The Architecture of a Modern Outsourcing Company - AI Was Supposed to Make This Easy, Right? [ukr]

Що насправді відбувається з аутсорс-компанією в еру AI? Клієнти перестали питати «скільки це займе» — вони приходять з власною оцінкою. Вони переоцінили нас без нашої обіцянки й без нашої згоди. Довгострокове планування зламалось, а з ним — фінансова модель і ієрархія позицій.

Доповідь про те, як ми через це проходимо — на двох конкретних кейсах.

Перший: клієнт попросив ×10 продуктивності з наступного спринту. Ми не пообіцяли, що ручна робота зникне — пообіцяв інший вендор. Клієнт зняв 6 із 10 наших інженерів і замінив їх «рієм агентів». Розберемо, як той рій влаштований, чому фічі не доїжджали до продакшену і чому інженерів зараз повертають.

Другий: ми поставили ту саму ставку самі — максимальний AI у власному експерименті. 2.5 місяця замість одного, одна з чотирьох фіч переписана після релізу, сотні багів.

І те, що з цього вийшло корисного: як ми знайшли, що реальний блокер делівері — це піари, як влаштований наш PR-класифаєр, у якому порядку працюють Claude, класифаєр і розробники, і правило 80%. Плюс відповідь на питання, яке стосується кожної аутсорс-компанії: та сама фіча — менше годин при схожому рейті. Клієнт платить менше, а ми маємо частіше не помилятись.