ИИ уже умеет писать код, собирать дизайн, анализировать данные и делать тексты — но ощущение у многих обратное: быстрее мы работать не стали.
Почему так происходит, если «исполнение» стало почти бесплатным?
Ответ неприятный, но освобождающий: нас тормозит не технология, а старые управленческие привычки и мышление, заточенные под мир, которого больше нет.
Разбираю идею из видео (автор: Yersham) и вывожу практические выводы: что именно менять в процессах и в головах, чтобы ИИ начал давать экономику, а не только шум.
Есть странный парадокс, который всё чаще ощущается на практике.
С одной стороны — ИИ творит вещи, которые ещё недавно выглядели фантастикой: помогает написать код, собрать прототип, накидать UI, сгенерировать тексты, быстро сравнить варианты, собрать аналитику. Казалось бы, скорость должна вырасти у всех автоматически.
А с другой стороны — субъективно многие не стали работать быстрее. У кого-то наоборот: больше хаоса, больше встреч, больше переписок, больше «срочно», а результата — не пропорционально.
И это не «ленивые сотрудники» и не «плохой ИИ». Это системная штука: мы пытаемся получить новое, не меняя старое.
В 2025 году это особенно проявилось: многие компании внедряли ИИ наспех — как модный слой поверх привычных процессов — но не получали ни заметной экономии, ни роста маржинальности. Были даже случаи, когда происходило почти карикатурное: штат сокращали, часть функций пытались заменить «ИИ-агентами», а затем нанимали новых людей, чтобы обслуживать и контролировать этих же агентов. Итог — не снижение затрат, а новые расходы и новая сложность.
При этом компании, которые внедряли ИИ грамотно, действительно смогли выжать больше прибыли и эффективности. Обычно они не очень это афишировали — потому что конкурентное преимущество любят тишину.
В этой статье — разбор идеи, которая отлично объясняет, что происходит. Суть в том, что «узкое место» экономики резко переехало. И пока привычки управления не обновятся, ИИ будет усиливать не скорость, а хаос.
Мы оптимизируем не то: почему старые процессы вдруг стали дорогими
Десятилетиями большинство организаций жили в реальности, где самым дорогим ресурсом было исполнение:
- время разработчиков,
- время дизайнеров,
- производство контента,
- аналитика,
- тестирование,
- сборка фичей.
Ошибки стоили дорого. Поэтому компании выстроили огромный слой «защиты» вокруг исполнения: согласования, комитеты, многоступенчатые approval, PRD на десятки страниц, квартальные планы, презентации, встречи. Эти ритуалы выглядели профессионально — и часто действительно спасали, потому что цена ошибки была колоссальной.
ИИ эту модель сломал. Исполнение резко подешевело: теперь один человек с хорошими инструментами может сделать за день то, что раньше растягивалось на недели.
Но есть важная мысль из теории ограничений: если убрать одно бутылочное горлышко, система не становится бесконечно быстрой — горлышко просто переезжает в другое место.
Раньше узким местом было исполнение. Теперь — нет. И вот трение между старым «управлением рисками» и новой реальностью и ощущается как хаос.
Новые узкие места эпохи ИИ: не технические, а человеческие
В материале выделяют четыре главных ограничения, которые становятся определяющими, когда исполнение дешёвое.
1) Ясность
Появилась почти пугающая возможность: создавать быстрее, чем думать.
Теперь ключевой вопрос не «как мы это сделаем», а:
- что именно надо делать,
- зачем это делать,
- для кого,
- по каким признакам мы поймём, что попали.
Раньше огромный документ требований был «страховкой» от дорогой разработки. Сейчас бывает быстрее сделать 2–3 прототипа и проверить на реальности, чем месяц согласовывать идеальный PRD.
2) Амбиции (воображение)
Есть сильная аналогия: первые автомобили воспринимали как «повозку без лошади». Люди видели новую технологию, но думали старыми категориями.
С ИИ происходит то же самое: многие компании используют его, чтобы:
- чуть ускорить отчётность,
- чуть быстрее писать письма,
- чуть лучше делать презентации,
- чуть эффективнее «пилить» то, что и так делали.
Это полезно, но это не «новый мир», а косметика.
Риск тоже изменился. Раньше главный риск — построить не тот продукт и потерять месяцы/миллионы. Сейчас, когда попыток можно делать в разы больше и дешевле, главный риск — не попробовать сделать в 10 раз лучше, потому что не хватило смелости и воображения.
3) Дистрибуция
Когда продукт (или хотя бы рабочий прототип) можно собрать быстро, сам факт «мы сделали» перестаёт быть преимуществом.
Преимуществом становится:
- доступ к аудитории,
- доверие,
- каналы продаж,
- партнёрства,
- внедрение.
Технология важна, но в относительном смысле она перестаёт быть главным барьером. Барьером становится «как сделать так, чтобы этим реально пользовались и платили».
4) Отношения и доверие
Есть фраза, которую стоит помнить в эпоху автоматизации: You can’t code a relationship — отношения кодом не напишешь.
Когда технические навыки становятся более доступными, остаётся то, что трудно автоматизировать:
- репутация,
- надёжность,
- ответственность,
- способность работать с людьми,
- доверие внутри команды и снаружи.
В итоге выигрывает не тот, кто «сильнее всех кодит», а тот, на кого можно опереться и кто умеет вести изменения.
8 привычек, которые делают внедрение ИИ имитацией (и почему их надо ломать)
Ключевой кусок — восемь устаревших привычек. Раньше они защищали дорогую разработку от ошибок. Сейчас — они тормозят систему сильнее, чем сами ошибки.
1) «Петля разрешений» (Permission loop)
Логика прошлого:
прежде чем человек потратит дорогие часы, пусть получит 10 согласований.
Логика настоящего:
неделя согласований может стоить дороже, чем трёхдневный прототип и проверка гипотезы.
Практический сдвиг:
- не просить одобрение на «трёхмесячный проект»,
- просить 2–3 дня на эксперимент,
- приносить факты и демо вместо обещаний.
2) «Полировка» как прокрастинация (Polish as procrastination)
Когда выстрел один — он должен быть идеальным. Поэтому 80% времени уходило на последние 20% качества.
Но в новой реальности чаще побеждает:
- не идеальная версия через 3 недели,
- а рабочая (пусть грубая) версия через 3 дня.
Почему? Потому что она собирает обратную связь, пока ещё дёшево менять направление.
3) Совещания по умолчанию (Meetings as default)
«Нужно обсудить — назначим встречу» было логично, когда синхронизация экономила время дорогих специалистов.
Сегодня часовая встреча на 6 человек — это 6 человеко-часов энергии. За эти же 6 часов один человек с ИИ может:
- собрать прототип,
- сгенерировать варианты,
- подготовить демо,
- принести результат, а не обсуждение.
Сдвиг:
- вместо «созвона как сделать» — «10-минутное демо того, что уже сделано».
4) Структурированное ожидание (Structured waiting)
Это привычка «я сделал свою часть — теперь жду». Жду фидбек, юристов, данных, решения руководителя, «окна в календаре».
Проблема в том, что ожидание превращается в системную потерю скорости: импульс команды зависит от чужих календарей.
Сдвиг:
- параллелить задачи,
- делать следующее,
- принимать предварительные решения,
- двигаться дальше, потому что исправить курс теперь дешевле, чем ждать идеального согласования.
5) Планирование вместо действия (Planning vs doing)
Старая поговорка «семь раз отмерь» была рациональна: «отрезать» было дорого.
Теперь «отрезать» стало дешёвым: можно сделать 7 надрезов и посмотреть, какой работает.
Сдвиг:
- радикально сокращать планирование,
- заменять его быстрыми экспериментами,
- позволять реальности формировать план, а не наоборот.
6) Презентация вместо демо (The deck vs the demo)
Слайды создают ощущение контроля — но не создают реальность.
Если есть выбор:
- 20 слайдов с обещаниями,
- или кнопка, которая реально работает,
в новой экономике выигрывает кнопка.
Сдвиг:
- меньше «продавать идею»,
- больше «показывать работающий кусок».
7) Консенсус до действия (Consensus before action)
Это один из самых тяжёлых культурных сдвигов.
Раньше консенсус снижал риск дорогой ошибки. Сегодня цена консенсуса (встречи, согласования, переписки, комитеты) часто выше, чем цена ошибки небольшого эксперимента.
Ключевая идея:
Не консенсус рождает действия, а действие рождает консенсус.
Важно: речь не о том, чтобы «делать втихаря». Речь о том, чтобы уменьшить масштаб первого шага:
- не просить одобрения на большой проект,
- просить окно на маленький эксперимент,
- приносить результат и данные.
8) «Накопительство до готовности» (Hoarding until ready)
Глубокая привычка: не показывать сырое, чтобы не выглядеть непрофессионально и не тратить «время других».
Но в реальности это приводит к худшему:
- обратная связь приходит слишком поздно,
- уже вложено много часов,
- возникает эмоциональная привязка к идее,
- и менять направление психологически сложно.
Сдвиг:
- показывать рано,
- показывать маленькими кусками,
- делать уязвимость нормой,
- получать корректировку курса, пока ещё дёшево.
Самое важное: недостаточно улучшить процессы — нужно обновить мышление
Здесь начинается то, что многие недооценивают.
Можно убрать часть бюрократии. Можно переписать регламенты. Можно внедрить новые инструменты. Но если мышление остаётся прежним, люди сами «достроят» старую систему поверх новой.
Типичный сценарий:
- процессы ускорили,
- ИИ дали,
- а сотрудники всё равно делают лишние согласования,
- продолжают «копить до готовности»,
- идут за разрешением там, где достаточно прототипа,
- тратят неделю на презентацию вместо демо за день.
То есть тормоз сидит не только в процессе — он сидит в паттерне поведения.
Поэтому в эпоху ИИ ключевой метанавык — проактивность:
- сделать маленький шаг без лишнего ожидания,
- взять ответственность за эксперимент,
- принести демо,
- собрать обратную связь,
- скорректировать курс.
ИИ делает это возможным технически. Но решает ли человек так работать — вопрос культуры и личной привычки.
Практическая рамка: как получить пользу от ИИ без красивых сказок
Если отделить шум, остаётся простой, но жёсткий вывод:
Мир как система становится менее стабильным. Побеждают не те, кто «внедрил ИИ», а те, кто использует ИИ прагматично, локально и с пониманием рисков.
Практические вопросы, которые стоит честно задать себе (и команде) прямо сейчас:
- Где ИИ снимет 20–30% рутины уже в этом месяце?
Не «в будущем трансформируем компанию», а конкретно: документы, ответы клиентам, черновики, анализ, тест-кейсы, прототипы, поддержка. - Какие 1–2 процесса можно перевести из “обсуждаем” в “показываем”?
Замена «долго обсуждаем гипотезу» на «делаем маленькое демо → смотрим реакцию → принимаем решение». - Что из ваших согласований реально необходимо по закону/безопасности, а что — инерция?
В высокорисковых сферах (медицина, финансы, авиа, безопасность) нельзя «быстро ломать». Но даже там часто слой ритуалов толще слоя обязательных требований. Цель — не нарушать правила. Цель — отличать реальные требования от привычки «так всегда делали». - Сколько времени уходит на “полировку”, которая не влияет на решение клиента?
ИИ особенно полезен там, где нужен быстрый черновик, быстрый вариант, быстрый прототип. - Где вы платите за консенсус дороже, чем за ошибку?
Если ошибку можно исправить за день, а согласование занимает две недели — это сигнал.
Мини-кейс (логика «старый путь vs новый путь»)
Старый путь.
Появилась идея улучшить процесс → пишется предложение → назначается встреча → задаются вопросы → правки → ещё встреча → ещё правки → через недели (если повезёт) дают пилот.
Новый путь.
Появилась идея → за полтора часа с ИИ набрасывается черновик/микроинструмент/прототип → показывается 2–3 людям → за день выясняется, что:
- идея жизнеспособна,
- или умирает из‑за юридических/технических ограничений.
И даже «идея умерла» — это отличный исход, потому что он экономит недели и энергию. Лучше похоронить нежизнеспособное за один день, чем носить его месяцами через согласования.
И это одна из самых недооценённых выгод эпохи ИИ: он удешевляет не только создание, но и проверку реальности.
Итог: ИИ ускоряет тех, кто меняет привычки (а не тех, кто добавляет ещё один инструмент)
Почему стало больше хаоса? Потому что ИИ обнулил старое ограничение — стоимость исполнения — а люди и организации продолжают управлять так, будто исполнение всё ещё самое дорогое.
Новые дефициты — человеческие:
- ясность,
- амбиции,
- дистрибуция,
- отношения и доверие.
И если эти дефициты не признать, компании будут производить больше «активности» (слайдов, созвонов, согласований, документов) — только быстрее. То есть ИИ усилит шум.
А те, кто перестроится, получат преимущество:
- будут создавать, пока другие планируют,
- будут итератировать, пока другие согласовывают,
- будут учиться на реальности, пока другие полируют презентации.
Финальный вопрос, который стоит оставить открытым (и себе, и команде):
Если исполнение — код, дизайн, тексты — больше не главная мера ценности, то как теперь измерять продуктивность, строить карьеру и вообще определять “работу” в ближайшие годы?