# Эндрю Амброзино: «В мире ИИ вкус становится важнее кода» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=P3KDebPTUrw Канал: Lenny's Podcast Опубликовано: 28.06.2026 --- Эндрю Амброзино, руководитель разработки десктопного приложения Codex в OpenAI, описывает тектонический сдвиг в создании ИТ-продуктов. В мире, где искусственный интеллект делает написание кода практически бесплатным, традиционные процессы проектирования и управления продуктом переворачиваются с ног на голову, выдвигая на первый план «вкус» и умение курировать бесконечный поток идей. ## 🔄 Инверсия процесса разработки продукта [[JUMP:02:30]] По мнению Эндрю Амброзино, традиционный процесс разработки, ориентированный на минимизацию рисков перед дорогостоящей реализацией, остался в прошлом [03:12]. Раньше компании тратили месяцы на исследования, написание PRD (документов с требованиями) и проектирование, потому что «написание кода» было самой дорогой частью. Сегодня ситуация изменилась на противоположную. Ключевые изменения в подходе: * **Доступность реализации:** Любой сотрудник, даже не обладающий навыками программирования, может создать рабочий прототип фичи, просто используя токены нейросети [03:26]. * **Избыточность идей:** Внутри OpenAI часто возникает ситуация, когда 90 независимых команд одновременно создают 90 разных прототипов одной и той же функции [04:45]. * **Смена приоритетов:** Главной задачей лидера становится не «как это сделать», а «что из этого выбрать». Реализация больше не является дефицитным ресурсом. Амброзино подчеркивает, что хотя многие провозглашают «смерть документов» (PRD), он с этим не согласен [07:18]. Когда реализация становится слишком легкой, возрастает риск зациклиться на прототипе, который выглядит готовым к релизу, но не решает фундаментальных проблем. Документы по-прежнему необходимы для достижения ясности в неопределенных областях [08:12]. ## 🎨 «Вкус» как главный профессиональный навык [[JUMP:10:25]] В эпоху ИИ понятие «вкус» (taste) перестает быть абстрактным эстетическим термином и становится критически важным инструментом отбора. Эндрю Амброзино считает, что именно вкус позволяет отличить «сигнал от шума» в мире бесконечного контента, генерируемого ИИ [05:11]. Амброзино выделяет несколько составляющих вкуса: 1. **Системное мышление:** Понимание того, как конкретная фича вписывается в общую экосистему продукта [11:15]. 2. **Эстетическая интуиция:** Способность почувствовать, соответствует ли анимация или интерфейс семантическому смыслу действия [11:42]. 3. **Кураторство:** Умение выбрать лучший вариант из множества сгенерированных ИИ итераций [05:11]. Собеседники отмечают, что ИИ всё ещё значительно отстает от человека в дизайне [12:06]. Амброзино связывает это с тем, что дизайн сложнее «оценить» количественно, в отличие от кода (который либо компилируется, либо нет) [12:49]. Кроме того, в дизайне важна новизна и культурный контекст, в то время как ИИ-модели склонны воспроизводить уже известные паттерны [14:35]. ## 🛠 Крах ролей и модель «зонной защиты» [[JUMP:21:35]] В команде Codex границы между должностями стираются. Амброзино описывает это как «коллапс ролей», где название должности определяется как «среднее арифметическое того, на что вы тратите свое время» [22:37]. Особенности структуры команды в OpenAI: * **Техническая грамотность всех участников:** Дизайнеры «говорят на языке инженеров» и пишут код, а продакт-менеджеры обладают глубокими техническими знаниями [21:48]. * **Универсальный титул:** Использование позиции Member of Technical Staff (MTS), которая не привязывает человека к жестким функциональным рамкам [24:04]. * **Зонная защита (Zone Defense):** Вместо того чтобы работать над одной узкой задачей, продакт-менеджеры распределяются по компании, стараясь закрыть пробелы в коммуникации и направить творческий хаос в нужное русло [29:45]. Несмотря на это, Эндрю предостерегает от полной отмены концепции ролей [25:08]. По его словам, это может привести к игнорированию накопленного опыта и лучших практик в таких дисциплинах, как продукт или дизайн. ## 📅 Планирование в условиях неопределенности [[JUMP:31:37]] Традиционные дорожные карты (roadmaps) на год вперед в условиях развития ИИ Амброзино называет «ложной точностью» [32:18]. Команда Codex придерживается гибкого подхода: * **Детализация только на короткий срок:** Чем ближе событие, тем подробнее план [32:06]. * **Ожидание «интеллекта»:** Некоторые фичи могут быть спроектированы заранее, но их запуск откладывается до выхода следующей, более мощной версии модели ИИ. * **Критичность тайминга:** Амброзино уверен, что если бы они выпустили Codex в ноябре, продукт бы провалился. Успех февральского запуска обусловлен исключительно качественным скачком в способностях моделей за этот период [33:51]. Спикер описывает феномен «передозировки AGI» (AGI-pilled), когда команды пытаются сделать продукт слишком амбициозным и автономным раньше, чем модель будет к этому готова [37:35]. Так было с ранними версиями Codex, которые пытались выполнять задачи полностью самостоятельно, но работали плохо. Успех пришел, когда модель стала интерактивным помощником, а не полной заменой человека [37:22]. ## 🤖 Личная автоматизация и Codex как «домашняя база» [[JUMP:42:15]] Амброзино использует Codex для автоматизации собственной работы руководителя. Его рабочий день начинается с «ежедневного брифинга», который ИИ формирует, анализируя тысячи Slack-каналов, почту и задачи [44:44]. Возможности Codex, которые обсуждали спикеры: * **Компьютерное использование (Computer Use):** Способность ИИ буквально «захватывать» управление компьютером, кликать по кнопкам в интерфейсах (например, в консоли Google Cloud), где нет готовых API-интеграций [47:21]. * **Создание собственных инструментов:** Эндрю привел пример видеографа OpenAI, который с помощью Codex создал расширение для Premiere Pro, чтобы ИИ мог напрямую редактировать видеофайлы [58:13]. * **Интеграция с рабочими инструментами:** Codex не стремится заменить Excel или Salesforce, но становится «домашней базой», которая координирует работу между ними [56:28]. ## 📉 Обратная сторона успеха: «Уголок неудач» [[JUMP:59:30]] Эндрю Амброзино признается, что его карьера до OpenAI не была чередой побед. Он долгое время был фаундером стартапов в жестко регулируемых отраслях, что часто ощущалось как «сплошная неудача» и «тягомотина» [1:00:22]. Свою компанию он в итоге продал буквально «по частям». Внутри OpenAI также случаются «микро-неудачи». Любая идея, предложенная в Slack, может вызвать дискуссию на 2000 сообщений о том, почему она плоха [1:01:05]. По мнению гостя, именно эта внутренняя жесткая фильтрация позволяет выпускать качественные продукты для внешнего мира. Главный совет Амброзино: «Не привязывайтесь к своему процессу — привязывайтесь к результатам, которые только вы способны обеспечить» [1:08:16]. В мире ИИ навыки владения конкретным инструментом (например, авто-лейаутами в Figma) обесцениваются, так как ИИ научится делать это лучше [1:08:29].