Исходя из статистических данных может показаться, что существует причинно-следственная связь между ростом внедрения искусственного интеллекта и тем, что ручных, повторяющихся задач у инженеров становится все больше. Но не стоит спешить обвинять в этом ИИ, пишет на портале The New Stack Лео Василиу, директор по маркетингу продуктов компании Catchpoint.
С 2020 г. количество ручных, повторяющихся задач ИТ-инженеров, которые иногда называют «тяжкой работой» (toil), неуклонно снижалось благодаря автоматизации и упорядочиванию рабочих процессов. Однако наш очередной ежегодный отчет «SRE Report 2025 Insight» показал удивительную обратную тенденцию: медиана времени, затрачиваемого на тяжкий труд, в 2025 г. перестала улучшаться и фактически вернулась к уровню 2023 г.
Учитывая ускорение темпов внедрения ИИ, легко задаться вопросом, есть ли здесь причинно-следственная связь. Заголовки новостей кричат о том, что автоматизация заменяет рабочие места, но инженеры тихо ворчат о новых трудозатратах, которые она влечет за собой — переплетение цепочек подсказок, отвлечение внимания от накапливающегося технического долга или отладка галлюцинированного кода. Как сказал один из DevOps-инженеров, «я трачу больше времени на исправление „творческих“ инфраструктурных шаблонов ИИ, чем на написание собственных».
Однако в отчете представлена и другая точка зрения. Ссылаясь на результаты исследования «2024 DORA Report», в нем говорится о том, что, хотя ИИ ускоряет создание ценности, организации часто направляют вновь обретенный потенциал на решение новых задач. Возможно, это и уместно, но давайте не будем игнорировать «слона в серверной»: ChatGPT предшествовал тяжкий труд.
Вспомните
Прежде чем обвинять ИИ, давайте рассмотрим пять достоверных, не связанных с ИИ причин возрождения тяжкого труда и то, что вы можете с ними сделать.
1. Ловушка совместной работы «всегда на связи»
Современная работа — это цирк разрозненных инструментов. Пинги Slack! Командные оповещения! Всплывающие окна календаря! Мы тратим часы на переключение контекста, получение одобрений или согласование противоречивых обновлений на разных платформах. То, что в теории автоматизировано, на практике превращается в ручную работу — тяжкий труд, замаскированный под высокую продуктивность. Согласно Asana «Anatomy of Work Index», сотрудники тратят почти 60% своего времени на «работу вокруг работы», оставляя лишь 27% времени на квалифицированную работу и 13% на стратегическое планирование.
Что вы можете сделать:
- Оптимизируйте инструменты совместной работы. Объявите войну «работе вокруг работы». Проведите ревизию инструментов — действительно ли вам нужно 14 каналов Slack для «срочных дел»? Введите «тихие часы» для глубокого погружения в работу.
- Автоматизируйте координацию. Если тикет Jira переходит в статус «выполнено», пусть Zapier сообщит об этом Slack. У людей есть дела поважнее.
2. Рост теневых ИТ
Команды часто используют несанкционированные инструменты и SaaS-приложения без централизованного контроля, что приводит к появлению разрозненных систем, требующих ручной передачи и сверки данных. Маркетинг использует Airtable. Отдел продаж поклоняется Notion. Инженеры привержены Coda. Никто из них не говорит на одном языке. Внезапно вы оказываетесь в роли санитара данных, копирующего-вставляющего, как будто на дворе
Хуже того, некоторые из этих инструментов не просто не санкционированы — о них даже не знают в ИТ-отделе, пока они не создадут разрушительную [ручную] халабуду. Исследование, проведенное Software AG, показало, что половина всех сотрудников используют несанкционированные инструменты ИИ, которые обычно называют «теневыми ИТ».
Что вы можете сделать:
- Убедитесь, что тени от теневых ИТ — это не галлюцинации. Выявите и оцените все используемые в настоящее время неавторизованные приложения, удалив лишние инструменты. Будьте готовы найти инструменты, которые на самом деле приносят пользу и о которых ИТ-отделы даже не задумывались.
- Создайте платформу самообслуживания. Предложите командам предварительно одобренные и интегрированные решения, чтобы сократить несанкционированное использование SaaS. Это похоже на платформенный инжиниринг — создание структурированной среды, в которой команды могут работать быстро, не создавая хаоса интеграции.
3. Ползучая бюрократия, вызванная страхом
Организации, избегающие рисков, увеличивают количество согласований, аудитов и документации, чтобы смягчить последствия ИТ-инцидентов в DevOps. Развертывание кода теперь требует пяти подписей, ручного ведения журнала и расследования для исправления опечаток — тяжкий труд, маскирующийся под управление.
Что вы можете сделать:
- Включите мониторинг производительности Интернета (IPM) в свой жизненный цикл. Получите полную видимость внешних зависимостей, обнаруживайте проблемы до их эскалации и быстрее решайте инциденты, сократив необходимость в излишних согласованиях и ручном контроле.
- Внедрите расследования без преследования. Создайте культуру, которая будет извлекать уроки из инцидентов, а не возлагать на кого-то вину, что позволит оптимизировать процессы.
4. Технический долг продолжает накапливаться
Многие организации до сих пор используют устаревшую инфраструктуру, что создает сложности при работе с современными нативно-облачными инструментами. Такое несоответствие часто приводит к ручному вмешательству для устранения технологических пробелов.
Что вы можете сделать:
- Примите подход к модернизации по модели «удушающего фикуса» («strangler fig»). Постепенно заменяйте унаследованные компоненты микросервисами, сохраняя при этом работоспособность основных систем.
- Создайте центр передового опыта для мониторинга. В зависимости от того, на каком этапе цифровой трансформации или модернизации находится ваша организация, вам понадобится центр передового опыта, занимающийся мониторингом или наблюдением за работой конечных пользователей, чтобы минимизировать последствия изменений.
- Инвестируйте в интероперабельность. Используйте API или промежуточное ПО (например, MuleSoft), чтобы соединить старые и новые системы, сократив ручную работу по склеиванию.
5. Культура «скорых решений»
Под давлением необходимости сиюминутных результатов команды часто срезают углы, выбирая ручные обходные пути вместо долгосрочной автоматизации. Исследование, проведенное Stripe, показало, что разработчики тратят около 42% своего времени на обслуживание, что снижает их способность сосредоточиться на инновациях.
Что вы можете сделать:
- Стимулируйте надежность. Ставьте перед командой и руководством цели, связанные с измеримым сокращением ручных задач.
- Выделите спринты автоматизации для «сдвига в целом» (shift-wide). Вместо того чтобы рассуждать о «сдвиге влево» («shift-left») или «сдвиге вправо» («shift-right»), возьмите на вооружение подход «сдвига в целом», выделяя не менее 10% инженерных циклов на автоматизацию ручных задач в рамках всего жизненного цикла CI/CD. Подход «сдвига в целом» заставляет команды работать вместе, согласовывая усилия по всему конвейеру, а не оптимизируя их по отдельности. В результате система становится более эффективной в целом, а не просто улучшает отдельные части.
ИИ — злодей или просто зеркало?
Данные очевидны: трудозатраты растут. Но почему? Виноват ли в этом ИИ или он просто отражает привычки, которые мы игнорировали годами, — скорые решения, бюрократическую раздутость и устаревшие системы, скрепленные цифровой изолентой?
Отчет «SRE Report 2025 Insight» не разрешает споры. Однако он напоминает нам, что трудозатраты процветают в условиях неопределенности. Усилит ли ИИ существующие неэффективности или создаст совершенно новые, зависит от того, как мы им распорядимся. Исправьте культуру. Безжалостно автоматизируйте. И во имя продуктивности удалите половину своих каналов Slack.
