Seeing AGI (8): возрождение роли человека
Недавно я был на Delight Spark в Сан-Франциско, и один разговор остался со мной надолго после мероприятия. Он был об AI-организациях.
В предыдущих семи статьях серии Seeing AGI я писал о приходе AGI, vibe working и мультиагентных системах. Но вопрос, к которому я постоянно возвращаюсь, проще: что происходит с ролью человека внутри компании? Прежде чем AI перепишет оргструктуру, он переписывает самого человека.
Слишком многие компании всё ещё воспринимают AI как софтовое обновление для тех же людей на тех же должностях. Это неправильная рамка. AI не просто ускоряет работу. Он меняет, кто чем занимается, кому принадлежит контекст и как движется суждение.
Каждая технологическая волна меняет роль человека
Когда люди сталкиваются с прорывной технологией, они обычно предполагают, что их работа останется ровно такой же, только быстрее. История показывает нам, что это иллюзия.
Первое, что меняется, — это редко оргструктура на бумаге. Первое, что меняется, — это то, чем люди занимаются весь день, от кого они зависят, кому подчиняются и какое суждение система реально вознаграждает.
Поэтому если мы хотим ясно понять AI, нужно спрашивать не только о том, что умеют модели. Нужно спрашивать, что предыдущие технологические волны делали с самим трудом.
Электричество не просто модернизировало фабрику. Оно изменило людей внутри неё.
Знаменитый урок электрификации не только в том, что электричество было мощным. Он в том, что первая волна внедрения дала меньше ожидаемого, потому что фабрики сохранили старую планировку. Владельцы заменили паровые машины на динамо, но сохранили ту же логику централизованной мощности, те же трансмиссионные валы, те же ремни и ту же геометрию производства.
Настоящий скачок произошёл позже, когда фабрики перешли на индивидуальный привод — отдельные электромоторы на уровне каждого станка. В этот момент могло измениться само здание. Одноэтажная планировка стала проще. Машины больше не должны были выстраиваться вокруг одного механического хребта. Рабочий процесс можно было перепроектировать вокруг скорости, безопасности и специализации.
И как только изменилась фабрика, вместе с ней изменились человеческие роли. Старая логика центральных машинных залов, валовой компоновки и обслуживания, построенного вокруг одного источника энергии, начала уходить. На её место пришла потребность в электриках, инженерах-электриках, проектировщиках фабрик и операционном менеджменте нового типа. Paul David писал, что масштабная электрификация требовала формирования «кадра опытных архитекторов фабрик и инженеров-электриков». В этом и суть. Новый источник энергии не просто делал старых рабочих быстрее. Он создавал новых специалистов, новые отношения подчинения и новую операционную логику.
Компьютеры не просто автоматизировали офисы. Они создали совершенно новые информационные роли.
Эпоха компьютеров сделала нечто похожее. До компьютеризации крупные организации опирались на слои клерков, машинисток, архивариусов, бухгалтеров и операторов машин, чтобы вручную перемещать информацию. Затем появились отделы обработки данных, операторы перфораторов, программисты, системные аналитики, а позже — администраторы баз данных и IT-менеджеры.
Какие-то роли сжались. Другие появились из ниоткуда. Операторы перфораторов стали узнаваемой профессией в эпоху перфокарт, а потом постепенно исчезли по мере распространения непосредственных вычислений. В то же время системный аналитик возник как новая связующая роль — человек, который мог понять бизнес, спроектировать систему, подготовить диаграммы для программистов и перевести потребности менеджмента в техническую структуру. Эта роль имеет смысл только в мире, где софт становится частью того, как компания мыслит.
Это также изменило линии подчинения. Как только информационные системы стали центральными в операциях, компании построили MIS- и IT-организации, слои проектного менеджмента, системные команды, а позже — функции корпоративного софта. Власть всё больше шла через информационную архитектуру, а не только через физические операции.
Софт создал современную продуктовую организацию.
Затем эпоха софта добавила ещё один слой. По мере того как сложность софта взрывалась, организация снова разделилась. Product management поднялся, чтобы заполнить разрыв между бизнесом, пользователями и инженерами. В софте было недостаточно просто маркетировать продукт. Кто-то должен был решать, что строить, переводить пользовательские сценарии и оставаться рядом с инженерами на протяжении всего цикла.
UX и интерактивный дизайн дозрели по мере того, как персональные компьютеры, а потом веб делали удобство использования экономически неизбежным. QA стал отдельной функцией, потому что тестирование уже не могло помещаться в голове программиста. Позже Agile и DevOps снова начали размывать эти границы, втягивая тестировщиков в цикл раньше и делая качество общей ответственностью.
То есть структура PM, дизайнер, разработчик и тестировщик не была спущена сверху самой природой. Она принадлежала предыдущей эпохе разработки софта. Это был рациональный ответ на ограничения человеческой коммуникации, фрагментированного знания, ручного кодирования и медленных циклов обратной связи.
Старый конвейер был построен для другого мира
Как только видишь эту историю ясно, текущая организационная схема разработки софта выглядит куда менее постоянной, чем кажется большинству людей. Это просто последний слой в длинной последовательности технологических реорганизаций.
В старом мире софта проекту нужен был глубокий стек специализированных функций, прежде чем он мог сдвинуться хоть на сантиметр. Логика подчинения обычно отражала сам рабочий процесс: продукт производил требования, дизайн их переводил, инженеры их реализовывали, QA их валидировал, а менеджмент координировал передачи между этими силосами.
Подумайте, чем раньше занимался PM: неделями писал огромные двадцатистраничные спецификации, чтобы перебросить их через стену. Дизайнер потом неделями вручную двигал пиксели, чтобы перевести этот спек в макеты. Разработчик брал эти макеты и месяцами набирал шаблонный код. Наконец, тестировщик неделями выискивал несоответствия и баги.
Эта структура имела смысл, когда каждый шаг должен был выполнять отдельный специалист на разных инструментах, с дорогими переходами между ними. Передачи были не просто бюрократией. Они были тем, как система защищала себя от сложности.
Но когда AI-агент может помочь сгенерировать код, набросать UI, создать тест-кейсы и сжать итерацию до минут, та же структура начинает работать против самой себя. Передача из защитного механизма превращается в чистое торможение.
Большая часть «AI-трансформаций» сегодня всё ещё застряла здесь. Компании дают AI-инструмент письма PM, AI-инструмент дизайна дизайнеру и AI-инструмент кодирования разработчику, но сохраняют те же линии подчинения и то же разделение труда. Это присоединение нового источника энергии к старой машине.
Вот почему я считаю, что начальная часть этой истории так важна. AI — не первая технология, которая переупорядочивает работу. Но он, возможно, первый, кто делает это на такой скорости и одновременно сжимает столько знаниевых ролей в один момент исполнения.
Что я вижу внутри Genspark
Внутри Genspark я уже вижу следующий слой этой истории, который пишется в режиме реального времени. Сейчас мы организация примерно из 70 человек. Наша структура беспощадно плоская.
Мы не укомплектовываем проекты огромными мультидисциплинарными департаментами. Подавляющее большинство наших проектов выполняется agile-подами всего из 1–3 человек. Поскольку рабочий процесс сжат, люди работают вплотную к полной цепочке создания ценности.
Это начинается с первого дня. Новых сотрудников не прячут в узкие роли и не заставляют месяц читать документацию. Их сразу выталкивают на передовую. Мы регулярно видим, как люди выпускают реальную, сложную функциональность буквально на первой неделе. Даже члены команды, которые до прихода к нам не написали ни строчки кода в жизни, запускают фичи.
В прошлой эпохе это звучало бы безрассудно или невозможно. В этой эпохе — это базовый уровень. Амбициозные люди здесь расцветают, потому что больше не зажаты в одной коробке.
Как роли меняются на самом деле
Когда рабочий процесс сжимается так агрессивно, профессиональные роли не исчезают. Они мутируют. Они поднимаются на уровень выше.
PM: от автора спецификаций к режиссёру системы
PM больше не тратит недели на написание статичных документов, чтобы кто-то другой их интерпретировал. Он использует AI, чтобы немедленно генерировать живые прототипы. Он управляет системой, тестирует логику в реальном времени и владеет финальным результатом, а не только требованиями.
Дизайнер: от фронтенд-переводчика к финальному судье
Наш недавний релиз Genspark Design — идеальный пример. В старом процессе дизайнер был переводчиком на старте. Он должен был вручную нарисовать экраны до того, как кто-то ещё мог что-то построить. Сегодня путь от абстрактной идеи к завершённому дизайну и запущенному продукту непрерывен.
Поскольку AI может сгенерировать десятки высокоточных функциональных прототипов за секунды, роль дизайнера сдвигается в конец конвейера. Он становится судьёй. Он задаёт планку качества. Он защищает уровень вкуса. Он подписывает опыт. Он решает, какая из итераций AI несёт правильную душу для бренда.
Разработчик: от наборщика кода к системному архитектору
Первая неделя разработчика больше не про настройку локальных окружений и чтение старых кодовых баз. Она про шиппинг. Он тратит меньше времени на набор шаблонного кода и больше — на проектирование логики, направление агентов и решение глубоких структурных проблем, которые AI пока не видит.
Тестировщик: от ручного контролёра к инженеру инфраструктуры для агентов
В AI-нативном рабочем процессе каждый становится тестировщиком собственной фичи. Человек, строящий фичу, одновременно генерирует кейсы, проверяет крайние условия, валидирует опыт и решает, готова ли она к релизу. Тестирование больше не сидит в конце цепочки как отдельный шлюз. Оно становится частью самого авторства.
Это не значит, что традиционный тестировщик исчезает. Роль поднимается на уровень выше. Она становится инфраструктурной. Вместо того чтобы вручную проверять каждый экран постфактум, этот человек помогает обеспечить, чтобы после того, как фичи выкатываются по всей команде, система оставалась стабильной, наблюдаемой и достойной доверия в продакшене.
В этом смысле новый тестировщик больше похож на инфраструктурного инженера для качества. Он строит фреймворки, ограничители, мониторинг, циклы оценки и логику релизов, которые делают всю организацию надёжнее. Он также помогает создавать инфраструктуру, более дружелюбную к агентам, чтобы AI мог эффективнее участвовать в тестировании, дебаге и непрерывном улучшении.
В каждой дисциплине тренд один и тот же: суждение становится гораздо важнее передачи. Владение контекстом становится ценнее, чем узкая специализация.
CEO: от Chief Executive Officer к Chief Context Officer
Как только видишь, насколько глубоко AI пересобирает роли, нельзя останавливаться на PM, дизайнерах, разработчиках и тестировщиках. CEO тоже переписывают.
В старой модели компании масштаб отталкивал CEO от самой работы. Организация становилась слишком специализированной, слишком многослойной и слишком медленной. Работа CEO сводилась к управлению сложностью через других людей.
Эта дистанция была не чертой характера. Она была структурной. Во многих компаниях CEO больше не мог напрямую касаться продукта, потому что работа была раздроблена между слишком многими функциями, встречами и передачами.
AI ломает эту модель. CEO, готовый учиться, может вернуться в работу. Он может исследовать продуктовые идеи, смотреть прототипы, тестировать флоу, бросать вызов предположениям и даже помогать двигать исполнение с помощью AI. Не потому что CEO должен снова стать микроменеджером, а потому что стена между лидерством и созданием становится тоньше.
И работа меняется. CEO эпохи AI начинает выглядеть меньше как Chief Executive Officer и больше как Chief Context Officer. Его роль — задавать направление, прояснять суждение, передвигать права на принятие решений ближе к краю и проектировать интерфейсы, позволяющие маленьким подам двигаться с реальным владением.
В старой модели власть приходила из дистанции и контроля. В новой модели власть приходит из контекста, вкуса, ясности и способности помочь организации мыслить и двигаться как одна система. И как только меняется CEO, организация уже не может остаться той же. Переписывание ролей естественно становится переписыванием организации.
Новая организация не просто более плоская. Она структурно другая.
Я не считаю, что правильное описание этой новой компании — просто «плоская». Плоская означает только меньше слоёв. То, что мы видим, — это более глубокое изменение. Базовая единица организации больше не функция. Это под.
В старой структуре компания строилась вокруг департаментов. Продукт сидел в одном месте. Дизайн — в другом. Инженерия — где-то ещё. QA сидел в конце. Оргсхема отражала цепочку передач.
В новой структуре компания начинает выглядеть скорее как сеть маленьких подов с высоким контекстом. Под из 1–3 человек работает близко к проблеме, близко к пользователю и близко к AI. Он владеет большей частью цепочки от идеи до релиза. Он несёт больше контекста. Он принимает больше решений. Он меньше ждёт.
В компании из тысяч человек это не может означать, что один CEO напрямую касается сотен подов. Это не масштабируется. Масштабируемая версия — сеть сетей: поды, сгруппированные в миссионные кластеры, скреплённые общим контекстом, общим вкусом, общей ясностью и общим системным дизайном. Слои лидерства всё ещё существуют, но их работа меняется. Они больше не узкие места согласований. Они становятся маршрутизаторами контекста, проектировщиками интерфейсов и множителями силы. В этой модели CEO не управляет каждым подом. CEO проектирует архитектуру, позволяющую многим подам двигаться согласованно без перестройки старой бюрократии. Вот так выглядит AI-нативный масштаб: не более плоская пирамида, а другая система.
Как только это происходит, иерархия перестаёт быть основным механизмом координации. Контекст становится основным механизмом координации. Самый важный вопрос больше не «Кто кому подчиняется?» Он становится «Кто действительно держит контекст и у кого есть суждение, чтобы по нему действовать?»
Это также меняет, для чего нужны слои лидерства. В старом мире большая часть среднего менеджмента существовала, чтобы переводить, обобщать, координировать и перемещать информацию через функциональные границы. В новом мире эти роли остаются ценными, только если они эволюционируют в строителей систем, ревьюеров качества, коучей талантов и интеграторов между подами. Менеджер-передаточный ремень будет неуклонно терять значение.
Одной фразой, AI-нативная организация — это сеть маленьких подов с высоким владением контекстом, поддержанная AI-агентами, выровненная общим суждением и связанная лёгкими интерфейсами вместо тяжёлой иерархии.
Окно для переписывания компании
Если переписывание ролей ведёт к переписыванию CEO, а переписывание CEO ведёт к переписыванию организации, то это не апгрейд тулинга. Это переписывание компании. Так что хватит смотреть только на свой AI-стек. Посмотрите на своих людей. Посмотрите на свою структуру.
Задайте трудные вопросы. Ваши люди всё ещё зажаты в узких ролях-переводчиках? Ваши лучшие умы всё ещё готовят передачи вместо того, чтобы выносить суждения? Ваша оргсхема всё ещё построена под старую цепочку PM-дизайнер-разработчик-тестировщик? Права на принятие решений всё ещё слишком далеко от тех, кто держит реальный контекст?
Купить доступ к AI легко. Настоящая трансформация сложнее. Она означает перепроектирование ролей, передачу владения маленьким подам, перестройку инфраструктуры вокруг агентов и переопределение самого лидерства.
Победители этой эпохи не просто будут пользоваться лучшими моделями. Они будут перестраиваться быстрее. Они заменят цепочки передач сетями подов. Они вынесут контекст к краю. Они поднимут планку суждения.
AI переписывает не только задачи. Он переписывает компанию. Окно открыто сейчас. Долго оно открытым не останется.