Фулстеков не бывает?

Когда мне говорят, что большие проекты программисту в одиночку создать невозможно, я улыбаюсь и даже не пытаюсь спорить. В 99% случаев это правда. Но даже такая статистика не выглядит убедительно, чтобы принять за как факт и успокоиться.

На заре популяризации профессии (я считаю 2000-2010 этим периодом) стек типичного программиста был… любой! Я после школы спокойно кодил на Си утилиты для MS-DOS/Windows, десктопные приложения на Delphi, в универе автоматизацию БД на FoxPro, анимировал на ныне почившем ActionScript в Macromedia Flash, вдохновляясь роликами Happy Tree Friends 💀. Помню, написал приложение на J2ME под Symbian, чтобы искать и качать музыку с зайцев.нет с возможностью дозагрузки при обрыве (из-за обрывов мобильной связи в Opera Mini приходилось постоянно перекачивать, а мегабайты недешевые, особенно для студента). Принцип был простой: стало интересно, пошел ковырнул совершенно ублюдскую на вид документацию, (если вообще была) написал 20-30 классов, собрал с матюками и готово. И уж чего я не припомню, так это желание пройти курсы по новому языку или фреймворку, чтобы что-то с ним закодить.

Так какая у меня тогда была специализация? Правильно, тыжпрограммист. Фуллстеками тогда и не пахло. Придумали их позже не программисты, а HR-ы. Им комфортнее всех разделить по департаментам, по скилам, по грейдам, чтобы стало проще понимать кто перед ними. В период с 2010-го по 2015-ый, на который пришелся резкий рост запроса на кодеров, оказалось, что на рынке совершенно отсутствуют кадры. В компаниях осознали, получить “Symphony/Angular/Android/Spring/<название фреймворка>” разработчиков можно быстрее, чем дожидаться магистров информатики.

Вокруг запроса образовались IT курсы, вся индустрия поощряла узкоспециализированных специалистов. За 15 лет разделение по стекам закрепилось, технологии обрасли слоями нового и старого кода, а люди сочли, что твой стек - это такая зона комфорта, выходить за которую опасно для заработной платы.

Так всё таки, фуллстеки существуют или нет? На мой взгляд, уважающий себя программист должен быть способен разобраться как в сетевом стеке, так и в пайплайне рендеринга фреймов на экране смартфона, написать сервер с веб-сокетами и скрипты развертывания. У современных айтишников типичный аргумент против этого тезиса - всё знать невозможно. Так вот, всё знать и не нужно! Программные системы - это фрактал, большой «треугольник», состоящий из множества малых, таких же треугольничков. Из знания о малом, можно вывести знание о бóльшем, а не наоборот, как стремятся делать люди в погоне за сакральными знаниями из курсов. Именно поэтому, адекватные технические руководители при найме смотрят на мышление и предлагают писать код на любом комфортном языке.

Фуллстек это или нет, решайте сами или поделитесь мнением в комментариях.

Тот случай, когда смотришь на тень и видишь пиксели виртуальной реальности, в которой мы живем 😏

WWDC25 прошла великолепно. Самый интересный для меня апдейт: долгожданная многозадачность iPadOS. Об этом я напишу позже, когда поковыряю новые API.

Но первый комментарий вообще не об апдейтах. Вот что неприятно, WWDC воспринимают как очередную консюмерскую презентацию и народ бухтит: мало фич, всё не то, редизайны нам не нужны, пук-пук-пук… А на самом деле, под капотом просто лавина крайне значимых изменений. К концу года половина приложений будет в новом дизайне. Это вам не бездарный Material 3 Expressive, от одного вида которого хочется сдать смартфон обратно в магазин.

Благодаря редизайну обычные юзеры накатят ios 26 если не публичной бете, то сразу после релиза. Adoption rate новой iOS снова побьет все рекорды. Это значит, разрабочики могут внедрять новые api практически сразу, а не через 3 года. Или через 6 как в андроиде. Какой смысл накидываться на компанию за несостоявшийся апдейт Siri. Все такие умные, наслушались мастеров поджигать пердаки с ютуба и вторят за ними. Google тоже бесконечно что-то обещает. Сколько из вас пользуется Google Assistant? Много приложений уже интегрировали Gemini? Камон, никто больше не дает такой девелоперский опыт и драйв рынка как Apple.

Кейноут мощный, апдейтов много. Все апдейты в итоге бустанут AppStore волной красивых и продвинутых AI приложений. Значит вырастут доходы, появятся новые возможности для инди-разработчиков и конкурентам как всегда останется только глотать пыль. Так что, коллеги, не слушайте бухтящих пердунов, пророчащих закат корпорации. Люди любят глазами. И iOS стала приятней глазу как никогда раньше.

Попросил ChatGPT 4.1 сгенерировать изображение как он меня видит на основе наших чатов.

Неожиданно. 🫣

Блеск и нищета AI стартапов

Еще 2 года назад стартаперы были полны оптимизма вступить технологическую AI гонку и хорошенько заработать, то сейчас в воздухе витают тревожные ожидания: «а не напрасны ли усилия», «не убьет ли новый будничный апдейт Perplexity наш стартап <впишите название>.

Почему так происходит

Благодаря колоссальному притоку инвестиционных денег AI технологии: LLMs и архитектура вокруг них (RAG, векторные базы, MCP, Memory Management и тд), в невероятно короткий срок достигли своей технологической зрелости. Разница между «голой» моделью и нишевым применением в кастомизации обвязки вокруг этой модели. На BigTech тут действуют все те же силы что и раньше. Их платформа всё также должна быть достаточно универсальной.
Тем не менее для них, более нишевый AI — это не R&D на годы, а задачка на квартал.
Стартапам же приходится собирать всё с нуля, настраивать архитектуру, вечно что-то интегрировать. И, когда они что-то находят, крупняк заходит и просто встраивает этот функционал в свою экосистему предлагая апдейт за старый прайс.

Это не конкуренция. Это зачистка. Владение дорогостоящей облачной инфраструктурой, обучения AI, безудержный интерес рынка к технологии создает беспрецендентные возможности для крупных игроков отгородиться от конкуренции порогом входа.

И вот, когда 95% рынка уже распилены на годы вперед, нам остается искать возможности в оставшихся 5%. Но именно тут и могут на руках оказаться реальные козыри:

- Эксклюзивные данные: то, чего нет ни у одного облака, постоянно пополняемые up-to-date данные.

- Нишевые инструменты: умение решать проблему именно так как этого ждет клиент, подобая стандартам и правилам принятым в его области.

- Глубокая экспертиза в проблеме: тот самый отраслевой опыт, который по правилу Паретто всегда будет отсутствовать в более универсальных решениях.

Гонка за универсальную технологию среди стартапов уже закончена. Будущее за теми, кто сможет на базе доступных всем облачных «цифровых мозгов» сублимировать экспертизу и встроить ее в реальные рабочие и жизненные процессы.

Ценность теперь не в технологиях, а в данных и знаниях о реальной боли пользователя.

Цифрови… ИИ-зация!

ИИ стремительно меняет ландшафт процессов, как может показаться на первый взгляд, однако, мы еще, как говорится, не все пересели с лошади в автомобиль.

Согласно отчету Росстата за 2023 год, только 27,4% малых предприятий используют CRM-системы для управления взаимодействием с клиентами. ERP решения, обеспечивающие интеграцию внутренних бизнес-процессов, внедрены лишь у 12,1% представителей малого предпринимательства. По данным PwC, в среднем один цифровой проект на малом предприятии реализуется с бюджетом 0,8–1,2 млн рублей. В конечном счете, цифровизация в малом бизнесе преимущественно имеет фрагментарный и реактивный характер. Вместо целенаправленных стратегий используются разовые инициативы, не вписанные в общую управленческую модель.

Источник

В то же время, ИИ быстрее всего адаптируется в потребительском сегменте откуда протекает в бизнес среду. По данным исследования аналитического центра НАФИ:

В каждом третьем предприятии МСП (30%) руководители использовали инструменты на базе искусственного интеллекта.

То есть, ИИ однозначно дал толчок рынку, но низкий уровень цифровизации является ключевым барьером на пути интеграции ИИ в реальные бизнес-процессы. По данным исслевателей, основные препятствия – ограниченные бюджеты (до 60% МСБ не могут инвестировать более 3% выручки в ИТ) и нехватка квалифицированных кадров (65% компаний испытывают трудности с наймом ИТ-специалистов).

Все это является следствием низкого разнообразия предложений среди B2B инструментов и, как следствие, высокая стоимость последних. Рынок консолидирован вокруг крупных игроков, которым удалось охватить, от силы, четверть ёмкости, в то время как сервисы поменьше просто копируют функционал, не вглядываясь в реальные потребности остальной части рынка.

Бизнесу нужны недорогие компактные решения, при этом, как кубики, способные к итеративной интеграции в единую систему менеджмента. Каждое решение в отдельности должно быть достаточно простым и понятным, чтобы быть внедряемым без привлечения специалистов, достаточно недорогим, чтобы обеспечить низкий порог входа малому бизнесу, и главное, прицельно решающим реальные проблемы предпринимателей.

Хайп вокруг ИИ толкает даже закостенелых олдов смотреть в сторону цифровых решений. Открывается чудесное окно возможностей для сервисов новой формации, однако, чтобы стать востребованным одним чатом с нейронкой не отделаться. Рынок завален обертками над ChatGPT, это просто мусор, не представлющий ценности на практике.

ИИ - просто новый способ быстрее двигаться от постановки задачи к ее реализации. Он требует ювелирной инкрустации в процесс, а не натягивание процесса на ИИ. А там глядишь и цифровизация пойдет быстрее.

Коузианская сингулярность

Сейчас в интернетах широко обсуждают академическую статью (оригинал в комментах) "Коузианская сингулярность? Спрос, предложение и дизайн рынков с AI-агентами"

Рональд Коуз, в честь которого названа сингулярность, в своей знаменитой работе 1937 года “Природа фирмы” объяснил, почему фирмы существуют как организационная форма. Его ключевая идея заключалась в том, что структура нашей экономики определяется транзакционными издержками — затратами на использование рыночных механизмов для координации экономической активности. Когда транзакционные издержки высоки, экономически выгоднее организовать производство внутри фирмы (“делать”), а когда низки — покупать на рынке (“покупать”)

Авторы предполагают, что AI-агенты могут привести к радикальному снижению транзакционных издержек до уровней, близких к нулю, что станет точкой перегиба в экономической организации — своего рода “сингулярностью”. Это потенциально может фундаментально переписать границы между фирмами и рынками, которые существовали веками.

Транзакционные издержки как издержки человеческого труда

Можно утверждать, что многое в том, как мы структурируем нашу экономику и фирмы, может быть объяснено транзакционными издержками, часто издержками человеческого труда.

Поиск и сравнение предложений на рынке, переговоры об условиях, согласование контрактных деталей, контрактования и формализация договоренностей, контроль выполнения обязательств, все эти задачи исторически требовали человеческого труда, что делало их дорогими. AI-агенты могут выполнять эти функции при очень низких предельных издержках, поскольку программное обеспечение можно копировать без затрат, а единственная предельная стоимость — это стоимость вычислений, которая постоянно снижается.

Сдвиг границ “делать или покупать”

Если агенты действительно могут эффективно и дешево выполнять эти функции, мы можем стать свидетелями значительных сдвигов в традиционных границах "делать или покупать", которые определяют организацию фирм и структуру рынка.

Это означает, что многие виды деятельности, которые сейчас выполняются внутри фирм из-за высоких транзакционных издержек на рынке, могут быть вынесены вовне. Например:

- Углубление на конкретной специфике — если координация через рынок становится практически бесплатной, фирмы могут сосредоточиться на узких компетенциях.

- Вертикальная интеграция — зачем владеть всей цепочкой поставок, если агенты могут эффективно координировать множество поставщиков?

- Новые рыночные структуры — ранее невыполнимые из-за координационных издержек формы организации.

Выводы

Коуз также утверждал, что изменение подходов не обязано сделать экономику эффективней, вроде того, как ИИ должен был заменить программистов, но в итоге привел к росту их числа и разнообразия. Однако, я считаю, что экономика ИИ агентов может спровоцировать фундаментальный сдвиг в парадигме взаимоотношений между акторами рынка: гранулярной фрагментации отвественности, увеличению доверия, скорости принятия решений, точному прогнозированию спроса/выручки в координации с внешним миром и много других вещей, делающих бизнес устойчивей в наши турбулентные времена.

Делитесь с коллегами и подписывайтесь на Machine Head

А это очень интересно 🧐

Попросил Perplexity проанализировать логи и собственное окружение.

Что примечательно:

Perplexity может сгенерировать python код, выполнить его и отрефлексировать свое окружение 😁

Похоже что каждый запрос выполняется в собственном Sandbox контейнере, там особо не набедокуришь, но исследовательский интерес зашкаливает.

В потрохах: FastAPI, Jupyter, рассыпуха python и npm пакетов, буду исследовать дальше, Perplexity весьма откровенен )

Посмотреть и вдохновиться можно здесь

Update: Sandbox это не просто docker контейнер-песочница, а E2BSandbox - инструменты для запуска ресерч агентов. О дивный новый мир, я каждый день узнаю о новой ИИ тулзе. 🤪