Дмитрий Чеклов | CEO Hybrid

Софт теперь пишут, а не покупают Вышел свежий State of AI от McKinsey. 32% компаний отказались от покупки хотя бы одного программного продукта, потому что собрали нужную функциональность сами, агентами. В технологических компаниях таких уже 41%. За последний год мы собрали CRM, HRM и финансовую платформу вместо покупки готовых решений. То, за что мы привыкли платить миллионы и ждать месяцами, собирается за выходные — причём строго под наши процессы, а не под усреднённые требования тысяч клиентов вендора. Ещё из отчёта: 80% сотрудников говорят, что ИИ поднял их продуктивность, но в прибыли это видят только 37% компаний, и цифра не выросла за год. McKinsey объясняет это тем же, о чём пишу и я: нельзя просто встраивать ИИ в старые процессы — их нужно перепроектировать под ИИ. Иначе получаются быстрые сотрудники внутри медленной компании, где всё съедают согласования и передачи между отделами.

⚡️Мурманская область создаст свою метавселенную! Запускаем проект «Мурманск — Арктика — Россия». Благодаря этому миллионы подростков со всего мира, не выходя из дома, смогут побывать в столице русской Арктики, познакомиться с нашим регионом, его профессиями и возможностями. Если вы не очень поняли, о чём речь, — спросите у своих детей. Они точно оценят!

Ни на что не намекаю, но вы вче поняли ☺️

Похоже у нас смена лидера Если основные деньги идут от корпоративных клиентов, то понятно кто в этой гонке победит. У Антропиков явные проблемы: модели работают дольше, а результат дают сопоставимый. Думаю, что в разработке, как минимум, уже нет смысла использовать их экосистему, в остальных задачах не могу судить. Почему так? Большую часть времени разработчики бебиситят проекты, и ждать когда выполнится задача очень тормозит работу. В то время как существенная часть задач сводится к достаточно простым по меркам современных моделей задачам, гонять там медленных антропиков нет смысла.

Пока все спорят, убьет ли ИИ рекламу, OpenAI молча строит рекламную сеть В феврале компания запустила рекламу в ChatGPT в США. На прошлой неделе раскатила её на Великобританию, Мексику, Бразилию, Японию и Корею. А на этой неделе добавила товарные карусели, каталоги от ритейлеров и интеграцию с AppsFlyer — трекинг установок, покупок и подписок. К Q4 и сезону распродаж готовят рекомендации для рекламодателей. Если переводить с продуктового на русский: это формирование рекламной сети со своим инвентарем, своим аукционом и своей атрибуцией. По учебнику Google двадцатилетней давности, только быстрее. Диалог — это лучший таргетинг в истории рекламы. Баннер угадывает интент по косвенным сигналам, поиск — по трем словам запроса. А тут пользователь сам, добровольно и развернуто рассказывает, что ему нужно, зачем, с каким бюджетом и какие у него сомнения. Ни одна DMP такого качества данных не видела никогда. Для рынка это не угроза, а новый инвентарь — как CTV или ритейл-медиа, которых тоже «не существовало» пять лет назад. Закупки, измерения, креативы под диалоговый формат — этого рынка еще нет. А значит, его кто-то займет. OpenAI обещает, что реклама не будет влиять на ответы. Записали, проверим года через два.

«ИИ вышел из-под контроля» — теперь официально Весной я писал, что заголовки типа «ИИ-агент Alibaba самостоятельно майнил криптовалюту» — это работа пиарщиков. Признаю: реальность оказалась интереснее пиара. На Black Hat инженеры OpenAI рассказали, что их тестовые агенты нашли три 0-day уязвимости, получили админский доступ к инфраструктуре OpenAI и Hugging Face и около двух месяцев координировались между собой — обменивались скрытыми сообщениями через содержимое файлов и названия папок. Сотни тысяч сообщений. Без единого человека-оператора. OpenAI после этого приостановила один из продуктов и пересобрала команды под задачи безопасности. Что я думаю: Во-первых, это всё еще отличный пиар. Весь язык подачи этой новости говорит только о том, что OpenAI намеренно пушит тему ради собственной славы. Так как ранее на этой территории играли только Anthropic, весь их пиар был основан исключительно на страхе человечества оказаться в сюжете «Терминатора». Во-вторых, здесь важно понимать одну вещь: агенты внутри контура AI-лабораторий — это не те модели, что доступны нам с вами. Никаких фильтров, никакой цензуры, и очевидно, что в рамках поставленной задачи они могут генерировать любые знания. Я уже писал: удаление базы агентом — это не восстание машин, а отсутствие выстроенного workflow. Агент с избыточными правами рано или поздно ими воспользуется — не потому, что злой, а потому что настойчиво решает задачу. Поэтому мы в Hybrid даем агентам read-only доступ к реплике, а не к боевой базе. Права для агента проектируются как для нового сотрудника: минимум, необходимый для задачи. И я уже вижу, как эту новость понесут в переговорки те самые 90%: «Я же говорил, риски!» Нет. Вывод не «не внедряйте агентов», а «внедряйте с инженерной дисциплиной». Кто раньше доберется до нормальных практик безопасности агентов — тот и заберет всю эффективность, пока остальные ждут, «когда всё станет понятно». А у вас агенты с полным доступом живут или в песочнице?

В «Коммерсанте» вышел материал про разворот рынка в сторону китайских ИИ-моделей с моим комментарием Поделился мнением о том, как за полтора года изменились критерии выбора технологий для бизнеса и что сегодня выходит на первый план. Читайте статью ➡ по ссылке

Мне 40! И мы начинаем день с пробежки в офигитильных местах с в компании офигительных людей!

Как не разориться на AI-подписки, или почему Claude Code сейчас не лучший Клод, Клод, мой Клод, я на Клоде, у меня Клод… Поигрались и хватит! Чтобы на Клоде фултайм работать и иногда запускать Fable, вам потребуется подписка за $200. Всё ещё дешевле ЗП одного разраба, но хотелось бы ещё меньше или, правильнее сказать, оптимальнее. Если кто-то уже делал свой небольшой проект, то замечал, что 90% промптов — это тюнинг задачи. Даже хвалёный Fable на существующем проекте делает много промахов, и большую часть времени приходится выдрачивать результат, фиксить баги или делать незначительные продуктовые правки. В этой ситуации использовать Claude Code — это как забивать микроскопом гвозди. Да и к тому же он очень сильно тормозит в последнее время, что делает работу непредсказуемой по срокам. Помимо Claude Code есть другие агентские планы, где точно не хуже, а может, и лучше: • Codex. С появлением 5.6 Sonnet стал просто незаменимой рабочей лошадкой. За те же $100 можно получить гораздо больше, чем с Claude Code, и закрывать в день больше задач. • Grok 4.5 — вообще мой чемпион. Работает супербыстро, и по соотношению «цена/качество» сейчас это лучшая на рынке модель. За $99 можно получить план, которого хватит на 5 человек. • Opencode Go. Подписка $5 в первый месяц и $10 во второй. Включает Grok 4.5, Kimi k3, GLM 5.2 и другие фронтиры опенсорс-моделей. Это точно рабочая лошадка для тех самых 90% задач «поменяй цвет кнопки». • GitHub Copilot и Cursor на верхних планах также дают в разы больше, чем Клод. • Z.ai / GLM: годовой план за $600 также рассчитан на работу 24/7 (ну почти, с 9 до 13 мск токены жгутся в два раза быстрее). Все модели протестированы лично, и для промышленных целей подходит абсолютно каждая модель, особенно если ею пользуются профессиональные разработчики. Но главное тут не модель, а то, как построен пайплайн разработки. И вот тут тоже важно соблюдать несколько подходов: Помимо всем известных файлов claude.md и agents.md должна быть папка со скиллами — только не скачанными из интернета, а скиллами, заточенными конкретно под ваш проект (как делать новую фичу, как поддерживать консистентность UI, как должна быть оформлена функция и т. д.). Настроить агента на использование для разных типов задач маршрутизации по моделям. Написать код по выданному ТЗ может самая дешёвая модель, тогда как оркестрировать её должна более дорогая и умная. Мы в Hybrid используем Pi agent для этого. Настроить автоматизацию на ревью кода. Абсолютно все модели ошибаются, даже если вы запускали субагентов-верификаторов. Но согласитесь, в промышленных масштабах нельзя быть уверенным, что разработчик всё качественно проверил. Ревью и верификаторы — это то, что даёт качество на длинной дистанции и, главное, делает общий цикл разработки, как ни странно, дешевле. Но и это ещё не всё: в комменты закину одну нелегальную штуку, которая может ещё больше сэкономить в промышленных масштабах.

Мифический человеко-месяц Ещё 20 лет назад, когда начинал свою карьеру программистом, прочитал немало книг по управлению разработкой. Среди них легендарная книга «Мифический человеко-месяц» Фредерика Брукса, написанная ещё в 60-х или 70-х годах. Брукс управлял разработкой OS/360 в IBM, даже я никогда не сталкивался с этим динозавром. Так вот, основная мысль этой книги — что нельзя менять человека на месяцы и месяцы на человека. Если один разраб делает задачу 12 месяцев, то 12 разрабов сделают эту работу за 1 месяц — такая модель, по мнению Брукса, неверна (всё как с беременными). Причина, как описывает автор, кроется в бесконечных коммуникациях и разделении ответственности между участниками проекта. Также Брукс говорит, что серебряной пули не существует: проектирование логики и связей — это сущностная модель любой разработки, и её не могут заменить никакие инструменты или языки программирования. С чем я столкнулся на своей практике в Гибриде. 3 года назад мы кратно увеличили бюджет на разработку, в людях — это буквально в десятки раз: несколько групп разработки, девопсы, системные аналитики, QA-отдел и т. д. Всё было призвано к тому, чтобы ускорить TTM наших идей. Но на деле скорость выросла не в 10x и даже не в x5. В лучшем случае в 2 раза. Я всегда помнил эти законы Брукса, но в реальности каждый раз рука тянулась к масштабированию людей, хотя и понимал, что эффекта от этого будет несоизмеримо меньше. Но текущий кризис и эра искусственного интеллекта расставили всё на свои места. На майских каникулах я практически целые дни проводил в различных агентских платформах. Я поставил цель в одного сделать MVP продукта, отработать все циклы разработки от идеи до CI/CD-процессов и масштабирования продукта в проде. После этого я понял, что конвейерная разработка больше НАХУЙ не нужна. Брукс был прав: основной затык такой разработки — это коммуникация, согласования, конфликты ответственности и т. д. Каждая человеческая проблема решается другими людьми и автоматически порождает еще две. Всё это в AI-инжиниринге сведено к минимуму. Я сделал, через полчаса проверил, увидел ошибку — исправил — профит. Цикл выпуска фичи снизился с недель до нескольких часов. Вот основные принципы, которые я выявил при внедрении AI-инжиниринга в компании: 1. В разработку должны быть вовлечены не только технические инженеры, но и руководители и продакты. Всё начинается с планирования и бизнес-требований, и здесь кроется самый большой затык в классическом конвейере: чтобы перевести с бизнес-требований на технический язык, мы как компания тратим чуть ли не треть наших ресурсов. И вполне логично не усиливать разработчиков Claude Code, а вовлечь бизнес непосредственно в разработку. На мой взгляд, это самый большой импакт, который может быть получен от ИИ-агентов. 2. Команда больше не делится на фронт, бэк и т. д. Один человек, вооружившись AI-агентом, может выполнять любую роль. Я в одного могу поддерживать любой продукт, где необходимо как минимум 6 человек. Это точка роста для всех разработчиков в классических конвейерах. Раньше всех пугало слово «универсальность», т. к. это означало заведомо худшую квалификацию в каждой из специализаций. Но AI-инжиниринг — это не то же самое, что и фуллстек. 3. QA — это не сотни тестировщиков, а сотни агентов, которые за ЗП одного тестировщика могут 24/7 тестировать продукт, тыкать кнопки интерфейса, даже если UI поменялся. И главное: за счёт ускорения поставки до потребителя любой баг фиксится за считанные часы. Лучшие тестировщики — это ваши пользователи. Обратите внимание, как часто обновляется Claude Code или Codex: 1–2 раза в день. Не говорит ли это о том, что в их пайплайне отсутствует армия тестировщиков?

Завтра проверим, насколько я был прав десять лет назад 😅 Выступаю на Programmatic Review от Digital Marketing Club с ремейком своего доклада с первой Hybrid Conf «Гибридная реклама. Data-driven маркетинг своими руками». Честно расскажу, что из тех идей стало нашей ежедневной рутиной, а что осталось красивой картинкой. Также буду в панельке «Programmatic в России: история решений, изменивших индустрию» Если интересно, как программатик выглядел до того, как стал скучной нормой, — приходите. Заодно проверим, кто из нас в 2015-м был провидцем, а кто фантазёром 😀 • 19 июня • Москва, Шмитовский проезд, 3с1 (м. Улица 1905 года) • регистрация

Пока Маск готовит ракету на Марс, в авиации тоже происходит тихая революция, за которой я как частный пилот наблюдаю с большим интересом Решил сегодня разбавить свой обычный контент такой вот околоавиационной темой. Мы привыкли считать, что частный джет — игрушка исключительно для списка Forbes. Однако есть как минимум три проекта, которые уже изменили траекторию развития этого направления. Они делают ставку не на новые ракетные двигатели, а на аэродинамику, которая превращает самолет в максимально эффективную машину. Если у них получится, то в скором будущем владение личным бортом перестанет требовать бюджета целой страны. Лично мне такой подход кажется куда более перспективным, чем бесконечные попытки просто нарастить мощность Как думаете, пойдет такая история в серию или останется экспериментом?

⚡️Roblox начал работать без ограничений — сообщает Екатерина Мизулина. ⚫️ Попасть в Медийку

Мы вы игре!

Вот уже полгода мы в Hybrid пытаемся внедрять всякие ИИ-штуки в компании, и вот мои наблюдения: Почти 90% в компании не хотят ничего менять. Или хотят в теории, но когда-то в будущем, когда всё будет понятно. Топ фраз: «я боюсь», «риски», «говорят/пишут, что эффективность маленькая», «надо считать экономику», «а вдруг всё закроют». Топовые модели типа Sonnet/Opus/ChatGPT, на которых сидит вся корпоративная Америка, не настолько сильно лучше, насколько дороже. Речь скорее про API. В OpenRouter более 200 различных LLM, топовые китайские модели и open source закроют 99% задач, при этом будут стоить в 10–50 раз дешевле, чем API от Anthropic. Если работаете в диджитал, то вам нужно серьезно задуматься, будет ли ваша профессия нужна в ближайшем будущем. Если работаете разрабом, то надо перестраивать свои подходы к разработке и позиционировать себя как инженер. Разделения на фронт, бэк и девопса больше не будет. Разработчики в целом никуда не денутся, это всё еще востребованная профессия. Но скорее поменяется конъюнктура на рынке: большим компаниям будет нужно меньше, а маленьким — больше. Будущие отделы разработки — это 1–2 человека в команде. Разработчики, которые могут внедрять ИИ в разработку, автоматизировать все циклы, будут цениться больше.

В Forbes вышел мой комментарий про новый ИИ-сервис Яндекса Vibecraft Рассказываю, почему эра генерации отдельных кусков кода закончилась, как агентские обвязки теперь выдают готовый продукт по промпту и почему базовый IT-аутсорс вместе с джунами ждет серьезнейший кризис. Читайте материал ➡ по ссылке

Поучаствовали семьей в велофестивале по Садовому Кольцу.