Всем привет, меня зовут Максим Колмогоров, и я технический директор VVERH DIGITAL. Эта статья — не какой-то «гайд», тем более не пособие по тому, как делать или не надо делать, а лишь описание моего личного опыта: насколько AI-assisted-разработка влияет на производительность и финансы обычной аутсорсинговой IT-компании.

Больше даже про финансы.

Что я имею в виду под «AI-assisted»

AI-assisted — (в моём представлении) это разработка с помощью ИИ-агентов под контролем программиста. Что-то среднее между вайб-кодингом и стандартной разработкой, у этого есть похожее направление — GPT First-подход.

Вот только GPT First-подход — это когда тебе нейросеть выдаёт какой-то каркас, который ты дальше окучиваешь, а в AI-assisted — это когда ты максимальное число задач пытаешься засунуть в нейросеть, а точнее в агентов.

Дисклеймер

Я не знаю, как меня могут воспринимать читающие эту статью программисты… Но мне бы хотелось, чтобы во мне не видели бездушного «эффективного менеджера». В первую очередь, я программист, который любит свою работу. Просто я ещё и руководитель, уставший руководитель, который пытается сделать так, чтобы бизнес работал и приносил деньги, чтобы было меньше кранчей, седых волос и горящих поп.

Что мы имели до ИИ

Возьмём теоретический проект — ERP-систему на 10 модулей, с минималистичным, но немного уникальным дизайном: как минимум шрифты, какие-то картинки и фирменный стиль клиента по брендбуку.

Сами модули: пользователи, простые права доступа, ещё какие-нибудь сущности для хранения данных (задачи, товары, база знаний), аналитика, плюс интеграции с банками, 1С и ещё пара мелочей. Золотая база.

Грубо говоря — классическая система под бизнес-процессы клиента, где JSON-объекты летают туда-сюда по похожему принципу. Ну и щепотка бизнес-логики.

Допустим, над проектом работают проект-менеджер, 1 fullstack, 1 дизайнер. Итого 3 человека — вполне достаточно, чтобы сделать простую, но кастомную ERP-систему.

Экономика

Пусть нештатный дизайнер возьмёт простой фикс — 100 000 ₽: это за макеты и их «раскрашивание». Да, можно найти дешевле (на 20%), а можно дороже… вплоть до миллиона. Но нам такого не надо, нам нужна простая база.

В проект-менеджера мы зашьём 40 часов работы по 2 500 ₽ в час. За неделю работы он сделает техническое задание, простые макеты в Mockups 3 для дизайнера, плюс зашьём сюда какой-никакой менеджмент и тестирование основного функционала.

Проект простой, поэтому этого хватит. Понятно, что с усложнением проекта общее время на тестирование должно увеличиваться, плюс лучше вообще выделять отдельного тестера.

Программисту на условные 10 модулей мы дадим 10 рабочих дней, или 80 часов (2 календарные недели). Также пусть будет тоже 2 500 ₽ в час, чтобы проще считать.

И это в лучшем фантастическом случае, если наш программист делает в день 1 модуль. Вообще, лучше взять часов 100–120, но мы сейчас не будем этого делать.

Итого уже выходит (с ним и менеджером, а также дизайнером) 400 000 ₽. Это минимальная сумма проекта, а ещё мы все понимаем, что это чистая разработка, потом будет 1 неделя приёма/сдачи проекта и правки разной степени приятности. Даже при почти идеальных бизнес-процессах клиент что-то где-то найдёт, докопается или попросит мелочь. За 12 лет работы видел «слепые» приёмы всего пару раз. И то потом через несколько месяцев возвращались и что-то «по гарантии» просили поправить.

И вот тут уже экономика проекта приходит к сумме 480 000 ₽. Откуда ещё 80 000 ₽? Ну, мы 16 часов дали в запас проект-менеджеру и 16 программисту на всякий случай, чтобы свою попу спасти и клиенту в мелочах не отказывать (по 2 рабочих дня каждому). Без этого уж совсем страшно, даже при хороших бизнес-процессах.

Дальше опустимся до unit-экономики. И то пробежимся не сильно глубоко.

Представим, в 2 500 ₽ уже включены 13% НДФЛ и страховые 22%. А ещё наша маржа — 15%. Плюс надо ведь сюда какой-то фикс за офис и на погашение кредитов за технику добавить… но мы это делать не будем. И я не говорю про какую-то сумму на амортизацию зарплатного фонда — сколько денег оставить на всякий случай, если вдруг проектов не будет, а зарплаты платить надо? Каждый тут сам уже считает, поэтому ставка за час в Москве в 5 000 ₽ уже не кажется конченой.

Даже без этого с нашей системой выходит уже — 50% от ставки за час. Сами сложите и посчитайте, сколько до человека дойдёт: для Москвы сумма так себе, для региона — пойдёт.

Подведём итог: делаем мы вот такой простой кастомный проект — месяц, берём 480 000 ₽.

• 100 000 ₽ — дизайн;

• 100 000 ₽ — менеджер;

• 200 000 ₽ — программист;

• 80 000 ₽ — амортизация (можно распределить по прошлым 2 пунктам).

Это базовый минимум, делать меньше — значит не работать из Москвы, шаманить с налогами и работать в серую, не иметь офиса, не закладывать амортизацию, и, возможно, тут есть переоценка своих способностей.

Что мы сделали с ИИ

Изначально мы смотрели на ИИ со скепсисом, но вследствие улучшения возможностей моделей, роста наших навыков в работе с ними и появления новых инструментов мы начали видеть сильную выгоду в происходящем.

Написанное ниже может вызвать неприязнь, потому что часть обязанностей одних перешла на других, но: во-первых, это добровольный выбор людей; во-вторых, мы ещё находимся на таком этапе, что пытаемся придумать должности под некоторые «новые» задачи.

Возьмём такой же синтетический проект-пример на 10 модулей из начала статьи. Но теперь обмажем специалистов ИИ-инструментами и агентами.

Проект-менеджер получает Figma Make и подписку ChatGPT для генерации картинок. С помощью ИИ можно создавать простой дизайн и макеты. Да, бывают проблемы — но при наличии у специалиста базовых навыков самой Figma и Adobe Photoshop можно фиксить 100% артефактов нейросети.

Дизайнер из этой цепочки исключается полностью (для подобных проектов).

Программист получает подписку на ChatGPT для Codex. Плюс немного хитрых утилит а-ля multi-codex для запуска нескольких агентов.

Экономика

В проект-менеджера мы зашьём 60 часов работы по 2 500 ₽ в час. Первые 40 часов — всё то же самое, что при первом варианте работы, но уже макеты мы делать не будем, мы будем делать промты. А вторые 20 часов — на создание макетов и простого дизайна в Figma Make из промтов.

Если 20 часов кажется мало, то просто для справки: готовый дизайн с промта делается за 10 минут, остальное время будете сами ручками картинки менять и что-то по мелочи подгонять. И вот как раз ручной подгон сожрёт все остальные 19 часов и 50 минут. Без такого ручного труда будет голимый нейрослоп.

Figma Make ещё и выдаст готовый React-код, который программист будет использовать в проекте. И неважно, если он не делает на React, а делает это на Vue — процесс транспиляции кода не такой уж и дорогой. Поэтому программисту будет значительно проще, у него будет весь фронтенд уже готов. Но погодите ругать «плохой код» от нейросети, мы его не будем использовать в текущем виде.

По факту, мы уже насобирали работы для менеджера на 150 000 ₽. Но самое важное — подписки. Одного Figma Make не хватит: на наш проект из примера было потрачено 6 полных лимитов аккаунта. То есть 6 аккаунтов с Figma Make.

Каждый аккаунт стоит 2 000 ₽. Итого выходит плюс 12 000 ₽. Можно брать «серые» аккаунты на площадках перекупов и много сэкономить, там 1 аккаунт обойдётся в 500 ₽. Но это лишь информация для справки.

Программисту мы покупаем 3 аккаунта ChatGPT для Codex. С помощью multi-codex он может гонять параллельных агентов. Плюс Codex на текущий момент, даже если лимиты сожжены, всё равно доделывает задачу. Поэтому 2 агентов для основной работы и 1 для запаса и тестов должно хватить для нашего проекта. Плюс никто не говорит, что проект должен быть закончен за 1 промт: если лимиты кончились, завтра будут новые, тут они меряются 5-часовыми интервалами.

Программист в Codex грузит полное техническое задание, которое сделал менеджер, плюс проект из Figma Make в ZIP-архиве. Он даёт ему задание: переписать фронт под FSD на Vue и сделать бэкенд, отталкиваясь от технического задания, используя подход Clean Architecture (точнее, нашу реализацию этого подхода).

К этому моменту проект-менеджер провёл уже огромную работу: техническое задание в .md-файле (только на это пара часов), готовый дизайн. Это примерно то, что он делал около 40 часов из своих 60. А ведь его работа ещё не окончена.

Плюс сюда подключается программист, который готовит конфигурационные файлы для линтинга, также он насобирал кучу примеров «как мы делаем» для нейросети и «как не надо» для того самого первого промта. Плюс на этом этапе программист может решить — дробить задачу или нет. Например:

• Сначала транспилировать фронтенд с React на Vue и разбить по FSD;

• После, сделать бэкенд и подготовить к нему документацию в Swagger и DTO;

• Ну и в конце – соединить всё вместе.

Или сделать одним промтом, если задача относительно небольшая.

Да, под капотом у этого процесса разработки десяток разных промтов на всех этапах и свой алгоритм работы, который я тут лишь приблизительно описываю. Делается очень много работы по созданию/оптимизации промтов и проверке нейросети. Это занимает большую часть времени такой разработки.

Такими вот усилиями проект делается… за 2–3 дня. Именно мощный базовый каркас, остальное — точечные правки программиста после сверки функционала по техническому заданию. То, что программист делал 80 часов, теперь делается за 40.

Получается, на этом этапе программист скушал 100 000 ₽ за 40 часов работы, а также 6 000 ₽ на аккаунты для Codex.

Добавим сюда ещё нашу амортизацию на время приёмки — 16 часов программисту и 16 часов менеджеру — 80 000 ₽. И получается, проект уже стоит 348 000 ₽?

• 150 000 ₽ — менеджер;

• 12 000 ₽ — подписки менеджера;

• 100 000 ₽ — программист;

• 6 000 ₽ — подписки программиста;

• 80 000 ₽ — амортизация.

И да и нет. Первый проект точно будет дороже, ибо надо учитывать «теневую инфраструктуру», которая будет всё это обслуживать: VPN, карты иностранных банков, иностранные номера телефонов. Список примерных затрат:

• VPN на несколько человек в год — 4 000 ₽. Можно дешевле, можно дороже;

• Номера телефонов — 2 000 ₽ за штуку, плюс 500 ₽ раз в год в рамках обслуживания. Можно дешевле;

• Иностранные карты — от бесплатных выпусков до… тут нет ограничений, но я беру карты за 800 ₽.

VPN за 4 000 ₽ потянет 100% пару человек. На каждую подписку ChatGPT нужен свой номер телефона, и желательно не покупать больше 2 подписок на 1 карту: может прилететь бан карты и аннулирование подписок.

Знаю людей, кто на 1 карту 10 подписок брал, и всё круто, а у меня есть кейс, когда за 3 уже бан словил.

Поэтому плюс 10 000–15 000 ₽ можно прибавить к стоимости проекта на первом этапе. Потом лучше эту сумму распределить по всем проектам, посчитав среднегодовую сумму трат.

Но ведь качество кода… плохое?

Да, статья про экономику, но, справедливости ради, для аутсорсинговой компании код очень даже рядом с экономикой. И я тут не только про LTV.

Что будет, если этот проект попадёт на обслуживание другому программисту? Или другой компании? Пострадает ли наша репутация как подрядчика? Да блин, банально, мы-то сможем его дальше обслуживать больше месяца?

Знаете, я долго думал над этими вопросами, экспериментировал и пришёл к выводу — никаких проблем нет при адекватных бизнес-процессах.

Сам по себе код — нормальный. Уверен, что сложно будет понять на глаз, написал это человек или нейросеть:

Да даже если понять, толку-то с этого? Код сложно воспринимается? Маловероятно, может быть лишь только из-за урезанного контекста скриншота, не более.

Всё читаемо и хорошо передаётся в третьи руки. На код никто не жаловался (пока). Да и ведь чистота кода не самое главное при передаче, нужна ведь ещё общая документация, описание сложных процессов, банальное описание процесса запуска программы в dev и production режиме.

А саму чистоту кода довольно просто контролировать. Мне на этапе приёма достаточно внимательно смотреть пул-реквесты разработчиков. А разработчикам после окончания работы нейросети достаточно посмотреть, правильно ли она поняла данные ей примеры кода и не сделала ли чего лишнего. Чего-то большего тут написать не смогу, увы. Но больше секретов нет.

Итог

Можно сказать, что явные 20% мы точно экономим на такой разработке. Причём 20% за хороший проект — это пара сотен тысяч рублей.

Но стоит отметить 3 важные вещи:

1. Это работает с относительно небольшими и предсказуемыми проектами, ибо когда мы работаем с огромной кучей кода (даже не микросервисы), то весь проект в Codex фиг загрузишь, тут придётся работать немного по другой методологии — GPT First. Но это уже материал для другой статьи, потому что тут совсем иные процессы, хотя общие переплетения есть.

2. Это все та же разработка, где за контроль и качество в первую очередь отвечает человек. Нейросеть – это лишь инструмент для кодогенерации. Поэтому, по моему личному ощущению, контроля тут должно быть даже больше чем обычно это нужно.

3. Кто возьмёт в этом «новом мире» обязанность разработки дизайна простых систем? В нашем случае это проект-менеджеры, это их добровольный выбор (из-за ненависти к дизайнерам, лол). Но в будущем хорошая ли это стратегия или надо формировать отдельную вакансию/позицию под это в штат? Я пока не знаю.

Ну и маленькая ремарка: сэкономленные 20% я не считаю крутой прибылью, это что-то вроде нашей гибкости. Как минимум, это возможность ронять цены в будущем, чтобы бороться за заказы, ну а пока — из этой суммы формируется наш «экспериментальный фонд». Из этих денег мы спонсируем разные эксперименты наших сотрудников с нейросетями и тестируем разные шутки.

Как-то так, спасибо за внимание. Надеюсь, наш опыт будет полезен другим людям. Если было интересно читать — поддержите лайком и/или комментарием.