Angie Jones про автономную инженерную организацию и ее последствия (Рубрика #AI4SDLC) Посмотрел вчера выступление Angie Jones "Building an Autonomous Engineering Org", которое начинается как обычная история успеха про AI-агентов, а в конце заканчивается крайне интересными вопросами про будущее таких организаций. Сейчас Angie Jones работает VP of DevEx в Agentic AI Foundation, но в докладе она делится своим опытом работы в Block, где, по ее словам, последние пару лет участвовала в превращении инженерной организации на 3 500 человек в автономную инженерную организацию. У ребят получилось и сначала это ощущалось как реализация мечты ... пока не стало кошмаром и не закончилось сокращением половины штата, которые стали избыточны при такой автономии ... Но если возвращаться к первой части доклада, то Angie говорит о том, что AI adoption сам по себе почти ничего не доказывает. В Block уже через пару месяцев около 90% инженеров регулярно использовали Goose и Claude Code, были метрики и счета за токены, но features не доезжали до клиентов быстрее. Компания прошла стадию экспериментов внедрения, но не дошла до получения ценности. И для того, чтобы говорить о степенях движения к агентной инженерной организации (где инженеры используют AI-агентов как основной способ получать engineering outcomes) она вводит шкалу автономности инженера относительно агента — Stage 0 - AI вообще не используется в рабочем процессе — Stage 1 - autocomplete и похожие подсказки, но без agent mode — Stage 2 - чат с агентом, но без реальных PR — Stage 3 - инженер делегирует агенту задачи и проверяет результат — Stage 4 - несколько агентов работают параллельно — Stage 5 - агенту можно отдать целую задачу, и он способен выдать прод результат без постоянного вмешательства людей До Stage 3 они дошли через использование AI чемпионов, а не массовым обучением всех подряд. Jones выбрала примерно 50 инженеров из критичных команд, которые могли тратить около 30% времени на AI enablement и умели работать с недетерминированностью моделей. Мысль в том, что если стратегия зависит от того, что каждый из 3 500 инженеров сам станет продвинутым пользователем, то широкого эффекта не случится. Чемпионы сначала делали репозитории AI-ready. Это звучит скучно, но именно там начинается автономность: agents.md, claude.md, файлы с правилами, повторяемые рабочие процессы, позже скиллы для агентов, AI code reviewer и аттрибуция AI инструментов в PR. Агенту нужен контекст, правила, команды сборки и понимание, что именно в этом репозитории считается хорошим изменением. Все эти изменения были не одинаковыми для всех, а учитывали специфику: web, mobile, JVM backend, монорепозитории и маленькие сервисы требовали разных подходов. Дальше автономность стала нативной для мест, где уже рождается работа: Slack, Jira, Linear, GitHub issues. В одном примере инженер прямо в Slack спрашивает Goose про баг, агент идет в репозиторий, подтверждает проблему, предлагает варианты исправления, команда выбирает вариант, и Goose возвращается с PR. По словам Jones, цикл обсуждение -> диагностика -> согласование -> fix занял около пяти минут. Это уже не coding assistant в IDE, а участник delivery loop. Через три месяца после запуска чемпионской программы, AI-authored code вырос на 69%, reported time savings - на 37%, а автоматические PRs - в 21 раз. Stage 4 принес новый bottleneck: если инженеры запускают в 3-4 PRs больше, review ломается первым. Block подключил AI code review как обязательную часть контура: Codex на репозиториях, auto-fix loop, где один агент находит проблему, другой исправляет и коммитит изменения в PR. Плюс потребовались cloud workspaces: ноутбуки инженеров переставали выдерживать несколько параллельных агентов. Stage 5 потребовал уже не инструмента, а модели организации. Команда начала строить Builder Bot - оркестратор с машинно-читаемой мировой моделью всей компании: где какие сервисы лежат, как они связаны, какие зависимости между кодовыми базами. По словам Jones, речь шла о примерно 25 000 репозиториев. Без такой карты агент может написать локальный патч, но не может планировать изменение через несколько продуктов и систем. Технически история закончилась Stage 5 тем, что любой сотрудник мог обратиться к Builder Bot в Slack и попросить исправить баг или реализовать feature, даже без GitHub. И вот здесь доклад заканчивается увольнениями и вопросами вида: если мы дали людям возможность построить автономную инженерную организацию, могло ли это стать аргументом для того, чтобы людей стало меньше? #AI #AI4SDLC #Engineering #Agents #Management #PlatformEngineering #Leadership #Processes