Наполовину проснувшись, я зачарованно смотрю на тень Серро-Татама, высочайшего пика западного хребта в Национальном природном парке Татама, который возвышается над туманом, подступающим к Кордильере-Оксиденталь. Я не могу отличить утренний туман от пара, поднимающегося от чашки густого, ароматного черного кофе в моей руке. С третьим глотком я полностью возвращаюсь в реальность: мои коллеги в Нью-Йорке тоже начинают свой день, а Остин отстает всего на час.
В настоящее время я работаю из Колумбии и делю с ними большую часть рабочего времени. Именно это пересечение часов вместе с двуязычными талантами привлекает команды из США, которые смотрят на юг в поисках специалистов по ИИ. И все же расстояние на карте — это лишь часть истории. Мы можем делить один рабочий день на двоих и при этом испытывать трудности с самой работой: кодом, моделями и окружением, которое позволяет коллеге продолжить с того места, где остановились мы. Когда пакеты, модели и окружения не совпадают в разных странах, одна команда быстро превращается в три. Вот что необходимо разделять распределенной ИИ-команде, чтобы работать как единое целое.
Ищите не дальше юга
Вы создаете продукт в США и хотите расширить команду? Будете ли вы искать специалистов по всему миру или в своем часовом поясе? Pick any South American capital: it’s at most two hours from New York. В регионе также силен уровень владения английским языком: Аргентина занимает первое место в Латинской Америке и 26th in the world on the EF English Proficiency Index. Доступны двуязычные высококвалифицированные кадры.
Представьте себе команду с инженерами в Мехико, Боготе, Лиме, Сантьяго-де-Чили, Буэнос-Айресе, Сан-Паулу и Нью-Йорке, находящимися в нескольких часовых поясах друг от друга, которые работают над одним и тем же продуктом, причем рабочие звонки планировать относительно легко.
In 2012, David Vélez, a Colombian, couldn’t open a bank account in Brazil; в 2013 году он основал Nubank вместе с Кристиной Хункеирой, бразичанкой, и Эдвардом Виблом, американцем. Тринадцать лет спустя у компании more than 140 million customers. Ее инженерная сеть теперь охватывает как минимум восемь стран в Америке и Европе, от Уругвая и Аргентины до США и Германии, а с конца 2025 года она нанимает инженеров в Торонто. Компания также называет Python «основой нашего стека, особенно для создания систем на базе ИИ-агентов».
Nubank начал смотреть на север: в январе 2026 года компания получила условное одобрение на работу в качестве национального банка в США, а в сентябре Nu запустился в Соединенных Штатах под руководством Хункеиры в качестве генерального директора Nu US. Nubank демонстрирует то, на что способны латиноамериканские таланты.
Пропасть
Вы могли бы проехать от Анкориджа до Буэнос-Айреса по Панамериканскому шоссе, если бы не Дарьенский пробел — около 106 километров (66 миль) тропических джунглей, где дорога обрывается. Джунгли за моим утренним туманом тянутся на север к этому пробелу, на границе между Колумбией и Панамой.
Эль-Тапон-дель-Дарьен (Дарьенский пробел) — подходящая метафора отсутствия мостов в технологической сфере между нашими странами, а также между Северной, Центральной и Южной Америкой. Цель состоит в том, чтобы создавать сильные команды, которые работают вместе через границы.
Когда код должен пересекать границы
Географическая близость — это лишь отправная точка. Инженерный мост представляет собой общий способ выбора зависимостей и моделей, контроля доступа агентов и воспроизведения работы коллеги. Один инженер создает ИИ-приложение в блокноте в Боготе, другой настраивает модель в Рио-де-Жанейро, а третий готовит ее к продакшену в Сан-Франциско. Какие версии пакетов они использовали? Откуда взялась эта модель и что разрешает ее лицензия? Кто проверял, к чему имеет доступ агент? Сможет ли кто-нибудь воссоздать окружение в следующем месяце?
Рассмотрим четыре показательных сбоя в таком совместном проекте:
Версии пакетов: блокнот в Боготе запускается, но зависимость разрешается в другую версию в Сан-Франциско. Окружение собирается, но приложение ведет себя иначе. Команде нужен общий учет версий и конфигурации, которые привели к протестированному результату. AI Artifacts предоставляет пакеты, собранные из исходного кода и подписанные, каждый из которых поставляется со спецификацией состава программного обеспечения (SBOM).
Происхождение и лицензирование моделей: инженер в Рио интегрирует модель с открытыми весами и многообещающими результатами, но ее происхождение и разрешенное коммерческое использование не проверялись. Команде необходимо идентифицировать точную модель и изучить ее лицензию, прежде чем полагаться на нее. AI Artifacts также включает модели с документированным происхождением и лицензированием.
Доступ агентов: агент программирования может получить доступ к репозиториям и инструментам за пределами поставленной перед ним задачи. Даже работающий код может скрывать чрезмерные разрешения. Команде необходимы четкие границы доступа и проверка того, что агент может читать, изменять или выполнять. AI Security & Guardrails с использованием Enkrypt AI от Anaconda тестирует на проникновение модели, агентов и соединения по протоколу Model Context Protocol (MCP) перед релизом и применяет защитные механизмы во время выполнения.
Воспроизводимость и передача дел: месяц спустя производственная команда не может воссоздать протестированное окружение или определить, какая ревизия модели использовалась. Для поддерживаемой передачи необходимо, чтобы окружение, модель, зависимости и изменения были зафиксированы вместе с валидацией на целевой инфраструктуре. AI Workspaces предоставляет разработчикам утвержденные модели, агентов и воспроизводимые среды в уже используемых ими инструментах, включая Kilo, а AI Orchestration превращает проекты в повторяемые, отслеживаемые рабочие процессы, переходящие от разработки к продакшену.
То, как команда справляется с этими четырьмя задачами, определяет, станет ли многообещающее демо системой, которую сможет поддерживать другая команда. В совокупности эти возможности делают Anaconda Platform надежной основой для фабрики разработки ИИ (AI Dev Factory), которую уже строит ваша команда.
Вернувшись в Боготу, этот инженер может открыть общий проект в Kilo Desktop в том же окружении, которое используют ее коллеги в Рио и Сан-Франциско, выбрать модель из одобренных командой вариантов и попросить агента помочь написать изменения или тесты к ним. Перед передачей в Сан-Франциско она проверяет код и запускает его в общей среде проекта. Kilo помогает ей работать с моделями и агентами программирования; среда и средства управления, описанные выше, помогают ее коллеге воспроизвести и проверить то, что она передает. Политики, элементы контроля доступа и бюджеты, установленные ее компанией, распространяются и на ее работу. Наличие более чем одной готовой модели также имеет значение, как я написал в статье «What Colombian Coffee Growers Can Teach Dev Teams About Model Lock-In». Если вы хотите увидеть, что получат ваши разработчики, изучите AI Workspaces.
Инструменты могут позаботиться о коде, но совместная работа, которая делает мечту реальностью? Это совсем другая история. Моя команда полностью удаленная — это и благословение, и проклятие. Я скучаю по кулеру с водой и разговорам на кухне, по доверию, которое строится при ежедневной работе бок о бок. Инструменты поддерживают связь в нашей работе, но они не могут заменить доверие. Для этого нужно смотреть друг другу в глаза, тепло улыбаться, принести чашку кофе на стол коллеги, когда знаешь, что он отчаянно в ней нуждается.
Увы, последний глоток кофе. Туман над Татамой рассеивается, и ее вершина теперь кажется как будто ближе, чем некоторое время назад. Пролетает желтая бабочка, ее крылья сияют в утреннем солнце. Я не могу не думать о Габриэле Гарсии Маркесе и его 1982 Nobel Prize lecture. Габо надеялся, что «роды, обреченные на сто лет одиночества, обретут, наконец и навсегда, второй шанс на земле». Он имел в виду прежде всего нас, латиноамериканцев.
Орехово-карамельный привкус все еще ощущается, а моя надежда крепнет, когда я думаю об ИИ-командах, охватывающих весь континент. Эта возможность уже здесь. Дорога, возможно, никогда не пересечет Дарьен, но наши команды — смогут.
Когда вы будете думать о том, где строить в следующий раз, посмотрите ли вы на юг? Если вы создаете и развертываете ИИ с командами по разные стороны границ, запросите демоверсию Anaconda Platform.
