ИИ в команде 1С: кто подхватит, кто саботирует и что вышло, когда мы убрали разработчиков
Инструменты с ИИ мы раздали всем одинаково. Пользоваться начали трое. Тогда мы протестировали двадцать два человека и увидели, от чего это зависит на самом деле — и заодно поняли, почему «просто научить» не работает. А дальше сделали то, о чём в отрасли спорят: перевели доработку 1С на связку «аналитик + модель» и почти полностью убрали из процесса разработчиков. Рассказываю с цифрами из собственного учёта: что выросло, что оказалось сложнее, чем обещают, и как это выглядит для клиента.
По темеИнтегратор и своя команда 1С: как поделить работу и Кто лучше поддержит вашу 1С
Как выглядит сопротивление на самом деле
Никто не приходит и не говорит «я не буду пользоваться нейросетями». Сопротивление выглядит совсем иначе, и поэтому его легко не заметить:
- «Некогда разбираться» — самая честная и самая частая форма. Человек не против, у него просто очередь задач, а эксперимент требует времени, которого нет.
- «Оно врёт» — после одной неудачной попытки. Модель действительно ошибается, и один плохой ответ закрывает тему на месяцы.
- Демонстративное согласие — кивнул на встрече, вернулся к прежнему порядку работы. Формально никто не отказался, фактически ничего не изменилось.
- Тихое обесценивание — «ну да, игрушка», сказанное новичку, который только собрался пробовать. Самая дорогая форма: она гасит не одного человека, а нескольких.
Мы потратили несколько месяцев, объясняя и показывая. Результат — почти нулевой, пока мы не перестали считать, что дело в мотивации, и не посмотрели на людей как на разных.
Что мы измерили
У нас в компании все проходят тест талантов — 34 темы по шкале от 0 до 100. Это не тест на ум и не оценка работы: он показывает, что человек делает без усилия, а что ему даётся тяжело и всегда будет даваться тяжело. Мы собрали из него индекс: какие склонности определяют, что человек реально начнёт пользоваться инструментом, а не бросит после первой демонстрации.
| Тема теста | Вес | Что она значит в работе с ИИ |
|---|---|---|
| Любознательность | ×3 | тянет пробовать новое без повода и без поручения |
| Идеи | ×3 | видит, куда это вообще приложить в своей работе |
| Аналитика | ×2 | проверяет ответ модели, а не верит на слово |
| Инициативность | ×2 | начнёт сам, не дожидаясь распоряжения |
| Скорость | ×2 | быстро перебирает формулировки запроса |
| Погружение | ×2 | докопается до настройки, а не бросит на первой ошибке |
| Взгляд вперёд | ×1 | видит, чем это станет через полгода |
Полную таблицу по всем двадцати двум мы не публикуем — это внутренняя картина компании. Ниже пять типичных профилей, чтобы было видно, как считается индекс и чем верх списка отличается от низа: цифры округлены, роли обобщены. Зелёным — те, кто начинает сам; оранжевым — те, кому инструмент нужно приносить готовым.
| Профиль | Индекс | Любозн. | Идеи | Аналит. | Инициат. |
|---|---|---|---|---|---|
| Руководитель команды | 76 | 88 | 88 | 75 | 88 |
| Аналитик-энтузиаст | 69 | 50 | 88 | 75 | 75 |
| Аналитик из середины списка | 56 | 75 | 63 | 50 | 25 |
| Специалист поддержки | 47 | 50 | 50 | 25 | 75 |
| Автор этой статьи, основатель компании | 44 | 25 | 63 | 50 | 63 |
| Руководитель без времени на эксперименты | 41 | 38 | 13 | 88 | 38 |
Строка с автором — не кокетство: в полном списке я восемнадцатый из двадцати двух. По любознательности — один из последних, по готовности пробовать новое без повода — тоже. Держит наверху рейтинга не должность, а привычка лезть в незнакомое; у меня этой привычки меньше, чем у половины команды, и полезнее это признать, чем изображать обратное. Практический вывод из собственной строки простой: раз я не в первой группе, значит моя работа — не «внедрять ИИ личным примером», а находить тех, кто в ней есть, и убирать у них с дороги всё лишнее.
Три вещи, которых мы не ожидали
Аналитика почти ничего не объясняет. Оценка 88 и выше по аналитике есть у половины компании, и в верхней части списка её ровно столько же, сколько в нижней. Проверять ответ модели умеют многие. Разница между первым и последним местом — в готовности пробовать без повода и видеть, куда это приложить. Ум тут не решает; решают любопытство и воображение.
Внизу списка — руководители. Четверо из семи в последней группе — тимлиды. Это ровно те люди, у которых меньше всего свободного времени на эксперименты, и при этом именно от них ждут, что они «внедрят ИИ в своей команде». Ждать бесполезно: им инструмент нужно приносить готовым, встроенным в их привычный порядок работы.
Автор этой статьи — восемнадцатый из двадцати двух. Индекс 44,3, любознательность 25. Человек, который принёс в компанию все эти инструменты, по складу к ним не предрасположен вовсе. Это хорошая иллюстрация к тому, что индекс — не приговор и не оценка: он показывает, чего стоит человеку каждый шаг, а не то, сделает он его или нет.
Три группы — и с каждой работать по-разному
| Группа | Сколько | Что с ними делать |
|---|---|---|
| Начнут сами индекс 60+ |
6 из 22 | Им нужно разрешение и доступ, а не обучение. Лучшее вложение — дать пилот и право потратить время на эксперимент, который может не выстрелить. |
| Начнут с толчка индекс 48–60 |
9 из 22 | Интерес есть, самостоятельного старта нет. Работает конкретная задача: «вот твой сценарий, вот инструмент, покажи результат в пятницу». |
| Нужно готовое индекс ниже 48 |
7 из 22 | Сами не начнут и не должны. Им ИИ приносят настроенным под их роль, с одним понятным сценарием и без просьбы «разобраться». |
Третья группа — не отстающие. Это ровно те люди, для которых работает не обучение, а продукт: готовое рабочее место, где ИИ уже встроен и не требует отдельного решения им пользоваться. Если у вас в компании «внедрение ИИ» застряло — скорее всего, вы всей команде выдали задачу первой группы.
Отдельная находка. Тот, кто первым освоит инструмент, — плохой кандидат на роль «сопровождать его для остальных». У наших первых двух по индексу низкие оценки по точности и дисциплине: они принесут работающий прототип и потеряют к нему интерес. Сопровождение нужно отдавать другим людям — и это две разные роли, а не одна.
Что мы сделали дальше: перевели доработку на связку «аналитик + модель»
К июлю стало понятно, что тормозит не инструмент, а схема работы. В классической схеме аналитик пишет задание, разработчик пишет код, аналитик проверяет — и на каждой передаче теряется время и смысл. Мы убрали из этой цепочки передачу: аналитик формулирует задачу модели и сам доводит результат до рабочего состояния.
Как это устроено у нас, без романтики:
- Исходники конфигурации — в git, выгрузками, а не бинарными файлами. Без этого модель не видит, что менялось, и вся затея разваливается.
- Правки — в расширении, типовая конфигурация не трогается. То же правило, что и без ИИ, просто соблюдать его стало проще.
- Прогон на копии базы и автотесты сценариев: модель пишет сценарий теста, гоняет его и чинит до зелёного результата.
- Ревью человеком — обязательно. Не «посмотреть код», а проверить постановку: сделали ли то, что нужно бизнесу.
- Документация пишется по изменениям, а не «когда будет время». Это единственное место, где эффект оказался сильнее ожидаемого: описание правки перестало быть отдельной работой, которую все откладывают.
Итоги: что показывают цифры нашего учёта
Мы ведём учёт времени по ролям, поэтому переход видно буквально по часам.
| Месяц 2026 | Часы разработки | Часы аналитиков | Задач в работе | Клиентских часов |
|---|---|---|---|---|
| Январь | 491 | 766 | 241 | 779 |
| Апрель | 500 | 830 | 488 | 1 590 |
| Июль | 240 | 1 141 | 339 | 1 425 |
| Август | 66 | 1 139 | 322 | 1 199 |
| Сентябрь (20 дней) | 14 | 740 | 247 | 743 |
Главное в этой таблице — не падение часов разработки, а то, что рядом с ним не упал объём. Количество задач, по которым идёт работа, держится в районе трёхсот в месяц весь год. Клиентских часов столько же. То есть та же работа делается без отдельного слоя разработчиков, а высвободившееся время ушло аналитикам — тем, кто разговаривает с клиентом и отвечает за результат.
Что изменилось по ощущениям команды и по обратной связи клиентов:
- Срок до первого рабочего варианта стал короче. Раньше правка ждала очереди разработчика; теперь аналитик показывает вариант на той же неделе, когда обсудили.
- Документации стало больше. Не потому что стали дисциплинированнее, а потому что её готовит та же модель, что и правку, — из фактических изменений.
- Ошибки сместились. Раньше чаще ошибались в коде, теперь — в постановке: модель безупречно делает не то, что нужно, если задачу сформулировали небрежно. Поэтому ревью постановки стало важнее ревью кода.
Чего эти цифры не доказывают. Выручка производства у нас за тот же период выросла, но в июне мы поменяли ставку часа — так что рост денег объяснять эффектом ИИ было бы нечестно. И объём задач не вырос: он сохранился. Мы получили ту же работу меньшим числом рук и с более коротким плечом до результата, а не удвоение производительности, о котором любят писать.
Что из этого можно взять руководителю
Если у вас своя команда 1С или подрядчик, три практических вывода:
- Не покупайте всем одинаковый доступ и не ждите одинакового результата. Разделите людей на тех, кто начнёт сам, тех, кому нужна конкретная задача, и тех, кому нужен готовый инструмент. Для первой группы достаточно разрешения, для третьей бессмысленно любое обучение.
- Не поручайте внедрение тимлидам по умолчанию. У них нет на это времени, и по складу они чаще в последней группе. Внедряет тот, кто уже пробует сам, — независимо от должности.
- Сначала git и копия базы, потом ИИ. Если исходники вашей 1С лежат бинарниками и нет тестового контура, любая связка с моделью будет опасной игрушкой. Порядок работы — это фундамент, а не следствие.
Частые вопросы
Вы правда уволили всех разработчиков?
Нет. Часть людей перешла в другие роли, часть внешних подрядчиков мы перестали привлекать. В цифрах видно именно это: часы на роль разработчика почти обнулились, люди из компании никуда не делись.
А кто отвечает, если модель напишет плохой код?
Тот же, кто отвечал раньше, — команда, которая ведёт вашу базу. Для клиента ничего не меняется: правка проходит ревью, прогоняется на копии и попадает в базу по тому же порядку, что и до этого.
Это работает на доработанных конфигурациях?
Работает, но требовательнее к порядку: нужны выгрузка исходников, расширения вместо правок типовой и тестовая копия. На базах, где всё менялось прямо в типовой и без истории изменений, сначала придётся навести порядок.
А тест талантов — это обязательное условие?
Нет, это наш способ не гадать. Тот же результат можно получить наблюдением: посмотрите, кто в команде за последние полгода принёс хоть один инструмент сам, без поручения. Это и есть ваша первая группа.
С чего начать
Не с инструмента и не с базы — с людей. Порядок, который сработал у нас:
- Найдите свою первую группу. Два-три человека, которые уже что-то пробуют сами — по тесту, по разговору или просто по наблюдению. Это те, кто принесёт результат без нажима.
- Дайте им настоящую задачу, а не «поиграйтесь». Кусок работы с понятным сроком и правом делать её по-новому. Эксперименты без задачи затухают за две недели.
- Соберите то, что получилось, в одном месте. Удачные запросы, шаблоны, разборы ошибок. Иначе знание остаётся у автора и уходит вместе с ним.
- Остальным принесите готовое. Не курс и не призыв, а рабочий инструмент под их задачу — тем, у кого нет времени на эксперименты, это единственный способ начать.
Когда дело дойдёт до подключения модели к доработкам, добавится второй вопрос — что в базе вообще можно менять безопасно. Тогда и смотрят на саму 1С: у нас это AI Диагностика, разбор копии базы с планом работ. Но это шаг второй, а не первый.
Если у вас уже есть свои 1С-ники и вопрос в том, как поделить работу, — про это отдельный разбор: интегратор и своя команда 1С. А если считаете экономику — интегратор, штатный программист или фрилансер.
Расскажем, как это шло у нас
Напишите, что уже пробовали с ИИ и кто в команде за это взялся. Поделимся тем, что сработало и что мы выкинули, — и подскажем, с чего начать именно вам.
Хотите работать у нас?
Ищем консультантов, аналитиков и разработчиков 1С, которым интересно работать в связке с AI-инструментами. Удалёнка, горизонтальное управление, проекты на 1С.
Смотреть вакансииили напишите нам: @pgstupko
Хотите проверить готовность своих сотрудников к AI?
Проведём такое же тестирование в вашей компании: кто подхватит инструменты первым, кому нужна поддержка и с кем работать по-другому. Напишите — реализуем.
Написать намили на почту: pavel.stupko@iteal.expert
Статья написана по внутренним данным iTeal: учёт времени по ролям за 2026 год и результаты теста талантов по 22 сотрудникам. Имена в таблице заменены на роли. Цифры относятся к нашей компании и не являются обещанием такого же результата у вас. Pavel.Stupko@iteal.expert · @pgstupko
