Навіщо менеджеру технічна грамотність, якщо є AI

Світ IT швидко змінюється, і 2025 рік стане переломним для менеджерів. AI вже автоматизує рутину, пришвидшує процеси та допомагає з прийняттям рішень. Але чи можна повністю покластися на AI?

Уявімо ситуацію: менеджер дає розробникам завдання, а у відповідь чує — «це неможливо» або «на це піде три місяці». Без технічних знань складно зрозуміти, чи це реальна оцінка, чи просто спроба виграти час. Тут можна спробувати запитати AI, але чи зможе він дати правильну відповідь? Чи зможе він врахувати всі нюанси конкретного проєкту? У цій статті ти знайдеш відповіді на всі запитання.

Як AI допомагає IT-менеджеру

Хороша новина – AI справді спрощує життя. Ось де він незамінний:

✅ Розподіл ресурсів – аналізує навички команди та доступність, оптимізує залучення фахівців у кількох проєктах.

✅ Аналіз вимог – прогнозує ризики, необхідні ресурси та можливі проблеми ще на старті.

✅ Стратегічне планування – створює дорожні карти, оптимізує терміни та розподіл ресурсів.

✅ Розумне управління завданнями – дробить фічі на підзадачі, розподіляє їх за навантаженням та навичками.

✅ Інтелектуальна документація – індексує файли, структурує інформацію, спрощує доступ до даних.

Де AI не варто довіряти

❌ Оцінка реальної складності завдання. AI може описати API, але не оцінить реальну складність його інтеграції саме у вашій системі. Через це менеджер ризикує взятися за проєкт із невиправдано оптимістичними термінами.

❌ Розв’язання конфліктів у команді. AI не може врахувати міжособистісну динаміку та розрізнити професійну дискусію від затяжного конфлікту. Його відповіді базуються на текстах із відкритих джерел, а не на реальних емоціях і мотивах команди.

❌ Оцінка ризиків при розробці. AI ігнорує технічний борг, застарілі бібліотеки та нестандартні архітектурні рішення. Він не може сказати вам, що критична частина коду не оновлювалася кілька років і є потенційною «бомбою сповільненої дії».

❌ Перевірка маніпуляцій команди. «Це неможливо зробити» – фраза, яка може звучати з різних причин. AI не зможе сказати, чи це справді технічне обмеження, чи команда просто не хоче братися за цю роботу.

❌ Вибір технологій. AI може радити популярні технології, не враховуючи реальну специфіку вашого продукту. Наприклад, він може рекомендувати мікросервіси там, де монолітна архітектура була б дешевшою та ефективнішою.

Реальні кейси, де технічні знання рятують

Кейс 1: Невдалий реліз через автоматизоване тестування

У 2023 році компанія Knight Capital Group втратила $440 млн за 45 хвилин через некоректне автоматизоване тестування. AI не врахував змін у коді та дозволив розгортання застарілих алгоритмів, що призвело до хаотичних фінансових транзакцій.

✅ Висновок: Менеджер із технічними знаннями міг би перевірити, як працюють системи автоматизації, і запобігти катастрофі.

Кейс 2: Надмірна довіра до AI у виборі технологій

У 2022 році компанія Stability AI використовувала AI для рекомендацій щодо вибору технологічного стеку. AI запропонував найсучасніше рішення, яке було надто дорогим і ресурсозатратним. У результаті витрати перевищили бюджет, і компанія була змушена повернутися до простішого підходу.

✅ Висновок: Технічний менеджер міг би оцінити реальні потреби продукту та знайти більш ефективне рішення. AI порадив використовувати масштабовану хмарну інфраструктуру, але менеджер, розуміючи реальні потреби продукту, обрав простіше й дешевше рішення. Це заощадило компанії тисячі доларів.

Кейс 3: Автоматизовані прогнози витрат, що завели компанію в збитки

У 2021 році компанія Zillow довірила AI прогнозування вартості нерухомості та прийняття рішень щодо купівлі. AI неправильно оцінив ринок, через що компанія придбала нерухомість за завищеною ціною. Втрати перевищили $500 млн, і проєкт було закрито.

✅ Висновок: AI не завжди враховує реальні бізнес-фактори, і рішення потрібно перевіряти технічно підкованими менеджерами. Розробники заявили, що API неможливо підключити через технічні обмеження. Менеджер перевірив документацію та знайшов спосіб інтеграції, уникнувши зайвих витрат.

AI — це потужний інструмент, який полегшує життя IT-менеджера, але він не може замінити критичне мислення та технічну грамотність. AI може пояснити, що таке API, показати приклади REST-запитів і розповісти про аутентифікацію через OAuth. Але він не допоможе вам вирішувати реальні технічні виклики, такі як, усунення помилок 403 або 500 чи уникнення перевантаження сервера.

AI не розуміє бізнес-контексту та технічних обмежень вашого проєкту, не оцінить правові нюанси API, ліцензійні обмеження чи реальні ризики інтеграції. Він не врахує, що вибір API – це не лише про технічну реалізацію, а й про майбутні зміни політик сервісів та можливі блокування.

Розуміння основ бекенду, API та принципів розробки — це навички, які допоможуть менеджеру уникнути помилок, швидше приймати рішення та ефективно взаємодіяти з командою. AI – це компас, але кермувати має сам менеджер.

Хочете краще розібратися в технічних процесах, щоб ефективніше керувати проєктами?

Завантажуйте практичний гайд «Просто про SDLC: що менеджеру потрібно знати, щоб не провалити IT-проєкт». У ньому ви знайдете:

🔹 Чіткий розбір кожного етапу SDLC: від планування до підтримки.
🔹 Конкретні приклади з реальних проєктів.
🔹 Роль проджект-менеджера на кожному етапі та інструменти, які допоможуть тримати проєкт під контролем.