В апреле 2025 года Тоби Лютке, основатель и CEO Shopify, опубликовал в X мемо с заголовком «Reflexive AI usage is now a baseline expectation at Shopify» — рефлекторное использование ИИ теперь базовое требование для всех в компании. Он выложил его сам, узнав, что документ и так утекает и его вот-вот покажут в дурном свете.

Тезисы были жёсткие. «Использование ИИ эффективно — теперь фундаментальное ожидание от каждого в Shopify». Прежде чем просить дополнительный хедкаунт и ресурсы, команда обязана показать, почему она не может получить нужный результат с помощью ИИ. Тем, кто хотел бы не участвовать — можно попробовать, но «я не вижу, как это сработает сегодня, и тем более завтра. Стагнация почти гарантирована, а стагнация — это медленный провал».

Полтора года спустя, во вторник, на подкасте The Knowledge Project, тот же Лютке публично назвал побочный эффект собственного мандата.

Гранаты со слопом

«Мы называем это slop grenades — гранатами со слопом, которые люди кидают друг в друга. Это определённо плохо», — сказал он. Речь про нерецензированные письма и код, сгенерированные ИИ: сотрудник запускает модель, получает объёмный результат, не вчитывается в него и пересылает дальше. Дальше это уже не его время — а время коллеги, который должен всё это разобрать и понять, что не так.

Лютке описал механику предельно конкретно: «Ты по-настоящему это не читаешь, и теперь это должно проверить твои коллеги, и они такие: "здесь что-то не так"». Проблема не в том, что ИИ пишет плохо. Проблема в том, что мандат «используй ИИ всегда» без встроенной ответственности за результат превращает экономию времени одного человека в дополнительную работу для всех, кому это прилетает.

Асимметрия, которую обычно не считают

Асимметрия затрат 1:600. Сгенерировать 5 страниц отчёта — 3 секунды работы автора. Проверить их на галлюцинации — 30 минут когнитивного труда коллег. Соотношение времени автора и времени проверяющего — примерно 1:600, и это несоответствие незаметно ровно до тех пор, пока «время создать» и «время проверить» никто не считает по отдельности.

Цикл нулевой ценности. Схема «5 слов → ИИ → 400 слов → ИИ → 5 слов» — один сотрудник просит модель развернуть короткую мысль в длинный текст, получатель просит другую модель сжать этот текст обратно до короткой мысли — тратит ресурсы двух человек и двух серверов, производя 0% полезного эффекта: итоговая мысль та же, что и в начале, просто обросшая по пути ненужным объёмом.

Метрика новой лени. Старую лень было легко засечь: 0% объёма, отсутствие результата видно сразу. Новая лень выглядит как продуктивность: +500% объёма при −90% плотности смысла. Формально — план перевыполнен, отчёт длиннее, писем больше. По факту полезной информации на страницу стало в разы меньше — просто это, в отличие от старой лени, не видно на первый взгляд.

Цена в цифрах

Параллельно с Лютке к похожему выводу пришли исследователи BetterUp Labs и Stanford Social Media Lab: в опросе 962 американских офисных сотрудников больше половины — 52,7% — признались, что сами пересылали коллегам нерецензированный ИИ-результат, который исследователи назвали термином «workslop» (независимо от «slop grenades» Лютке — термины разные, явление одно и то же). 38% сообщили, что получали такой «слоп» от других и тратили на переделку в среднем 3,4 часа в месяц; 36% после этого предпочитали вообще не работать с приславшим его коллегой повторно.

В пересчёте на деньги это около 186 долларов в месяц потерянного времени на одного сотрудника, а для организации на 10 000 человек — до 9 миллионов долларов в год. Методология тут другая, чем у Лютке (внешний опрос, а не внутреннее наблюдение CEO), но вывод тот же: экономия времени у того, кто нажал «сгенерировать», превращается в чужие потерянные часы — просто в другом месте цепочки.

Не только в Shopify

Лютке — не единственный, кто вслух признал разворот. Луис фон Ан, CEO Duolingo, ровно так же годом ранее продвигал политику «AI-first» на весь штат, а теперь говорит, что при масштабировании порядка 20% контента, созданного ИИ, оказывается «чистым слопом» — тем, что требует полноценной переделки, а не правки.

Схема у обоих одинаковая: мандат сверху «используйте ИИ по умолчанию» → метрика использования ИИ растёт → количество нерецензированного, но формально «сделанного с помощью ИИ» результата растёт вместе с ней → нагрузка на ревью и постпроверку переезжает на тех, кто раньше просто получал готовую работу.

Почему это касается разработки конкретно

Shopify уже даёт сотрудникам доступ к GitHub Copilot, Cursor и Claude Code — то есть львиная доля «slop grenades», о которых говорит Лютке, это в буквальном смысле код, а не только письма. Для инженерных команд это не абстрактная корпоративная проблема, а версия истории, которую любой разработчик, работавший с ревью чужого ИИ-кода, уже видел вживую: pull request на пятьсот строк, который прошёл через модель, но не прошёл через голову автора. Мы уже писали о том, как ИИ меняет рынок труда в разработке — здесь та же логика с другой стороны: не рынок найма, а рабочий процесс внутри уже нанятой команды.

Мандат «используй ИИ» сам по себе не решает вопрос качества — он решает вопрос скорости черновика. Ответственность за то, что происходит после черновика — ревью, тестирование, понимание того, что именно написано — никуда не девается и никуда не может деться на модель. Если организация требует использования ИИ, но не перестраивает процесс ревью под возросший поток черновиков, она не ускоряется — она просто передвигает узкое место с автора на рецензента.

Практический вывод простой и звучит не как отказ от ИИ, а как уточнение к любому «используйте ИИ по умолчанию»: ответственность за результат остаётся на человеке, который его отправляет, а не на модели, которая его написала. Компании, которые это не проговаривают явно, довольно быстро — как показывают и Shopify, и Duolingo — получают свою версию гранаты со слопом.