Двадцать лет индустрия последовательно снижала порог входа в разработку. Сегодня для целого класса задач его почти не осталось. А людей, которые взяли и что-то поменяли, больше не стало.

Одно обещание, четыре волны

BPM обещал, что бизнес будет собирать процессы сам, без аналитиков и программистов. Self-service BI — что руководитель построит нужный отчёт за десять минут вместо заявки в очередь. Low-code и no-code — что приложение больше не требует похода к разработчикам. Теперь то же самое обещают LLM, и на этот раз обещание выглядит убедительнее прежних: не нужно даже осваивать конструктор, достаточно объяснить словами, что ты хочешь получить.

Каждая волна была технологически честной. Инструменты действительно работали, барьер действительно падал. Но результат каждый раз оказывался одинаковым: активно пользуется меньшинство, и это меньшинство подозрительно похоже на тех же людей, что и в прошлый раз.

Портал, который сделал один человек

Недавно встречались с коммерческим директором крупного ИТ-вендора. Он показал внутренний портал, который собрал сам, с помощью AI-инструмента: коммерческие предложения, продуктовый каталог, обучающие материалы, аналитика по сделкам — всё в одном месте.

Ещё несколько лет назад такая штука почти гарантированно стала бы проектом. Требования, оценка, бюджет, аналитик, разработчик, очередь в ИТ, месяцы. А здесь один мотивированный человек просто взял и сделал.

История отличная, и заканчиваться она должна была выводом «вот и всё, теперь так может каждый». Но меня зацепили две детали, которые в этот вывод не помещаются.

Первая. До появления этого человека в большой sales-организации подобного не сделал никто. Причём потребность существовала давно: люди заказывали отчёты, просили доработать CRM, жаловались на разрозненность материалов. Возможность появилась не вчера — инструменты были доступны и месяц, и полгода назад. Не хватало не доступа, а того, кто возьмётся.

Вторая. Когда портал появился, пользоваться им начали не все. Часть продавцов продолжила работать по-старому — с файлами на диске и вопросами в чат. Инструмент был лучше прежнего порядка, бесплатный и доступный, но одного этого не хватило.

Где на самом деле узкое место

Мы двадцать лет действовали по логике, которая кажется самоочевидной: человеку трудно создать инструмент → сделаем создание проще → человек начнёт создавать.

Проблема в том, что между «теперь я могу» и «мне настолько нужно, что я пойду и сделаю» лежит дистанция, к технологии отношения не имеющая. И вторая такая же дистанция — между «я сделал» и «этим пользуются другие».

Любое изменение внутри компании раскладывается на три части:

Инициатива Кто-то замечает проблему и решает взять её на себя
Реализация Собственно создание решения — здесь AI меняет всё
Adoption Остальные начинают этим пользоваться
AI радикально удешевил середину: один мотивированный человек делает то, для чего раньше нужна была проектная команда. Крайние части остались ровно там же, где были.

AI не создаёт инициативу. Не рождает желания взять чужую по формальным признакам проблему и сделать её своей. И не отвечает на вопрос, почему сорок человек должны поменять привычный способ работы, потому что сорок первый собрал портал.

Возражение, которое стоит принять

Самый честный контраргумент — временной. Инструменты стали по-настоящему доступными недавно, привычки меняются медленнее технологий, и через пару лет картина может оказаться другой.

Отчасти соглашусь. Но у предыдущих волн времени было достаточно: BPM с нами больше пятнадцати лет, self-service BI — около десяти. Если бы дело было только в сроках, мы бы уже увидели другую картину хотя бы там.

Есть и второе возражение, посерьёзнее: может, инициатива и adoption — не константа, а тоже функция от усилий, просто мы вкладывались не туда. Вот с этим я согласен полностью. Именно поэтому вывод из наблюдения не «ничего не изменится», а «менять надо другое».

Что из этого следует

Я всё меньше верю в сценарий, где благодаря AI каждый сотрудник становится разработчиком собственных приложений и агентов. Опыт четырёх волн подряд говорит, что так не будет.

Скорее произойдёт другое: люди, которые и раньше хотели что-то менять, получат непропорционально большие возможности это делать. Разрыв между теми, кто меняет, и теми, кто ждёт изменений, не сократится — он вырастет.

И тогда задача компании в эпоху AI формулируется иначе, чем принято. Не «научить всех создавать AI-решения» — это повторение той же ошибки на новом витке. А найти тех, кому действительно хочется что-то менять, дать им инструменты и, что важнее всего, не задушить их процессами согласования.

Таких людей в организации обычно немного, и они редко совпадают с теми, кому это положено по должности.

Мы работаем из этой же логики: начинаем проект не с выбора платформы, а с вопроса, кому в компании изменение действительно нужно и что мешает остальным. Об этом — в разделе Что мы делаем.