Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд
Открыть в Telegram
Самые интересные статьи, видео и новости, связанные с управлением людьми, командами, разработкой и продуктами. РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b4386d2a44e21839a0f87f Продуктовая папка: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky Реклама: @tanyasanovna
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд
Канал Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд (@leadgr) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 28 051 подписчиков, занимая 2 161 место в категории Бизнес и 22 915 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 28 051 подписчиков.
Согласно последним данным от 06 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -164, а за последние 24 часа — -7, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 16.95%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 10.17% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 4 755 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 2 854 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 19.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как стратоплан, менеджмент, архитектура, контекст, llm.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Самые интересные статьи, видео и новости, связанные с управлением людьми, командами, разработкой и продуктами.
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b4386d2a44e21839a0f87f
Продуктовая папка: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky
Реклама: @tanyasanovna”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 07 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Бизнес.
28 051
Подписчики
-724 часа
-407 дней
-16430 дней
Архив постов
Бесплатный онлайн-тулкит по выживанию в IT для руководителей
Зарплатные гонки и “розовые единороги” в IT закончились. Layoffs говорит, что ожидаемое кол-во увольнений в 2026-м будет ровно в десять раз выше, нежели в 2021-м. LinkedIn переполнен постами о поиске работы, Хабр — очередными разборами рынка, а фраза “реорганизация” звучит, скажем так, по-другому.
Мы, в Стратоплане, хотели бы, чтобы руководители сегодня не засыпали с мыслью о том, чего ждать от завтрашнего дня и не работали с тревожными мыслями на фоне “а что, если я следующий”.
Потому вместе с экспертами извне мы задумали бесплатный интенсив «ИТ-зима. Набор для выживания». Каждый день разбираем один конкретный инструмент, чтобы не просто не “замерзнуть”, но и вырасти, потому что именно зимой освобождаются роли и решается, кому доверять больше.
Без подписок на каналы и платы за вход
По датам – 12–23 октября, по будням, в формате вечерних онлайн-эфиров с записями и лонгридами.
Регистрация здесь: https://stratoplan-school.com/marathon/tlgr
О чем будем говорить:
– как переводить свою работу в измеримый результат на язык бизнеса – что думает о себе кандидат, и что на самом деле ищет компания – управление вверх и деньги – и еще не менее 6-ти критически важных фронтов работы руководителяВетра зимы уже здесь, давайте готовиться вместе!
Путь менеджера в 2026
Менеджеров сейчас пытаются закопать все, кому не лень – но при этом без них все равно никак. AI не поменял фундаментальных ограничений человеческой натуры, и нам все так же нужно уметь планировать работу, выстраивать процессы коммуникации, решать человеческие проблемы и помогать друг другу расти. В статье – довольно трезвый взгляд на то, что меняется в работе менеджера в 2026 году:
👉Надо заново учиться делить работу между людьми и следить за поддерживаемостью кода – и потому что один человек теперь делает больше, и потому что код стал дешевле, а ошибки – нет.
👉AI дает хорошую видимость того, кто чем занимается, но не дает понимания, особенно в сложных вопросах. Поэтому нужно учиться понимать, когда полезнее говорить с людьми, а когда с AI.
👉Нужно учиться справляться с выросшими ожиданиями – вам будут давать больше людей, ответственности, неопределенности, да еще и заставлять внедрять во все это AI.
👉Нужно разруливать конфликты нового вида – из-за дешевости кода люди начинают строить свои костыли сбоку, и очень не хотят отказываться от них.
👉Нужно бороться с эрозией доверия между людьми. Из-за способности AI быстро отвечать на вопросы люди начинают меньше общаться, а значит теряются связи и доверие.
Автор дает и несколько советов по тому, как справляться с этими изменениями и в целом не сваливаться в полный хаос. Мне особенно понравился один из них – осознанно замедляться, тратя часть выигрыша в продуктивности на живое общение людей – командные встречи или дизайн-ревью.
Я открыл клуб Подлодки про AI в разработке уже полгода назад. Он сильно помог участникам изменить рабочие процессы в их командах и научиться самим работать с агентами. За это время мы:
👉Провели 90 стримов про harness engineering и внедрение AI в команды
👉Собрали большую базу знаний про AI в разработке
👉Устроили аж два хакатона – делали автономные фабрики фичей и самообучающихся агентов
👉Собрали сообщество, в котором получается очень дельно обсуждать новости и помогать друг другу с решением проблем
Короче говоря, мне очень нравится, что получается – я и сам узнаю очень много нового, и радуюсь от того, сколько пользы получается дать другим участникам. Поэтому хочу напомнить и вам, подписчикам любимого канала, кому и зачем стоит вступить к нам:
Если вы хотите просто держать руку на пульсе происходящего в индустрии
Я вытаскиваю очень крутых экспертов из Uber, xAI, Meta, Яндекса, Cursor, а еще из кучи стартапов. Они рассказывают, как работают их команды – и вы можете узнать у них то, о чем на конференциях начнут говорить только через год.
В нашем закрытом чате мы разбираем все важные новости и изменения подходов к разработке. Если нет времени читать – вам приходит дайджест с главными выводами.
Если вы хотите вкатиться в лучшие практики AI разработки
Каждую неделю мы проводим 2-3 стрима на разные темы, где есть куча полезной информации – от автоматизации процессов QA или SRE до того, как строить внутренние AI платформы.
В нашем чате есть специализированные комнаты по самым горячим темам – например, локальные модели, или SDD. Клубчане делятся там своими сетапами и практиками.
А еще вам доступен RAG по всему контенту чата и прошедших стримов, так что найти нужный совет очень просто!
Если вы уже активно внедряете AI в свою работу или команды
Это ровно то, чем занимаются все в клубе – так что вы сможете найти единомышленников с похожими проблемами. Как работать со скептиками, как не попасть в зависимость от вендоров моделей, как внедрить локальные модели, как перестроить процесс разработки – все эти вопросы можно обсуждать в чате и на Random Coffee.
🔗Детали, расписание, заявки в клуб
на прошлой неделе, кстати, как раз проводили круглый стол про внедрение Spec Driven Development на масштабе огромных проектов и десятков команд разработки, так что самое время ворваться и посмотреть в записи!
Зачем платить за софт, когда все можно завайбкодить
Смотрите, какой веселый эксперимент нашел. Ребята решили проверить, можно ли заменить какую-то платную внутреннюю корпоративную систему на самодельную реализацию, написанную с агентами за два дня. На вход взяли подробную документацию, описанные юзкейсы, руководства и демки.
На выходе, ожидаемо, получили довольно убедительно выглядящий прототип, который, тем не менее, разваливался в большом количестве сценариев, отличных от описанного в документации дефолтного – часть фичей оказались стабами, никакой нагрузки система не выдерживала, а важные эдж кейсы не были учтены.
Несмотря на этот довольно ожидаемый итог, мне очень понравился один вывод из этого эксперимента:
Сложная система обладает эмерджентными свойствами. Это свойства, которые возникают на стыке компонентов, а не внутри них.Суть в том, что вот такие эмерджентные свойства никогда не описаны в документации, и чаще всего не описаны в тестах. В лучшем случае они существуют в головах разработчиков и тестировщиков, а чаще не существуют вообще нигде. И чем сложнее система, чем больше в ней взаимосвязей, тем больше там таких эмеджентных свойств. Именно это делает задачу клонирования чужих продуктов или даже переписывания собственных с одного языка на другой такими сложными.
Ходят слухи, что Amazon начал пытаться нанять обратно часть людей из списка сокращенных ранее в этом году.
Но топы не могут ошибаться, поэтому Amazon не отыгрывает свои решения, а запускает перспективный проект под кодовым названием "Boomeranf Reengagement Initiative". А такое уже тянет на повышенную премию в performance review!
Про новое чувство потока
Вообще, мышление на основе первых принципов – это какой-то ну очень надоевший баззворд, который регулярно вставляют в абстрактные статьи про менеджмент. Но конкретно эта статья мне понравилась тем, что дает этому подходу очень приземленное объяснение.
Мыслить от первых принципов – значит откинуть весь свой прошлый опыт и знания, которые могут ограничивать пространство решений, вспомнить, какая проблема вообще решается и зачем, и взглянуть на нее свежими глазами.
Когда вы на самом деле понимаете, чего хотите достичь, то сделать первый шаг становится очень просто. А за первым шагом следуют и следующие, а вместе с ними – еще более глубокое понимание проблемы. И вот такой подход постепенного изучения проблемы свежими глазами вместе с агентами может стать тем, что заменит нам утерянное чувство потока.
+4🏗 Строим мультиагентные системы для разработки на Podlodka AI Crew
Инженерные задачи редко состоит из одного действия. В традиционной разработке их распределяют между несколькими специалистами.
Мультиагентный подход переносит ту же логику в среду искусственного интеллекта: вместо одного исполнителя над задачей работают несколько виртуальных агентов. Но как построить такую систему и сделать её эффективной?
Эксперты Podlodka AI Crew ответят на этот вопрос в новом сезоне «Мультиагентные системы», который пройдёт с 12 по 16 октября. Генеральный партнёр конференции — RWB.
О чём узнают участники:
🧩 Как построить эффективную внутреннюю AI-платформу разработки
🧠 Как устроен «мозг» агента и как это использовать
🔄 Как убрать себя из агентского цикла с помощью оркестрации
🏭 Как построить «завод» из AI-агентов с узкими задачами
🔍 Как быстро обнаруживать ошибки и не тратить лишние токены.
Формат Podlodka AI Crew — комфортный онлайн: 5 дней, утренние и вечерние сессии в Zoom.
Отдельный плюс — цена: заметно ниже привычных конференций, при этом много практики и обсуждений в закрытом комьюнити в Telegram.
🔗 Подробностями о сезоне «Мультиагентные системы» делимся на сайте.
Приходите на конференцию, чтобы вместе с коллегами найти баланс между скоростью, качеством, стоимостью и уровнем человеческого контроля в AI-разработке.
🎟Купить билет: https://podlodka.io/aicrew
Про профилактику выгораний
Очень часто причина выгорания находится не в количестве выполняемой работы, а в том, что она не приводит ни к каким ощутимым победам – не наступает момент вознаграждения за усилия. Это особенно верно для длинных проектов, или работы с очень отложенным эффектом. Иначе говоря, чем более абстрактна, далека или недостижима цель, тем больше вероятность того, что в команде будет наступать чувство выгорания.
Один из способов побороться с этим – декомпозировать такую далекую цель на более близкие и ощутимые ачивки, которые можно отпраздновать, и которые будут давать ощущение завершенности.
Статья мне понравилась своим примером – компания разрабатывала самолет, и это ну очень долгий проект. Что мне не понравилось – отсылка на marsallow test, в котором детям предлагали зефирки – он уже давно признан совсем не научным.
«ИИ уже в работе: как превратить личную продуктивность в результат компании».
Бесплатная видеолекция Яндекс Практикума и Яндекс 360
ИИ-зация даётся не всем. Российские компании массово внедряют ИИ, тратят время и ресурсы, но только 30% участников рынка получают реальный бизнес-эффект.
На каком этапе процесс ломается и ИИ остаётся «игрушкой» для сотрудников? Узнайте в видеолекции, как строить ИИ-трансформацию, и получите дорожную карту внедрения для разных ролей.
О чём поговорим:
— Как меняются привычные задачи с появлением ИИ.
— Почему сэкономленное время не всегда превращается в бизнес-результат.
— Как использовать ИИ в HR, финансах, закупках, продажах и управлении.
— Какие ИИ-навыки развивать у сотрудников и как связать их с реальными рабочими задачами.
👨🏫 Эксперт: Александр Пасякин, руководитель по работе с EdTech в Яндекс 360
➡️ Получить запись бесплатно
Реклама, ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2VtzqvFZJLt
Как менеджерам перестать быть кожаными роутерами
В период гиперроста компаний роль очень многих менеджеров сводилась к тому, чтобы быть кожаными роутерами – передавать информацию от руководства своей команде, и статус-апдейты обратно своим менеджерам. Сегодня ценность этой задачи заметно падает – слоев в компании становится меньше, а нужную информацию, при условии ее правильной организации, можно найти без участия дополнительных людей в этой цепочке.
Мы уже много раз обсуждали, что теперь от всех менеджеров требуется быть гораздо более техническими и глубоко погруженными в проекты своей команды, чем раньше. Вместо аккумулирования и передачи информации помогать своей команде принимать правильные архитектурные решения.
Вот какие практики советуют в статье, чтобы переключиться из режима роутера в режим технического менеджера:
👉Регулярно писать продакшн код, либо стать овнером одного из проектов команды
👉Регулярно работать с инженерами в паре над решением сложных проблем на всем протяжении процесса, не только ревьюить код
👉Принимать активное участие в написании дизайн-доков
👉В любых больших технических проектах думать над путями решения самостоятельно с помощью агента, чтобы составить о них собственное мнение
Советы все более чем разумные, кроме самого первого – мне все-таки кажется, что даже в изменившихся условиях у менеджера на критическом пути должны быть более важные задачи, чем писать фичи в какой-то конкретный сервис или чинить баги в нем, блокируя команду своей недоступностью.
Про силовые тренировки
Я в этом канале периодически напоминаю, что самый лучший способ для профилактики стресса, свойственного менеджерской работе – это спорт, а особенно – силовые тренировки.
Мы еще два года назад записали великолепную серию выпусков Подлодки про то, как вкатиться в силовые тренировки – и про то, как составить программу, и про то, как максимально эффективно нагружать мыщцы, и про то, как питаться и учитывать травмы и болезни.
👉Про составление программы
👉Про подбор тренера, выработку привычек, домашние занятия и другие прикладные вопросы
👉Про диету и здоровье
Гостем всех трех выпусков был мой тренер Стас большой приверженец методов доказательного фитнеса, а заодно – бывший дата саентист. Сейчас у него появилось несколько окон для новых клиентов, поэтому, если вы хотите потянуть веса под руководством кого-то, кто прочитал за вас весь пабмед, посмотрел всех доказательных качков, и будет вам регулярно строить всякие дикие графики – пишите @st_ts42!
А помимо выпусков Подлодки, можете почитать его канал!
ИИ-обучение становится стандартной статьей корпоративного бюджета
Это заметили исследователи из Hints, опросив 200+ HR-директоров, HR-менеджеров и L&D. Оказалось, что более половины компаний уже внедрили соответствующие программы, а 60% планируют наращивать расходы на это направление в ближайший год.
👉 Главный запрос связан с навыками для текущей работы. 51,1% компаний развивают у сотрудников базовую ИИ-грамотность, 49,5% учат повышать продуктивность. Если выбирается более узкая специализация, то чаще всего это аналитика, маркетинг или дизайн.
👉 Целевая аудитория — линейный персонал и руководители подразделений. C-level пока вовлечен слабо.
👉 Эффективность измеряется через операционку. 44% компаний отмечают рост скорости выполнения задач, 32,7% видят повышение качества работы, более 26% говорят о снижении рутины.
👉 Явного лидера среди провайдеров ИИ-обучения нет — лишь 11,7% респондентов считают, что он уже сформировался. Больше остальных с сильной экспертизой в ИИ связывают Яндекс Практикум (примерно 47% респондентов), далее идут СберУниверситет (27%) — за управленческие и коммерческие направления и Skillbox (25%) — за обучение дизайну и разработке.
Короче говоря, ИИ-обучение сейчас — это история про адаптацию существующих процессов под новые инструменты. Задачи становятся более емкими, а решать их нужно всем, кто хочет остаться на плаву новой технологической реальности.
Узнайте о лучших практиках от топ-менеджеров технологических компаний
📌8 октября, Москва, Кластер «Ломоносов»
На бесплатной конференции об ИТ-инфраструктуре, ИИ, данных и кибербезопасности. Selectel ТехноДень соберет на одной площадке топ-менеджеров, технических директоров и экспертов в сфере ИИ, ИБ и разработки, чтобы обсудить актуальные ИТ-тренды 2027.
На повестке:
🔺Искусственный интеллект: как эффективно внедрять нейросети в бизнес, как выбрать и масштабировать инфраструктуру для запуска.
🔺Информационная безопасность: новые вызовы и угрозы для бизнеса в эру ИИ и как с ними справляться.
🔺Данные: как работать с большими объемами и как создать собственную платформу данных.
🔺ИТ-инфраструктура: как создать отказоустойчивое решение и оптимизировать его под ваши задачи.
Присоединяйтесь к Selectel ТехноДень, чтобы лично задать вопросы экспертам рынка и обменяться опытом. Количество мест ограничено, регистрируйтесь уже сейчас →
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJDaJch
Как использовать агентов в легаси кодовых базах
Держите хороший набор правил по тому, как программировать с агентами в кодовых базах с огромным количеством техдолга, которые никто по-настоящему не понимает:
👉Весь код можно условно побить на три зоны – зеленую, желтую и красную. Зеленый код хорошо спроектирован, покрыт тестами, его можно менять в целом без страха. Желтый – качество смешанное, тестам особо веры нет. Красный – бизнес-критичные части, в которых мало кто разбирается. Вот стратегия работы с кодом отличается от того, в какой вы зоне.
👉Давайте агенту контекст, который он не может сам вытащить из кода – объясните трейд-оффы, причины принятия каких-то решений, гайдлайны, которые не засунуть в детерминистические проверки и все в таком духе.
👉Если агент делает какой-то рисерч по коду, сохраняйте его результаты, чтобы эту работу не повторять дважды.
👉Перед тем, как вносить изменения в красную зону, покройте ее тестами, фиксирующими ее текущее поведение.
👉Всегда доводите миграцию до конца, и удаляйте старый код. Агенты хуже всего работают, когда видят два разных подхода к решению одной и той же задачи.
👉Не начинайте думать про автономную работу, лупы и прочую параллелизацию, пока проект не покрыт надежными детерминистическими гейтами.
Что общего у продакт-менеджера и кинорежиссёра? Узнаете 16 октября на Avito Action.
Будем говорить про дизайн и продукт, без привычных границ между дисциплинами.
Разберём:
— Как продактам и дизайнерам работать в связке, а не тянуть одеяло на себя
— Где начинают смещаться роли
— Неожиданные параллели с кинопроизводством и нейробиологией
📍 Москва, «Центр Кино»
🗓 16 октября, 15:00
Подробности и регистрация здесь
Менеджеры как вымирающий вид
Компании продолжают резать косты и повышать эффективность за счет уменьшения количества прослоек между топ-менеджментом и рядовыми сотрудниками. Самые заметные примеры:
👉Uber планирует в два раза сократить количество маленьких команд, и в итоге на 20% срезать общее количество менеджеров.
👉Google еще в прошлом году срезали такие команды и их менеджеров на треть.
👉В Intel уменьшили количество слоев менеджмента с 12 до 6.
👉В Coinbase посокращали кучу людей с целью свести количество этих слоев до 5.
Эти изменения ведут к тому, что нагрузка на оставшихся менеджеров растет – от них требуют и быть играющими тренерами, и не бросать пипл менеджмент, при этом увеличивая количество людей. Многие не выдерживают и увольняются сами. При этом очередь из желающих их заменить тоже не выстраивается – судя по опросам, карьера менеджера больше не выглядит привлекательным вариантом.
Поэтому, кажется, тот карьерный тупик, которого мы всегда боялись в роли тимлида, теперь действительно настает.
Как Bending Spoons переделывает компании
Bending Spoons – это итальянская компания с очень интересной бизнес-моделью. Они выкупают бывшие когда-то легендарными компании, которые либо перестали расти, либо стали убыточными, и жестко их оптимизируют – увольняют большую часть команды, встраивают в свою инфру, выкручивают цены для лояльных пользователей, и заменяют дорогих американских инженеров дешевыми европейскими. Чисто чтобы понимать масштаб, им сейчас принадлежат Meetup, Airtable, Evernote, Issuu, Vimeo, StreamYard, Eventbrite и даже AOL. А на прошлой неделе они купили Miro!
Так вот, вышла статья от инжиниринг менеджера из Evernote, который рассказал, как поглощение и оптимизация выглядят изнутри. Там не то, чтобы какая-то eye opening история была, но вот несколько интересных шагов:
👉Каждому департаменту назначили дополнительного менеджера из Bending Spoons, задачей которого было присматривать за происходящим и задавать направление.
👉До сокращений всем желающим предложили уйти по собственному желанию с тремя зарплатами и ноутбуком.
👉Bending Spoons жестко оптимизировали косты – отказались от офиса, перевели всех с платного Zoom на уже доступный в офисном пакете Google Meet, заменили часть сервисов вроде платформ для проведения интервью или пушей на самодельные внутренние решения.
👉Подняли цену на подписку на Evernote в два раза.
👉Постепенно запустили сокращения в несколько волн, в результате весь персонал в США уволили и перевели разработку в Италию. Кому-то даже релокацию предложили!
Мне очень нравится наблюдать за этими ребятами. Большие продуктовые компании очень часто на удивление неэффективны – когда начинается быстрый рост расходы раздуваются моментально, а сокращать их обычно слишком больно, и получается это делать только у внешних людей без эмоциональных и политических инвестиций в текущее состояние дел.
🦺 Обучение по охране труда под ключ
Организуем обучение по охране труда с учётом специфики бизнеса и количества сотрудников. Подбираем программу под должность, условия и виды работ (в том с вредными и опасными факторами, повышенной опасности).
В обучение входят:
- онлайн-теория на платформе Нетологии;
- очные практические занятия на базе партнёров в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге или на территории вашей компании по - договорённости;
- оформление протоколов;
- внесение сведений в реестр Минтруда;
- бонусный курс по цифровой безопасности и работе с ИИ.
➡️ Оставить заявку
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 erid:2VSb5x8bQfC
Как писать с помощью LLM
Давайте сразу согласимся – AI пока еще пишет отвратительно, и даже средненький текст за авторством человека будет на порядок лучше и органичнее. Я, например, именно по этому продолжаю в канал писать все своими руками – да, иногда получается кривенько, зато свое родное.
Но это не значит, что LLM нельзя использовать, чтобы сделать человеческие тексты лучше. Начнем с того, чего делать нельзя:
👉Не нужно использовать никакие слова и обороты, которые LLM вам предлагает, именно они дают ощущение AI текста.
👉Не нужно обращать внимание на то, когда модель хвалит вас или ваши идеи.
Вместо этого модель можно использовать, чтобы найти конкретные недостатки в написанном вами тексте, а потом самостоятельно переписывайте каждый проблемный кусок. После переписывания модель помогает и со вторым раундом – покажите оригинал и переписанный вариант LLM в свежей сессии, и попросите выбрать, какой из них написан лучше.
Еще очень помогает направлять модель на конкретные проблемы – чтобы собрать себе нужный словарик и набить руку в статье советуют книгу Lessons in Clarity and Grace, я не читал, но в бэклог забрал.
Кроссплатформа теряет смысл
Shopify, которые безумно топили за React Native последние годы, решили дропнуть кроссплатформу и уйти обратно на натив. Причины, которые они называют вслух:
👉Агенты могут легко переносить готовые фичи из iOS в Android и обратно, так что преимущество от ускорения разработки сходит на нет.
👉Разработчики могут контрибьютить в обе кодовые базы, не испытывая проблем из-за незнания Swift или Kotlin, и это убивает преимущество от использования одного языка.
👉Feature Parity поддерживать стало дешевле из-за единых спек и тестов, так что косты в этом месте тоже упали.
👉Делать нативные приложения все еще лучше, так как ты находишься ближе к железу, используешь нативный тулинг, и тащишь меньше зависимостей.
Вообще, кроссплатформа всегда была компромиссным решением. Компании получали ускорение разработки, но теряли много других важных вещей – перфоманс, быструю поддержку новых фичей из обновлений операционок, нативный look and feel. Ускорение теперь можно получить и другим способом, так что единственным заметным плюсом от кроссплатформы остается экономия токенов – а это заметно более слабый аргумент.
