаруживает, что он уже несколько часов работает. «Она спросила, сколько я уже встал, я ответил, что в 5 утра начал писать код». Точнее, он руководит AI, чтобы он писал за него код, и говорит, что это позволило ему вновь погрузиться в низкоуровневое программирование, которое он давно не трогал.
Такие действия руководителей начинают оказывать давление на нижестоящие уровни. Недавно президент OpenAI Грег Брокман в X заявил: «Каждую минуту, когда ваш агент не работает, кажется, что вы теряете возможность». Эта фраза точно отражает культуру трудоголизма, уже распространенную в технологической индустрии.
Соучредитель и CEO стартапа Arcade.dev Алекс Салазар более прямо: он регулярно проверяет счета за Claude Code — сумма счета напрямую связана с частотой использования инструментов инженерами — и критикует сотрудников за «недостаточную активность»: «Я говорю: „Вы еще не достаточно стараетесь.“» После первой такой «веры в дело» расходы на AI-программирование выросли в 10 раз, и он считает это признаком прогресса.
Сотрудники подвергаются количественному управлению, «усталость от AI» незаметно распространяется
В такой атмосфере меняется и система оценки сотрудников.
Компания DocuSketch, специализирующаяся на программном обеспечении для ремонта недвижимости, ее вице-президент по продукту Эндрю Вирик говорит, что сейчас отслеживают «количество взаимодействий» инженеров с AI-инструментами. Чем выше этот показатель, тем, по их мнению, выше производительность команды. Claude Code также еженедельно формирует отчеты для каждого инженера, показывая все случаи безрезультатных циклов взаимодействия с AI и предлагая рекомендации по улучшению.
Сам Вирик признается, что у него появился «привыкание»: «Каждый день мне кажется, что нужно сделать больше взаимодействий, и перед сном я все еще думаю, как сделать еще больше.» Он связывает это с «озарением», которое он испытал в ноябре прошлого года, когда попробовал последнюю модель Anthropic — Opus 4.5. Он передал модели задачу, обычно выполняемую инженером, и через 20 минут увидел, как модель самостоятельно разбирается и реализует задание — «чувство, будто перезагрузил мозг».
Этот ускоренный ритм начинает разрушать границы между работой и личной жизнью. Исследование Беркли показывает, что даже после того, как AI взял на себя большую часть задач, рабочее время не сокращается. Некоторые инженеры начинают открыто признавать «усталость от AI» — постоянное беспокойство о пропущенных прорывах, которые, кажется, всегда находятся всего в одном подсказке.
Разрыв в восприятии между руководителями и сотрудниками растет
Энтузиазм руководителей во многом обусловлен ощущением новизны, которое они создают собственными руками. Салазар признает, что создание прототипов с помощью AI кажется более продуктивным, чем обычные процессы принятия решений. Он недавно даже лично создал демонстрационное приложение по запросу важного клиента.
В Intuit менеджеры и дизайнеры теперь поощряются самостоятельно создавать прототипы в QuickBooks с помощью «vibe coding». Балажс говорит: «По крайней мере сейчас менеджеры могут взять что-то конкретное и сказать инженерам: „Я хочу что-то вроде этого.“»
Однако опрос компании Section показывает, что существует значительный разрыв в восприятии. Разница в ощущениях о преимуществах AI между руководителями и рядовыми сотрудниками очень велика. Салазар считает, что это связано с тем, что сотрудники сталкиваются с высокими затратами на адаптацию к новым инструментам: «Им скрыто требуют искать время для экспериментов и исследований, но ожидания по работе при этом не меняются, чтобы освободить это время.»
Также существует реальная опасность потери работы. Салазар признает, что он планировал сменить стороннего поставщика интернет-услуг, но сейчас команда сама использует AI для обновления сайта компании, и расходы на аутсорсинг были сокращены.
«Расширение задач» и ложный бум: еще одна сторона мифа об эффективности
Исследователи из Беркли назвали этот феномен «расширением задач» (task expansion): когда не технические сотрудники начинают использовать AI для генерации кода, инженеры вынуждены тратить время на очистку полуготовых решений, что увеличивает их нагрузку. Балажс признает, что это меняет привычные границы ролей и делает их более «смешанными», усложняя взаимодействие.
Глубже проблема в том, создает ли эта волна инноваций что-то действительно ценное или просто порождает больше «бесполезных» вещей.
Аналитики отмечают, что если эта одержимость производительностью на базе AI не будет ограничена, может возникнуть множество «busyware» — мелких изменений на сайтах, индивидуальных дашбордов с одним пользователем, прототипов, заброшенных маркетинговых проектов — все это в итоге ложится на инженеров. Каждая из этих задач кажется оправданной сейчас, но большинство из них в конечном итоге превращается в мусорный код.
Балажс из Intuit говорит, что скорость разработки и поставки кода повысилась примерно на 30%. Но в будущем, когда код станет все более «одноразовым», истинная выгода от эффективности, возможно, кроется в другом — в вопросе, что вообще не стоит создавать.
