Экономика ИИ-трансформации

Наступающая эпоха очень сильно начинает отражаться на реальном положении дел современных дизайнеров продукта: рынок еще не сформировался со стороны компаний, у них нет четких требований к тому, чего они реально ожидают от дизайнеров с приходом ИИ в качестве одного из главных инструментов времени.

Ключевых качеств, которых требуют компании, ровно два:

1. Ты теперь можешь все и должен заменять собой целый взвод разномастных дизайнеров, которых раньше конвейеризировали и штамповали в каждое подразделение за небольшую цену.
2. Или ты все тот же специалист в узкой области, но обязанный решать задачи в 10 раз быстрее (по мнению компании), чем ты делал это раньше.

В любом из этих случаев все сводится к максимально простому: к влиянию на компанию, выраженному через деньги, затраты.

Таким нехитрым путем компании находят решение своей задачи в сложных экономических реалиях — экономия и поиск дополнительных источников прибыли.

Пока мы наблюдаем только процесс оптимизации разных небольших частей процесса производства продукта, проектирования продукта, но качественного сдвига в вопросе трансформации еще нет. Мы бы могли кардинально изменить экономику разработки и проектирования продуктов, но есть реальность, которая сейчас диктует (в массе, но не везде безусловно) чуть иное.

Давай попробуем посмотреть на эту реальность через призму разных слоев.

Рынок компаний, задач и специалистов

Как я и сказал: сформированного и стандартизированного рынка вакансий не существует. Существует достаточно разношерстный рынок, в котором мы встречаем вариации вакансий ИИ-дизайнеров, но с совершенно разной природой в основе. Это связано с тем, что компании пока не готовы выдвинуть набор требований, которые, как они ожидают, дизайнеры, вооруженные самыми современными технологиями, будут реализовывать.

С точки зрения формирующейся культуры сейчас есть всего четыре достаточно понятных направления, в которых дизайнеры могут применить искусственный интеллект:

• Построение качественных пайплайнов взаимодействия коллекций агентов для решения повторяющихся задач: обработка фотографий и графики в заданном стиле, обработка различных […];
• Детализированное прототипирование: работающие-как-настоящие решения с огромной скоростью доставки внутри команд для обсуждения;
• Имплементация решений в продакшен;
• Эксперименты.

Они не готовы также и инфраструктурно. Лишь малая доля компаний обладает собственной широкой инфраструктурой (проектной, кодовой, документационной и другой), которая позволяла бы очень быстро вытянуть человека на стандарты качества компании и позволить избежать ненужных мелких неурядиц между представлениями дизайнеров о продукте и их умениями в области программной инженерии.

Точно так же и не существует рынка дизайнеров, которые бы могли покрывать полностью эти задачи и обладали бы структурированным набором навыков, запрос по которым приводил бы сразу же к сужению выборки и поиску необходимых людей, с нужными качествами и за рыночную цену.

Большинство известных мне примеров — истории дизайнеров-энтузиастов, чьим реальным драйвером служит любопытство в профессии в первую очередь: что можно, как можно, где граница, что находится за горизонтом, какие опции, возможности и области применения.

Кроме энтузиазма, в данный момент эту индустрию ничего не двигает. На стыке этих двух несуществующих рынков есть еще одна важная прослойка, про которую люди забывают, так как не готовы к некоторому креативному поиску, затратам и инвестициям в эксперименты: круг типовых задач, применение в которых ИИ способствовало ускорению или росту качества, также не определен.

А задач существует великое множество, кроме “громко провозглашаемых KPI и OKR”:

• Редизайн текущих продуктов;
• Реверс-инжиниринг продуктов, у которых утрачены документация и люди;
• Разработка специфичных решений под узкие задачи, которые нужны в вашем процессе;
• Автоматизация процессов в разработке дизайна, контента, агрегации и в исследованиях.

В недавнем исследовании Авито о том, как живется дизайнерам в 2026 году, процент людей, ответивших, что каким-либо образом осуществляют доставку ценности до пользователя в продакшен, был в районе 7%, что заметно больше, чем я рассчитывал (я предполагал около 3–4%), но все равно несравнимо меньше, чем он мог бы быть. Несмотря на наличие уже некоторого набора компаний, провозгласивших, что они являются ИИ-компаниями в своей основе, мы не видим глобального сдвига в эту парадигму со стороны большинства. Для этого есть свой достаточно обширный набор причин, о которых я скажу позже, а сейчас перейду к вопросу в первую очередь экономическому.

Экономика ИИ-трансформации

На старте рынка ИИ, когда произошел определенный вау-эффект от возможностей моделей, компании ринулись сокращать свои производственные ресурсы, веруя в то, что модели сильно дешевле людей, которые осуществляли аналогичную функцию. И это происходило везде: от генерации графики до генерации кода.

Отчасти это справедливо. Я не так давно случайно посмотрел кусочек видео с Сергеем Кулинковичем (арт-директор Студии Лебедева), в котором он обронил примерно такую мысль: “ИИ хорошо и наглядно показывает, кто обладал навыком решать задачу, а кто обладал навыками работы в определенном софте”. И это — правда. Огромный слой дизайнеров, которые теряют или не могут найти работу, — в первую очередь “операторы” какого-либо софта.

Новая экономика требует высвобождения ресурсов под внедрение и регулярное использование новых инструментов. Поэтому высвобождение не креативных специалистов, чья основная функция все же в оперировании софтом и поверхностном проектировании, — здоровая реакция. Вопрос в том, что сейчас происходит высвобождение этих ресурсов без дальнейшей инвестиции или инвестиции, в которых нет по шагам продуманной стратегии, которая бы включала в себя:

• спектр задач;
• требования к кадрам;
• стоимость новых кадров;
• стоимость обучения способных кадров;
• системы контроля эффективности и качества применения нового инструментария;
• организационные изменения;
• тщательный анализ изменений и выбор решений: замена одних специалистов другими, ИИ-зация ряда процессов и т.д.;
• потенциальный анализ рисков и предусмотрительный поиск способов хеджирования рисков (ресурсно, временно и т.д.);
• оркестрация генерального процесса и артефактов компании (общая шина, склеивающая все воедино).

Без инвестиций в каждый из этих пунктов мы получаем полурешения, в которых затруднена максимизация эффекта от изменений: формальное применение “внедрения ИИ” вместо получения мультипликаторов эффективности.

Но в конечном итоге такая трансформация приводит нас к еще более интересной экономике:

• На стороне продукта нам нужны очень маленькие команды (про что только сейчас активно как-то пишет Сторонский и другие ребята, которые только-только попробовали то, что мне довелось попробовать 1,5 года назад), чтобы зашипить один продукт;
• Нужен набор технологий и инфраструктуры;
• Нужна инвестиция в самое сложное: доверие этим людям;
• Сами люди при этом должны быть очень дорогими, потому что по факту обладают фантастическим качеством нашего времени — пассионарностью.

Если коротко: нам нужно аккумулировать много денег в малое количество людей. По сути денежный поток перенаправляется, но не сильно становится меньше — просто из огромной конвейерной реки мы пустим его в небольшие бодрые ручейки и рукава.

Но огромную часть денег съест статья затрат на поиск людей. Невозможно наплодить так много пассионарных специалистов из одной дисциплины. И очевидно, что настоящие product-builder-guy — это не про какую-то специализацию, это про человека. Про self skill пресловутый.

Придется просеивать все специальности в поиске этих людей, слаживания и формирования из них команд по 1–3 человека.

Остальным ребятам достанется роль разработчиков (в широком смысле) инфраструктуры для этих людей — это главная человеко-капитальная затрата, на которую придется пойти. Ежедневное, рутинное улучшение инфраструктуры. Каждый ее плюсовый перцентиль будет превращаться в мощный рычаг в продуктовой разработке. Вот это уже очень разумная трансформация, экономически оправданная.

Джунов и мидлов смоет. Или им найдется иное применение, или появятся новые профессии, в которые они будут приходить. Потенциально я бы смотрел в сторону гибридных моделей работы, сочетающих автоматизированный и ручной труд. Но пока не возьмусь сказать, какие именно профессии окажутся востребованными в ближайшее время. На мой взгляд, еще недостаточно накоплено кейсов, которые бы явно сигнализировали о формировании новых устойчивых специальностей.

Проблемы трансформационной экономики и ее последствий

Хочется чуть-чуть поговорить о проблемах, которые частично наступают или уже наступили. Тезисно.

• Огромные затраты на модели. Это постоянная гонка вооружений, где люди в различных формулах будут считать эффективность моделей, проводить бенчмарки, выводить лимиты затрат, считать эффективность донесения до продакшена использованных токенов, смотреть на TTM. Гонка не закончится, скорее всего, никогда, пока не будет достигнуто принципиально иное состояние. Как с мобильной связью, когда раньше вы покупали 50 долларов на полгода, а теперь связь нелимитирована и стоит копейки по отношению к остальным регулярным затратам. Но это займет годы.
• Поиск людей. Я уже упомянул, что это будет сложно, но главное, что это потребует принципиально другого подхода (нежели тот, что принят сейчас) к кастингу людей. Я бы выделил здесь две очень важные истории: нам будут нужны длинные наблюдения за деятельностью конкретного человека, чтобы подтверждать его опыт и навыки в таком процессе (что-то вроде скаутинга, как в профессиональном футболе), и принципиально другие интервью, что-то ближе к стадиям ownership mentality, где не будет никакой проверки хард-скиллов.
• Катастрофический разрыв поколений. Уже сейчас есть тенденция к исключению из найма джуниор-специалистов, дальше это доберется до миддлов. Кто и как будет обучать людей, которым нужно время на накопление некоторого количества навыков, — вопрос без ответа. Вы не сможете стать классным дизайнером, имея только модели в качестве инструмента. Это не прибавит вам в голове понимания, как и какую задачу решать, как работает дизайн, что хорошо, а что плохо. Это накапливается только со временем. Возможно, что компаниям, инвестирующим в работу с молодежью в университетах, здесь будет чуть легче. Но, вероятно, большим технологическим компаниям нужен будет цикл взращивания себе кадров со школьной скамьи.
• Неожиданная проблема, которая не во власти организаций (сейчас, но возможно, они бы могли на это влиять): население страны. Коэффициент рождаемости падает почти 10 лет подряд и до этого тоже снижался. Просто рождается сильно меньше людей, чем необходимо. В конечном итоге не будет кого выбирать даже со школьной скамьи. Они просто не родятся.

Предполагаю, что вариантов развития событий всего два: компании зафиксируются в некотором статус-кво и будут вести войну за каждый новый талант или вмешаются в ряд общественных вопросов совместно с государством. Ведь от этого зависит их выживание.

Поделиться мнением о статье или оставить комментарий можно в моем канале.