Scrum-мастер? А кто это такой?
В 2024 году все еще спорили, заменит ли ChatGPT джунов. Сегодня, в феврале 2026-го, спор окончен. Он их не заменил. Он заставил пересмотреть все процессы вокруг них. Водопад выглядит как каменный век, Agile кажется слишком медленным, а роль тимлида превратилась из менеджера в дирижера оркестра из ИИ-агентов.
Сейчас команда из пяти человек с правильно настроенным стеком AI-инструментов (Claude 3.7 Sonnet для архитектуры, Cline для рефакторинга, Roo Code для автотестов) выпускает фичи быстрее, чем команда из двадцати пять лет назад. И это не про скорость кодинга. Это про скорость всего цикла: от идеи до продакшена.
Agile-манифест 2001 года говорил о людях и взаимодействиях. AI-Native манифест 2026-го говорит о людях, взаимодействиях и их симбиозе с автономными агентами. Пропустишь этот пункт - останешься на обочине.
Смерть двухнедельного спринта
Помните эти бесконечные планирования, покерные оценки, daily standups? Они еще существуют в корпоративных реликтах. Но в передовых командах спринт умер. Его убил непрерывный поток задач, который генерируют, приоритизируют и даже частично выполняют ИИ-системы.
Вот как это работает сейчас: система на базе GPT-4o или свежего Gemini 2.0 Flash анализирует тикеты в Jira, коммиты в Git, сообщения в Slack и метрики продукта. Она предлагает не просто бэклог, а динамическую дорожную карту. «Эту фичу можно сделать за 4 часа, если использовать библиотеку X, которая у нас уже есть. А вот этот баг связан с изменением в API партнера, которое произойдет через неделю - лучше отложить». Тимлид не планирует. Он утверждает или корректирует предложения ИИ.
Новые роли или старые названия?
DevOps инженер 2022 года и DevOps инженер 2026 года - разные профессии. Первый настраивал CI/CD пайплайны. Второй настраивает AI-агентов для мониторинга и самовосстановления инфраструктуры. Разница не в навыках, а в ментальной модели.
Появились роли, которых не было три года назад:
- AI Governance Engineer: не пишет код. Отвечает за то, чтобы ИИ-агенты в команде не натворили дел. Контролирует их доступы, следит за выполнением политик безопасности, аудирует автоматически сгенерированный код. Без него нельзя запустить в продакшн ни одного агента. Подробнее в статье про AI-Accelerated и AI Governance инженеров.
- Prompt Architect: раньше писал ТЗ разработчикам. Теперь пишет промпты для ИИ-агентов. Знает, как сформулировать задачу так, чтобы GPT-4o создал не просто работающий код, но и документацию, тесты и даже инструкцию по деплою.
- Human-in-the-loop координатор: следит за тем, где автоматизация дает сбой и требуется человеческое вмешательство. Его KPI - минимизировать свое участие в процессе.
А что же случилось с классическими ролями? Разработчик превратился в AI-Accelerated Engineer - он не пишет каждый символ кода, но управляет несколькими ИИ-инструментами, проверяет их вывод и интегрирует результаты. Архитектор теперь «дирижирует данными» и моделями, а не рисует диаграммы в Visio.
Метрики, которые теперь имеют смысл
Velocity, story points, capacity planning... Эти метрики Agile-мира трещат по швам. Когда половину задач выполняют автономные агенты, измерять «скорость команды» в человеко-часах - все равно что измерять скорость интернета в лошадиных силах.
В AI-Native командах появились новые KPI:
| Метрика | Что измеряет | Идеальное значение |
|---|---|---|
| Автономность агента | % задач, завершенных без вмешательства человека | 80-90% (оставшиеся 10-20% - сложные кейсы) |
| Время до первого работающего прототипа | От формулировки идеи до запуска MVP | Часы, а не недели |
| Коэффициент человеческого усиления | Во сколько раз ИИ увеличивает продуктивность человека | 5-10x для рутинных задач |
Проблема в том, что многие компании в 2026 году все еще пытаются втиснуть новые процессы в старые метрики. Получается «корпоративный AI», где хайп важнее инженерии: купили доступ к GPT-5, поставили галочку «внедрили ИИ», но процессы остались архаичными.
Инструменты, которые диктуют правила
Раньше процессы определяли, какие инструменты использовать. Теперь инструменты определяют процессы. Вы не можете использовать старый Jira с AI-Native разработкой. Он для этого не создан.
Лидеры рынка в 2026 году:
- V0 от Vercel и Devon от Cognition - не просто IDE с автодополнением. Это среды, где вы описываете задачу на естественном языке, а система разбивает ее на подзадачи, распределяет между агентами и собирает результат.
- Modelence - платформа, которая решает главную головную боль 2025 года: инфраструктуру для AI-приложений. Больше не нужно собирать пазл из Kubernetes, мониторинга и feature stores. Как пишут в нашем обзоре, они фактически создали Heroku для нейросетей.
- Roo Code - система автономного тестирования. Вы не пишете тесты. Вы говорите: «Протестируй эту фичу на уязвимости, совместимость и производительность». И она это делает.
Важный момент: большинство этих инструментов недешевы. Но их отсутствие обходится дороже. Команда без AI-инструментов в 2026 году конкурирует с пешеходом против Tesla на автобане.
Что делать, если вы все еще в Agile?
Паниковать не нужно. Но действовать надо быстро. Вот практические шаги, которые работают прямо сейчас:
1Перестаньте измерять продуктивность временем
Story points умерли. Начните измерять результат: сколько фич выпущено, сколько багов пофикшено, сколько пользователей получили ценность. ИИ ускоряет процесс, но не меняет цели.
2Назначьте ответственного за AI Governance
Хотя бы одного человека. Его задача - не внедрять ИИ, а следить за рисками. Что будет, если агент сгенерирует код с уязвимостью? Кто отвечает за соблюдение лицензий? Без этого шага вы либо ничего не внедрите из страха, либо внедрите и получите катастрофу.
3Автоматизируйте рутину, а не творчество
Начните с самого простого: написание boilerplate кода, генерация тестов, обновление документации. Не пытайтесь сразу заставить ИИ проектировать архитектуру. Как показывает практика, это путь к техническому долгу и хаосу.
4Переучивайте людей, а не увольняйте
Разработчик, который боится ИИ, - это проблема. Разработчик, который научился им управлять, - это ваш главный актив. Инвестируйте в обучение. Статья «Будущее разработки ПО в 2026» четко показывает: выживут не те, кто пишет больше кода, а те, кто лучше ставит задачи ИИ.
И последнее: не ждите, пока HR придумает должность «Prompt Architect». Начните с того, что есть. Ваш лучший разработчик, который уже использует Copilot, - вероятно, уже наполовину AI-Accelerated Engineer. Дайте ему время и ресурсы разобраться с остальным.
В 2027 году мы будем говорить о другом. О полной автономии команд? О децентрализованных организациях разработки? Дорожная карта для AI-разработчика уже намечает контуры. Но сегодняшний выбор прост: либо вы адаптируете процессы под новые реалии, либо ваши процессы станут музейным экспонатом. Как водопад. Или Scrum.
