Новый тип заказчика: как ИИ меняет запросы и решения в IT-разработке

Мы живем в эпоху очередной трансформации бизнес-процессов, которую характеризует активное использование нейросетей, «искусственного интеллекта» и ИИ-агентов. Эти инструменты стали обязательной частью многих этапов разработки продукта. Естественно, изменения затронули и постановку задач, и формулирование целей, и сам подход к пониманию сути продукта.

Появился новый тип заказчиков, вдохновленных идеями вроде: «Нейросеть за 5 промптов напишет идеальный продукт» или «Я сделал 20 MVP за вечер, не зная программирования».

Мы, как компания, занимающаяся разработкой сложных IT-решений, хотим поделиться своим взглядом на эту тенденцию и показать, какие вызовы и возможности она открывает.

Терминология и ожидания

Начнем с очевидного: современные нейросети, включая ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Grok и другие, не являются полноценным «искусственным интеллектом».

Сегодняшние надежды, связанные с ИИ, во многом основаны на медийной иллюзии. Термин «искусственный интеллект» привычен массовой аудитории благодаря фильмам, книгам и играм, поэтому легко продается. Но его использование порождает завышенные ожидания.

Большая часть пользователей воспринимает ИИ-агентов как то, чем они не являются. В итоге возникают заблуждения, логические ошибки и неправильные выводы.

Основные ограничения нейросетей

Нейросети подвержены ряду особенностей, которые влияют на их работу:

1. Заточенность под конкретные задачи. Разные модели справляются по-разному: одни лучше пишут код, другие — тексты, третьи — помогают с бизнес-задачами. Рядовой заказчик часто не знает, куда обращаться, и может использовать неподходящую модель.
2. Склонность к «галлюцинациям». Нейросеть может уверенно выдавать недостоверную информацию, если ее обучающие данные были ограничены или неточны.
3. Предвзятость. Обучение на больших корпусах текстов переносит в ответы модели стереотипы и социальные искажения.
4. Персонализация. Модели стремятся «угодить» пользователю, подстраиваясь под его стиль и ожидания. Это создает иллюзию согласия, даже если ответ в реальности другой.
5. Недостаточная интерпретируемость. Большинство нейросетей — «черный ящик». Даже разработчики не всегда могут объяснить, почему выбран именно такой результат.
6. Чувствительность к формулировкам. Незначительное изменение в вопросе может привести к радикально иному ответу.
7. Многозначность текста. Если вопрос сформулирован двусмысленно, модель может неверно интерпретировать намерения.
8. Ограниченность памяти. Нейросети плохо удерживают долгий контекст: они могут забывать детали и терять нить разговора.

Новый заказчик и его ожидания

По нашему опыту, новый тип заказчиков обращается к нейросетям с такими установками:

• незнание вышеупомянутых особенностей;
• абсолютное доверие: «Это же ИИ! Я его оплатил — значит, он не обманет»;
• ожидание экспертности «уровня гуру»;
• ожидание мгновенного результата, хотя на практике требуется несколько итераций;
• восприятие ИИ как сотрудника-человека, которому можно делегировать задачи в стиле: «Он сам поймет, что я имею в виду».

Мы наблюдаем, что нейросети начинают участвовать во всех этапах: от подготовки ТЗ до обработки коммерческих предложений и консультаций по продукту.

Где заказчики используют ИИ

1. Формирование требований

ИИ помогает:

• быстро подготовить шаблон идеи,
• собрать и структурировать мысли,
• составить первичное ТЗ для оценки,
• проверить, что не упущены базовые элементы.

Проблема в том, что эти артефакты часто отправляются «как есть», без проверки. Это приводит к противоречиям в документации и даже нелепым ошибкам (например, требование «измерять пульс по фото»).

2. Обработка коммерческих предложений

ИИ ускоряет сравнение предложений от разных компаний. Но слабое место здесь — формулировка промптов и контекст. Модель может посчитать ненужными работы, которые ранее сама же рекомендовала в ТЗ.

3. Ответы на вопросы и уточнения

Все чаще заказчики используют чат-ботов и ассистентов для консультаций. ИИ воспринимается как «лояльный эксперт», которому доверяют больше, чем самой компании-исполнителю.

Как адаптироваться компаниям

Использование ИИ на стороне заказчика будет только расти. Чтобы эффективно работать с таким типом клиентов, компании важно адаптировать процессы. Мы рекомендуем:

• Принять изменения в коммуникации.
• Обучать сотрудников. Например, у нас в RentaTeam проходят еженедельные митапы по работе с ИИ-агентами.
• Развивать критическое мышление. Учить сотрудников и заказчиков перепроверять выводы моделей.
• Адаптировать формат документов. Делать коммерческие предложения и ТЗ более удобными для автоматической обработки.
• Использовать ИИ внутри компании. Проверять собственные материалы через ИИ-агентов, получать обратную связь и улучшать структуру документов.
• Создавать шаблоны и инструкции. Они помогают унифицировать документацию и упрощают работу с автоматическим анализом.

Заключение

ИИ и нейросети становятся неотъемлемой частью взаимодействия между заказчиком и подрядчиком. Это меняет характер коммуникации, требования к документам и ожидания от процесса.

Компании, которые научатся учитывать этот фактор, будут выигрывать: они смогут говорить с новым типом заказчиков на одном языке, снижать риск недопонимания и формировать более доверительные отношения.