Сразу после Saint HighLoad++ прошла Saint TeamLead Conf, где центральной темой стало применение ИИ в разработке. Визионерское выступление Авенира Воронова задало вектор дискуссиям. Он сформулировал два ключевых тезиса. Первое: ускорение разработки в 10 раз благодаря ИИ-агентам делает традиционное планирование через бэклог устаревшим. Проверка гипотез теперь занимает день-два вместо двух месяцев, что порождает точки ветвления и требует управления через стримы активностей с целевыми векторами. Это обнуляет существующую систему метрик, но вайбкодинг позволяет создавать специальные метрики под каждую гипотезу. Второе: копилоты, используемые не только разработчиками, но и сейлами, дают объективную картину работы сотрудников — как они общаются, каково их эмоциональное состояние. Это позволяет выявлять скрытую сложность задач и стрессовые состояния, что критично для предотвращения инцидентов на проде. Компания Авенира уже создаёт инструменты для реализации такого подхода.
Другие выступления дополнили картину. Юлдуз Фаттахова и Андрей Березин из Сбера рассказали, как вайбкодинг позволяет продуктовым командам быстро проверять гипотезы без обращения к разработчикам. Разработка же получает на вход результаты такого вайбкодинга и сталкивается с новыми задачами: подбор моделей, обеспечение качества и времени ответа ИИ-помощников, встроенных в существующие продукты. Надежда Погина представила альтернативный путь внедрения ИИ: вместо тотального обязательства использовать ИИ были собраны энтузиасты, которые искали конкретные точки ускорения и проводили проекты с собственными метриками. Такой подход, по её словам, оказался необычным для аудитории, но дал измеримые результаты. Марк Быстров из ЦИАН показал ИИ-конвейер для гарантированного переписывания сервисов между tech-стеками (Python ↔ C#). Конвейер включает анализ сервиса, проверку тестового покрытия, донаписание тестов на чувствительные места и поэтапный перенос с тестированием.
В целом ИИ-трек на Saint TeamLead Conf оказался насыщеннее предыдущего: больше конкретных проектов и меньше абстрактных рассуждений. Главный вывод: ИИ-агенты не просто ускоряют разработку, а меняют саму систему управления и метрик. Компании, которые адаптируются к этой новой реальности, смогут перестроить процессы под гибридные команды людей и агентов. Однако остаются вопросы: как масштабировать подходы, описанные для отдельных кейсов, на всю организацию? Какие метрики станут стандартом? Ответы, вероятно, появятся на следующих конференциях.
