Телеграм канал «Клуб CDO»

Вот, кстати, в продолжение этого закона.

Workday опросили 3200 руководителей. 85% сотрудников экономят от одного до семи часов в неделю на ИИ. И почти 40% сэкономленного времени уходит обратно: на перепроверку, правку и переделку того, что модель выдала быстро, но не всегда верно. Она отрабатывает за минуту, а потом ты тратишь сэкономленный час на то, чтобы убедиться, что она не наврала.

Закон Гудхарта формулируется так: когда показатель становится целью, он перестаёт быть хорошим показателем. Компании измеряют успех внедрения ИИ в сэкономленных часах. Купили лицензии, посчитали часы, отчитались о productivity. Но сэкономленный час сам по себе ценности не создаёт. Её создаёт то, что ты с этим часом делаешь, а вот этого решения почти никто не принял.

В итоге прокси-метрика отрывается от реальной цели. Стэнфорд и BetterUp описали явление workslop: ИИ-контент, который выглядит гладко, но внутри пустой. 40% американских работников получили такое за последний месяц. Throughput растёт, качество за ним не поспевает, а за разрыв платит тот, кто стоит ниже по цепочке.

Дефолтная реакция менеджмента показывает подмену цели ещё честнее: время освободилось, значит можно требовать больше выхлопа с тех же людей. Не лучше работать, а просто больше. Дальше по списку идут переработки и выгорание.

И самое структурное. PwC за 2026 год: около трёх четвертей экономического эффекта от ИИ достаётся примерно пятой части компаний. Не тем, у кого лучшие модели, а тем, кто заранее решил, на что пойдёт освобождённое время. Они просто не перепутали прокси с целью.

Узкое место не в способностях модели. Оно слоем выше, в управленческом решении о том, что делать с выигрышем. ИИ выдаёт тебе час. Что будет дальше, зависит от того, есть ли у компании ответ на вопрос, зачем ей этот час. У большинства ответа нет, поэтому часы просто падают на пол.

https://thenextweb.com/news/ai-saves-time-companies-waste-the-gain

Дайджест статей

📰 Data-функция не работает вместо вас
🔗 https://habr.com/ru/articles/1041790/
💡 Данные обслуживают решение, а не заменяют его. Без владельца, срока и нормы дашборд это дорогой способ ничего не менять. Проблема структурная: нет петли между цифрой и действием.

📰 Контракты данных между командами: data contracts
🔗 https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1042140/
💡 Схема ловит структуру, но не семантику: тип поля не изменился, а смысл значений уже обнулил витрину. Контракт нужен на поведение и набор значений, с проверкой в CI/CD продюсера.

📰 Только Сигма выбирают Delta Lake (Магнит)
🔗 https://habr.com/ru/companies/magnit/articles/1039476/
💡 Выбор формата это ставка на траекторию вендора, не на фиче-лист. Решение 2020 года оказалось верным по причинам, которых тогда не существовало. Lock-in выбирают по тому, кто кого купит через четыре года.

📰 Как ИИ помог ускорить дашборд Qlik Sense (КОРУС)
🔗 https://habr.com/ru/companies/korus_consulting/articles/1043868/
💡 ИИ не ускоряет роль, он схлопывает границы между ролями. Один BI-разработчик поглощает фронтенд. Экономика не в скорости кода, а в исчезновении передачи задачи между людьми.

📰 Is the Data Warehouse Dead? 3 Patterns
🔗 https://dzone.com/articles/is-data-warehouse-dead
💡 «X умер?» почти всегда значит «X перестал быть центром архитектуры». Склад жив как компонент, не как single source of truth. Паттерн выбирают по структуре команд, не по моде.

📰 Using the TAC-10 for Screening and Data Cleaning (MeasuringU)
🔗 https://measuringu.com/using-the-tac10-for-screening-and-data-cleaning/
💡 ИИ имитирует респондентов и обходит классические методы детекции фрода. Детекция смещается с поведения на верификацию источника, тот же сдвиг, что и в безопасности.

Дорогие коллеги,

Стартап Brighter строит AI-продукт для дата-аналитиков и выходит на финальную прямую. Им нужна обратная связь по интерфейсу.

Если вы или ваши знакомые работаете с данными, визуализацией и анализом и готовы протестировать продукт, дайте знать. Сессия оплачивается.

Как проходит:
• Созвон в Zoom, 45-60 минут
• Вы шарите экран и вместе с командой пробуете продукт
• Параллельно комментируете: что понятно, что хорошо, что мешает

Продукт: https://brighter.rocks/
Для связи : @DariaG55

Cursor выпустил отчёт о привычках разработчиков.

Самое интересное в нём не выводы, а то, что в нём аккуратно не названо ни одним словом.

Сразу скажу: я сам внутри этого тренда и мне нравится. Вчера вечером навайбкодил мобильное приложение под свою частную задачу, ровно как мне надо, без компромиссов и чужих подписок. Сегодня оно уже в AppStore. Путь от идеи до работающего продукта в кармане занял один вечер. Это завораживает и затягивает. И ровно поэтому я смотрю на цифры Cursor с двойным чувством.

Что они показывают.

• Объём кода на разработчика удвоился за год: с 3.6K до 8.6K строк в неделю. Строк на один PR выросло в 2.5 раза. Доля мега-PR больше тысячи строк подбирается к 14%. Звучит как триумф продуктивности.
Но 36% изменений уходят в коммит вообще без ручного ревью, рост в пять раз с января. Cursor подаёт это как «разработчики всё больше доверяют агентам». Я читаю иначе: code review схлопывается под собственным весом. Кода стало вдвое больше, а пар глаз столько же. Что-то пришлось отключить. Отключили ревью.

• Самый красивый трюк отчёта вот: «AI-код выживает дольше, с 76% до 81% строк живут больше часа», и это поднесено как рост качества. Но выживание кода это не качество кода. Код выживает не потому что он хороший, а потому что его никто не открывал. Мёртвый код в проде, который все боятся трогать, тоже прекрасно выживает.

• Теперь моя главная тревога, которой в отчёте нет совсем. Дофаминовая петля от идеи до результата стала почти мгновенной. Усилий минимум, любую мысль сразу в код, сразу в дело. Это вызывает привыкание в буквальном смысле, остановиться трудно. Мозг непрерывно сидит в самой тяжёлой для себя работе, в чистом думании, без пауз, которые раньше давала рутина руками. Я вижу, как это выматывает, и подозреваю, что выгорание здесь становится проблемой индустрии, а не отдельных уставших людей.

• И есть те, кому особенно тяжело. Инженеры, которым важны качество и техдолг, сейчас под беспрецедентным давлением: они тормозят конвейер, который все разгоняют, и их же записывают в неэффективные.
Митчелл Хашимото, создатель Ghostty и основатель HashiCorp, говорит прямо: целые компании сейчас в состоянии ИИ-психоза, и рационального разговора с ними не выходит. Добавлю от себя: отчёт Cursor написан именно тем языком, на котором этот психоз описывает себя как успех.

Что делать? Николь Форсгрен, создательница DORA и SPACE, ещё в декабре сформулировала: ИИ усиливает всё. И прототипирование, и трение, и узкие места. Инструмент стал множителем. Значит, ценность инженерной культуры не упала, а выросла. Пора в каждой команде сесть и честно спросить: что именно мы усиливаем.

ИИ удвоил скорость, с которой мы пишем код. Вопрос, который Cursor обходит стороной: удвоили ли мы скорость, с которой мы этот код понимаем.

https://cursor.com/insights