На первый взгляд AI-native звучит как очередной красивый ярлык для компаний, где всем выдали ChatGPT, Claude Code, Cursor и пару внутренних ботов. Но если смотреть не на инструменты, а на то, как реально работает компания, картина становится интереснее.Оказывается, значительная часть нашей работы — это не создание продукта и даже не принятие решений. Это перенос контекста. Клиент что-то сказал. Аналитик понял и оформил. РП пересказал. Разработчик уточнил. QA нашёл неоднозначность. Архитектор вспомнил, что три года назад похожее решение уже ломалось. Новичок спросил, где это описано. Все снова собрались на встречу, потому что в Jira непонятно, в Confluence устарело, а “без Пети никто этот модуль не понимает”.Снаружи это выглядит как привычная разработка продукта. Внутри — как огромный информационный конвейер, где клиентские сигналы превращаются в требования, требования — в дизайн, дизайн — в код, код — в тесты, релизы, эксплуатацию и новую обратную связь. И чем больше проект, тем дороже становится не сам код, а движение смысла через людей, документы, задачи, переписки и решения. И что с этим делать?