Обзор State of Engineering Management 2026

В мае 2026 года вышел отчет — State of Engineering Management Report 2026 от компании Jellyfish, которая разрабатывает и предоставляет SaaS платформу для инженерной аналитики (SEI, Software Engineering Intelligence). Это уже седьмой по счету отчет, в этом году основные темы включают: продуктивность, эффективность, ответственность и предсказуемость команд, вклад инженерных подразделений и влияние платформ инженерной аналитики, модели инвестирования во внутренние платформы и влияние AI. Исследование было проведено в начале 2026 года в формате опроса, в котором приняло участие 636 специалистов, из различных инженерных ролей по всему миру, включая индивидуальных специалистов, менеджеров и руководителей. Респонденты представляют компании различного масштаба, от небольших инженерных команд численностью менее 10 специалистов до крупных организаций с более 1000 инженерами.

Что интересного мы отметили в отчете:

1. Рост продуктивности и эффективности команд. Подавляющее большинство респондентов отметили положительные изменения в работе своих команд за последний год. О росте продуктивности (Productivity) сообщили 91% участников исследования, тогда как только 9% не согласны с этим утверждением. Аналогичная ситуация наблюдается и в отношении эффективности (Efficiency) команд: 86% респондентов считают, что эффективность их команды выросла, в то время как 14% не отмечают подобных изменений;
2. Рост ответственности и предсказуемости команд. Большинство респондентов отмечают положительные изменения в уровне ответственности (Accountability) внутри своих команд. О росте ответственности сообщили 77% участников исследования, тогда как 22% не согласны с этим утверждением. Менее выраженная, но все же положительная динамика наблюдается в отношении предсказуемости (Predictability) работы команд: 64% респондентов считают, что предсказуемость увеличилась, в то время как 36% не отмечают улучшений;
3. Вклад инженерных подразделений в развитие бизнеса. Подавляющее большинство респондентов признают значимый вклад инженерных подразделений в развитие бизнеса. 88% участников опроса считают, что инженерные подразделения помогают формировать бизнес стратегию, тогда как лишь 12% не разделяют этого мнения. Схожие результаты зафиксированы и по двум другим утверждениям: 87% респондентов убеждены, что инженерные подразделения способствует росту бизнеса, против 13% несогласных, а 89% считают, что оно помогает бизнесу работать эффективнее в целом, при этом только 11% придерживаются противоположной точки зрения;
4. Продуктивность инженеров как основной приоритет. Продуктивность инженерных команд (Engineering Productivity) остается важной темой для руководителей, однако воспринимается ими по-разному в зависимости от уровня ответственности. Для 84,4% опрошённых продуктивность инженеров является приоритетом лично для них как для менеджеров, тогда как 25,6% не рассматривают её в качестве первоочередной задачи. При этом несколько меньше — 73,4% — убеждены, что этот вопрос столь же важен и для стейкхолдеров, которым они отчитываются, а 26,6% так не считают.
5. Влияние платформ инженерной аналитики на качество данных. Использование платформы для измерения продуктивности инженеров (SEI, Software Engineering Intelligence) напрямую связано с уверенностью руководителей в качестве данных. Среди тех, кто использует SEI-платформу, 79% считают, что их стратегия метрик обеспечивает четкие и точные данные об инженерной продуктивности, тогда как 21% не согласны с этим. В группе тех, кто не использует SEI платформу, картина заметно отличается: лишь 68% уверены в качестве своих данных, а доля несогласных возрастает до 32%;
6. Модели инвестирования во внутренние платформы. Исследование выявило четыре основные модели инвестирования в платформенные сервисы (Platform Capabilities) в организациях. Наиболее распространенная модель: выделенная команда, работающая преимущественно в реактивном режиме и воспринимаемая как центр затрат без измерения влияния на продуктовые команды (38% организаций). Вторая по распространенности модель: управление платформой как продуктом с распределением ресурсов на основе показателей эффективности и циклов обратной связи (27%). Две оставшиеся модели представлены примерно в равных долях (17%): платформа, создаваемая и поддерживаемая по необходимости силами временных сотрудников без централизованного финансирования, и платформа, оптимизированная для достижения эффективности на уровне всей организации за счет привлечения специалистов из различных инфраструктурных доменов;
7. Уровни внедрения AI инструментов в командах. Большинство команд находятся на среднем или высоком уровне внедрения AI инструментов. Наиболее распространенным (33,5%) оказался уровень Medium, при котором инструменты доступны, но активно не внедряются организацией. Уровень High, при котором инструменты поддерживаются и хорошо обеспечены, отметили 33%. Уровень Low с добровольным или самостоятельным экспериментированием зафиксирован у 12%, а Very High предполагающий сильную поддержку и высокое распространение инструментов у 10%. Обязательное использование AI инструментов (Mandated) отметили 6%, полное отсутствие или запрет 6%;
8. Влияние уровня внедрения AI на оценку эффективности автоматизации. Чем выше уровень внедрения AI инструментов в команде, тем большая доля руководителей убеждена в том, что AI автоматизация измеримо повышает общую эффективность команды. При низком уровне внедрения с этим утверждением согласны 56% респондентов. На среднем уровне доля согласных возрастает до 62%. При высоком уровне согласие выражают уже 73%. На уровне Very High положительную оценку дают 81%. В группе с обязательным использованием инструментов с утверждением согласны 70%;
9. Влияние AI кодинга на скорость разработки и продуктивность. Большинство респондентов оценивают прирост скорости разработки (Developer Velocity) и продуктивности от использования AI кодинга в диапазоне от 25% до 100%. Наиболее распространенной оказалась оценка роста в диапазоне 25-50%, которую указали 37% участников исследования. Прирост в диапазоне 50-100% отметили 24% респондентов. Наиболее значительный рост свыше 100% зафиксировали 5,7% участников;
10. Корреляция между уровнем внедрения AI и оценкой роста компании. Данные исследования демонстрируют устойчивую закономерность: чем выше уровень внедрения AI инструментов, тем большая доля руководителей считает, что перспективы роста их компании в текущем году лучше, чем в прошлом.

Основные инсайты из опроса и отчета State of Engineering Management 2026 ниже:

Результаты отчета показывают, что продуктивность инженерных команд остается приоритетом для руководителей и большинство отмечает рост продуктивности и эффективности команд, при этом предсказуемость растет заметно медленнее. Руководители, использующие платформы инженерной аналитики, чаще уверены в качестве данных о продуктивности, а оценка эффекта от AI растет вместе с уровнем его внедрения в командах. Если вам важно понять текущее состояние продуктивности и эффективности инженерных команд, выстроить прозрачную систему метрик и повысить предсказуемость разработки, обращайтесь к нам за помощью.

Мы помогаем CTO, руководителям продуктовых и платформенных команд и инженерным лидерам запускать инициативы Developer Productivity и Developer Experience на уровне компании, формировать DX и Enabling команды, разрабатывать модели оценки продуктивности на основе отраслевых фреймворков, объединяя данные опросов, инженерных систем и метрик, проводить исследования продуктивности и выявлять системные причины потерь времени, снижать когнитивную нагрузку и потери времени на ожидание, рутину и переключение контекста, выстраивать регулярный анализ продуктивности и связывать его результаты с поставкой, качеством и затратами, а также улучшать инженерную культуру, процессы и практики с учетом масштаба, структуры команд и уровня зрелости компании.

Не забывайте подписываться на наш Telegram канал Enabling.team Insights, чтобы оставаться в курсе технологических трендов.