# Адам Моссери: «В мире ИИ вкус и человеческое суждение становятся главной валютой» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=yQ_EWmtfWvQ Канал: Lenny's Podcast Опубликовано: 09.07.2026 --- В современном мире разработки продуктов происходят тектонические сдвиги: привычные структуры команд рушатся, роли размываются, а ИИ меняет саму суть инженерного дела. Адам Моссери (Adam Mosseri), возглавляющий Instagram, в беседе с Ленни Рачицким (Lenny Rachitsky) анализирует, как изменились процессы в Meta, почему «вкус» становится главной валютой профессионала и как алгоритмы соцсетей наконец-то начинают по-настоящему понимать человеческие интересы. ## 🚀 Новая эра продуктовых команд: от специализации к «подам» [[JUMP:02:09]] По словам Адама Моссери, в 2026 году каноническая структура продуктовой команды в Meta радикально трансформировалась [02:38]. Ранее стандартная группа состояла из «чёртовой дюжины» специалистов: нескольких инженеров под iOS и Android, серверных разработчиков, менеджера продукта (PM), дизайнера и дата-сайентиста. Теперь на смену этой громоздкой структуре пришли компактные «поды» (pods). Ключевые характеристики новой структуры: * **Численность:** от 4 до 6 инженеров-генералистов вместо 13 узких специалистов [03:18]. * **Роль Product Staff:** новая эволюционная ступень PM, который объединяет в себе функции дизайнера, аналитика и исследователя [03:33]. * **Гибкое привлечение экспертов:** узкопрофильные специалисты (например, по ценообразованию или глубокой аналитике) привлекаются только для решения конкретных сложных задач [03:45]. Моссери утверждает, что маленькие команды эффективнее: они тратят меньше времени на координацию и принимают решения быстрее, избегая «дизайна комитетом» [04:14]. ## 🛠 Размытие ролей и появление «Product Staff» [[JUMP:05:48]] Границы между профессиями продолжают стираться. Адам Моссери отмечает, что многие задачи, которые раньше требовали отдельного специалиста, теперь автоматизированы. Например, базовый анализ воронки (waterfall analysis) для Reels раньше делал дата-сайентист, а теперь PM может получить эти данные мгновенно с помощью внутренних ИИ-инструментов [06:47]. По мнению главы Instagram, это ведет к ряду изменений на рынке труда: 1. **Тревога специалистов:** дизайнеры и аналитики опасаются вытеснения, так как инженеры и «генералисты» начинают выполнять их функции [08:33]. 2. **Ставка на вкус:** Моссери сохраняет оптимизм в отношении дизайнеров («I'm pretty long on designers»), утверждая, что ИИ сложнее всего автоматизировать человеческий вкус и эстетическое чутье [08:47]. 3. **Переход из дизайна в продукт:** сильнейшие «Product Staff» — это зачастую бывшие дизайнеры или аналитики, которые расширили свою зону влияния на стратегию и бизнес [10:18]. Адам Моссери подчеркивает: «Вкус имеет значение. В мире, где строить вещи становится всё проще, важнее всего становится понимание того, *что именно* стоит строить» [08:20]. ## 🤖 Как ИИ меняет инженерную культуру и лидерство [[JUMP:16:48]] Процесс разработки ПО переходит от написания кода к планированию и ревью. Моссери указывает, что инженеры в ИИ-лабораториях теперь тратят 40–60% времени на проверку кода, созданного моделями, а не на его ручное написание [17:29]. Что это значит для карьеры: * **Демократизация навыков:** Моссери признается, что сам начал снова программировать (vibe coding), будучи «посредственным инженером в удачный день», благодаря помощи ИИ-моделей [18:34]. * **Ценность человеческого мозга:** По мнению спикера, за людьми остается суждение и стратегия [24:05]. ИИ может давать обратную связь, но он не может сформулировать видение или выбрать «мнение» (opinionated path) без участия человека. * **Ограничения ИИ в стратегии:** Адам считает, что если просить ИИ создать стратегию «лениво», получится предсказуемый и скучный результат. Эффективная стратегия требует учета множества контекстов: от регуляторной среды до психологии команды [27:07]. В Meta отказались от идеи «лидербордов по трате токенов» (token spend leaderboards), считая это плохой метрикой [21:30]. Моссери рассматривает вычислительные мощности ИИ как любой другой ресурс (Headcount или бюджет на маркетинг), который требует управления ROI [22:10]. ## 👁 Секреты алгоритма Instagram: от векторов к словам [[JUMP:34:23]] Существует миф, что алгоритм Instagram обладает глубоким семантическим пониманием интересов пользователя. Моссери опровергает это: долгое время алгоритмы работали с «нечитаемыми» артефактами — гигантскими векторами в многомерных пространствах, которые не имели текстовых описаний [34:58]. Однако благодаря LLM ситуация меняется: * **Дешифровка векторов:** Теперь ИИ может описать часть «карты интересов» пользователя человеческим языком, например: «глубокий снобизм в отношении пуровер-кофе» [36:03]. * **Функция «Твой алгоритм»:** Instagram начинает давать пользователям больше агентности, позволяя видеть темы, которые система считает им интересными, и корректировать их [36:55]. * **Проблема хронологической ленты:** Моссери объясняет, почему она часто разочаровывает. В такой ленте побеждают те, кто постит чаще всех (крупные СМИ, агрегаторы), вытесняя редкие, но важные обновления от близких друзей [39:09]. Исследования показывают, что при переходе на хронологический порядок использование приложения и удовлетворенность пользователей снижаются в долгосрочной перспективе [40:52]. ## 🎨 ИИ-контент: попутный ветер для Instagram? [[JUMP:40:56]] Адам Моссери уверен, что рост объемов синтетического контента станет «попутным ветром» (tailwind) для платформы [41:17]. Его аргументация строится на следующих тезисах: 1. **Тяга к аутентичности:** В мире избытка ИИ-генерации люди будут еще сильнее ценить креативность, человеческий взгляд и подлинную личность автора [42:49]. 2. **Инвестиции в индивидуальность:** Власть переходит от институтов (команд, редакций) к личностям. Игроки стали важнее клубов, журналисты — важнее газет [41:56]. 3. **Маркировка контента:** Моссери считает неправильным фильтровать ИИ-контент только за то, что он создан инструментами. Нужно судить по качеству и точке зрения автора [44:34]. При этом он допускает, что в будущем будет практичнее маркировать «снятый камерой» (реальный) контент, чем пытаться отловить весь ИИ-контент [47:06]. Среди интересных примеров ИИ-креатива Моссери выделяет аккаунты **Plastic Dream Sequence** [45:15] и **If Only AI** [45:56], которые используют нейросети как кисть для создания уникальных миров. ## 📉 Уроки провалов: Facebook Home и Reels v1 [[JUMP:1:00:21]] Моссери откровенно рассказывает о своих крупнейших неудачах: * **Facebook Home (2013):** Попытка создать оболочку над Android совместно с HTC была «захватывающим провалом» [1:00:42]. Адам вынес из этого урок: иногда лучшее, что можно сделать с идеей без product-market fit — это качественно довести её до финала и закрыть, чтобы перестать тратить ресурсы. * **Первая версия Reels (2019):** Изначально Reels встроили внутрь Stories, пытаясь использовать их импульс роста. Это была ошибка: контент Reels терялся и быстро исчезал [1:01:47]. Если бы Instagram запустил Reels как отдельный примитив в 2019, а не в 2020 году, Tik Tok, по мнению Моссери, мог бы не достичь такого масштаба во время пандемии [1:02:14]. ## 👨‍👩‍👧‍👦 Дети и экранное время [[JUMP:1:03:03]] Как отец троих детей (10, 8 и 6 лет), Моссери придерживается политики четких границ: * **Заработанное время:** Дети получают доступ к iPad (по 90 минут на выходных) только если выполнят домашнее задание трижды в неделю по полчаса [1:03:44]. * **Цифровая грамотность:** Вместо полного запрета Адам учит старшего сына «вайб-кодингу». Вместе они создали платформер из 19 уровней в стиле Super Mario [1:05:25]. * **Позиция по школам:** Спикер поддерживает запрет смартфонов в классах, но считает критически важным, чтобы дети учились использовать ИИ как рабочий инструмент, иначе они окажутся в невыгодном положении в будущем [1:04:51]. В завершение Адам Моссери призывает помнить о сложности принимаемых решений: «За каждым спорным решением почти всегда стоят компромиссы. Мы — люди, которые стараются сделать всё возможное, и эти дебаты никогда не бывают такими простыми, как кажется со стороны» [1:07:37].