Это один из тех навязчивых, слегка тревожных вопросов, которые закрадываются в ночные чаты Slack и дискуссии за чашкой кофе среди программистов, основателей компаний и, честно говоря, всех, кто когда-либо сталкивался с загадочной ошибкой. С одной стороны, инструменты ИИ становятся все быстрее, точнее, почти невероятно точными в том, как они выдают код. С другой стороны, разработка программного обеспечения никогда не сводилась только к оттачиванию синтаксиса. Давайте разберемся подробнее — не скатываясь к обычному антиутопическому научно-фантастическому сценарию «машины захватят власть».
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Лучшие инструменты ИИ для тестирования программного обеспечения
Откройте для себя инструменты тестирования на основе искусственного интеллекта, которые делают контроль качества умнее и быстрее.
🔗 Как стать инженером в области искусственного интеллекта
Пошаговое руководство по построению успешной карьеры в сфере искусственного интеллекта.
🔗 Лучшие инструменты для создания ИИ без программирования
С легкостью создавайте решения на основе искусственного интеллекта без программирования, используя лучшие платформы.
Программисты важны 🧠✨
За всеми клавиатурами и трассировками стека инженерия всегда заключалась в решении проблем, творчестве и системном мышлении . Конечно, ИИ может создавать фрагменты кода или даже каркас приложения за считанные секунды, но настоящие инженеры делают то, к чему машины даже не прикасаются:
-
Способность понимать сложный контекст .
-
Необходимость находить компромиссы (скорость, стоимость, безопасность… всегда требует умения балансировать).
-
Работа с людьми , а не только с кодом.
-
Выявление необычных, нетипичных случаев, которые не вписываются в четкую схему.
Представьте себе ИИ как невероятно быстрого и неутомимого стажера. Полезный? Да. Но управляющий архитектурой? Нет.
Представьте себе: команда разработчиков хочет добавить функцию, которая будет связана с правилами ценообразования, старой логикой выставления счетов и ограничениями по тарифам. Искусственный интеллект может разработать часть этой функции, но решение о том, куда разместить логику , что исключить и как не испортить счета в процессе миграции, — это задача человека. В этом и заключается разница.
Что на самом деле показывают данные 📊
Цифры поразительны. В структурированных исследованиях разработчики, использующие GitHub Copilot, выполняли задачи примерно на 55% быстрее, чем те, кто программировал в одиночку [1]. Более широкие отчеты? Иногда до 2 раз быстрее благодаря встроенному в рабочие процессы искусственному интеллекту [2]. Распространение также огромно: 84% разработчиков либо уже используют, либо планируют использовать инструменты ИИ, а более половины специалистов используют их ежедневно [3].
Но есть один нюанс. Рецензируемые работы показывают, что программисты, использующие ИИ в качестве помощника чаще писали небезопасный код и часто уходили от с чрезмерной уверенностью в своих силах [5]. Именно поэтому фреймворки делают упор на защитные механизмы: контроль, проверки, человеческие проверки, особенно в деликатных областях [4].
Краткое сравнение: ИИ против инженеров
| Фактор | Инструменты искусственного интеллекта 🛠️ | Программисты 👩💻👨💻 | Почему это важно |
|---|---|---|---|
| Скорость | Молния на вращающихся фрагментах [1][2] | Медленнее, осторожнее | Главное — не грубая скорость. |
| Креативность | Ограничен своим обучающим материалом. | Действительно умеет изобретать | Инновации — это не копирование шаблонов. |
| Отладка | Предлагает способы устранения поверхностных дефектов. | Понимает, почему он сломался. | Важно знать первопричину. |
| Сотрудничество | Оператор-одиночка | Преподает, ведет переговоры, общается. | Программное обеспечение = командная работа |
| Стоимость 💵 | Дешево за выполнение задачи | Дорого (зарплата + льготы) | Низкая стоимость ≠ лучший результат |
| Надежность | Галлюцинации, рискованная безопасность [5] | Доверие растет с опытом. | Безопасность и доверие имеют значение. |
| Согласие | Необходимы аудиты и надзор [4] | Разработка правил и процедур аудита | Во многих областях это не подлежит обсуждению. |
Взрывной рост числа помощников в программировании с использованием ИИ 🚀
Такие инструменты, как Copilot и IDE на базе LLM, меняют рабочие процессы. Они:
-
Мгновенно создайте черновой вариант текста.
-
Предложите подсказки по рефакторингу.
-
Расскажите об API, с которыми вы никогда не работали.
-
Даже результаты анализов (иногда нестабильные, иногда твердые) получаются.
В чем подвох? Задачи начального уровня теперь стали тривиальными. Это меняет подход к обучению новичков. Бесконечные циклы становятся менее актуальными. Более разумный путь: позволить ИИ сначала написать черновик, а затем проверить : написать утверждения, запустить линтеры, провести агрессивное тестирование и проверить наличие скрытых уязвимостей безопасности перед слиянием [5].
Почему ИИ до сих пор не может полностью заменить...
Скажем прямо: ИИ — мощный, но и… наивный. У него нет:
-
Интуиция — умение распознавать нелепые требования.
-
Этика — взвешивание справедливости, предвзятости и риска.
-
Контекст — понимание того, почему та или иная функция должна или не должна существовать.
Для критически важных программных продуктов — в финансовой, медицинской, аэрокосмической отраслях — нельзя рисковать, используя систему «черного ящика». Фреймворки ясно дают понять: ответственность остается за людьми, начиная с тестирования и заканчивая мониторингом [4].
Эффект «среднего звена» на рынок труда 📉📈
Искусственный интеллект наиболее эффективно действует на игроков со средним уровнем навыков:
-
Начинающие разработчики : уязвимы — базовый код автоматизируется. Путь развития? Тестирование, инструменты, проверка данных, анализ безопасности.
-
Старшие инженеры/архитекторы : Более безопасный вариант — ответственность за проектирование, руководство, управление сложными процессами и координацию работы ИИ.
-
Специализированные компании : Еще безопаснее – безопасность, встроенные системы, инфраструктура машинного обучения, области, где важны особенности предметной области.
Вспомните калькуляторы: они не вытеснили математику. Они изменили перечень навыков, которые стали незаменимыми.
Человеческие черты. Искусственный интеллект спотыкается.
Искусственному интеллекту по-прежнему не хватает некоторых сверхспособностей инженеров:
-
Борьба с запутанным, устаревшим кодом, напоминающим спагетти.
-
Умение распознавать недовольство пользователей и учитывать эмпатию при проектировании.
-
Как ориентироваться в офисной политике и вести переговоры с клиентами.
-
Адаптация к парадигмам, которые еще даже не изобретены.
Как ни парадоксально, но человеческий фактор становится самым существенным преимуществом.
Как обеспечить себе стабильное будущее в карьере 🔧
-
Организуйте, а не конкурируйте : относитесь к ИИ как к коллеге.
-
Удвойте усилия по пересмотру : моделирование угроз, спецификации как тесты, наблюдаемость.
-
Углубленное изучение предметной области : платежи, здравоохранение, аэрокосмическая отрасль, климат — контекст имеет решающее значение.
-
Создайте собственный набор инструментов : линтеры, фаззеры, типизированные API, воспроизводимые сборки.
-
Документирование решений : ADR и контрольные списки позволяют отслеживать изменения в ИИ [4].
Вероятнее всего, будущее: сотрудничество, а не замена 👫🤖
Реальная картина — это не «ИИ против инженеров». Это ИИ вместе с инженерами . Те, кто будет активно участвовать, будут двигаться быстрее, мыслить масштабнее и избавят друг друга от рутинной работы. Те, кто будет сопротивляться, рискуют отстать.
Проверка реальности:
-
Код подпрограммы → ИИ.
-
Стратегия + критически важные решения → Люди.
-
Наилучшие результаты → Инженеры, использующие ИИ [1][2][3].
Подводим итоги 📝
Так что, инженеров заменят? Нет. Их работа изменится. Речь идёт не столько о «конце программирования», сколько о «развитии программирования». Победителями станут те, кто научится управлять ИИ , а не бороться с ним.
Это новая сверхспособность, а не увольнение.
Ссылки
[1] GitHub. «Исследование: количественная оценка влияния GitHub Copilot на производительность и удовлетворенность разработчиков». (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. «Раскрытие потенциала разработчиков с помощью генеративного ИИ». (27 июня 2023 г.). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. «Опрос разработчиков 2025 года — ИИ». (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. «Структура управления рисками ИИ (AI RMF)». (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Перри, Н., Шривастава, М., Кумар, Д., и Бонех, Д. «Пишут ли пользователи больше небезопасного кода с помощью ИИ-помощников?» ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157