Lenny's Podcast: парадокс AI — больше автоматизации, больше людей, больше работы

Этот выпуск Lenny’s Podcast был опубликован 24 мая 2026 года. Гость — Дэн Шиппер, сооснователь и CEO Every, медиа- и программной компании, где примерно 30 человек создают AI-нативные продукты и одновременно пишут о том, как AI меняет работу. Every функционирует как своего рода живой эксперимент: наблюдения Шиппера о влиянии AI на занятость основаны на том, как его команда адаптируется в реальном времени, а не на экономическом моделировании.

Выпуск выстроен вокруг парадокса: чем больше AI-автоматизации внедряет компания, тем больше людей ей, как правило, требуется. Это противоречит доминирующей идее о том, что внедрение AI равнозначно сокращению штата. Объяснение Шиппера: автоматизация не устраняет работу, а смещает её. Каждая новая AI-система порождает задачи по координации, надзору, оценке и поддержке, требующие участия людей. Итоговый эффект в компаниях, за которыми он наблюдает, — рост найма, а не его сокращение.

Ключевые выводы

PM хорошо позиционированы в нынешнем сдвиге. Работа PM зависит от суждений о том, что создавать и для кого — суждений, требующих контекста о пользователях, стратегии и организационных ограничениях. Такое рассуждение не автоматизируется так же, как написание тикетов или конспектирование встреч. Шиппер ожидает, что спрос на PM останется высоким.
Full-stack дизайнеры становятся значительно ценнее. Дизайнер, способный также писать производственный код с помощью AI-инструментов, может закрыть разрыв между дизайнерским замыслом и реализацией без цепочки передачи задач. Для продуктовых команд, управляющих процессом от дизайна к разработке, это меняет представление о том, что может сделать небольшая команда.
Forward-deployed engineers пользуются высоким спросом. Шиппер ожидает роста спроса на специалистов, которые встраиваются в компании-клиенты для настройки и адаптации AI-систем под конкретные рабочие процессы. Этот профиль соответствует более широкой корпоративной тенденции — AI-вендоры выстраивают сервисы внедрения вместе со своими продуктами.
SaaS не умирает. Вместо предсказаний о крахе SaaS под давлением AI, Шиппер утверждает, что SaaS-продукты, используемые совместно с AI-инструментами, улучшат маржинальность, поскольку пользователи будут самостоятельно покрывать стоимость AI-токенов. Для PM, создающих SaaS-продукты, это влечёт последствия для ценообразования и дизайна платформы.
Успевание за развитием моделей — это карьерная стратегия. Совет Шиппера для тех, кто беспокоится о замещении: оставаться близко к AI-возможностям по мере их развития, воспринимая каждый новый релиз как возможность расширить личный потенциал, а не как угрозу существующим навыкам.

Стоит смотреть если

Вы управляете продуктовой командой, которая активно перестраивается вокруг AI-возможностей, или регулярно отвечаете на вопросы руководства о численности персонала и влиянии автоматизации. Прогнозы Шиппера достаточно конкретны, чтобы их можно было обсуждать и оспаривать, а фреймворк «парадокса автоматизации» даёт готовый язык для таких разговоров.