Заменит ли ИИ программистов? Последний выбывший, выключи редактор кода.

« Последний выходящий — выключи редактор кода ». Эта ироничная фраза распространилась на форумах разработчиков, отражая тревожный юмор по поводу появления помощников-программистов на основе ИИ. По мере того, как модели ИИ становятся все более способными к написанию кода, многие программисты задаются вопросом, не постигнет ли разработчиков-людей та же участь, что и лифтеров или операторов телефонных линий — профессии, устаревшие из-за автоматизации. В 2024 году смелые заголовки провозглашали, что искусственный интеллект вскоре сможет писать весь наш код, оставив разработчиков-людей без работы. Но за шумихой и сенсациями скрывается гораздо более сложная реальность.

Да, ИИ теперь может генерировать код быстрее любого человека, но насколько хорош этот код и может ли ИИ самостоятельно справиться со всем жизненным циклом разработки программного обеспечения? Большинство экспертов говорят: «Не так быстро». Лидеры в области разработки программного обеспечения, такие как генеральный директор Microsoft Сатья Надела, подчеркивают, что «ИИ не заменит программистов, но станет важным инструментом в их арсенале. Речь идет о том, чтобы дать людям возможность делать больше, а не меньше». ( Заменит ли ИИ программистов? Правда за ажиотажем | The PyCoach | Artificial Corner | Март 2025 | Medium ) Аналогично, руководитель отдела ИИ в Google Джефф Дин отмечает, что, хотя ИИ может справляться с рутинными задачами кодирования, «ему все еще не хватает креативности и навыков решения проблем» — тех самых качеств, которые привносят в работу разработчики-люди. Даже Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, признает, что сегодняшний ИИ «очень хорош в выполнении задач» , но «ужасно справляется с полноценными задачами» без человеческого контроля. Короче говоря, ИИ отлично помогает в отдельных аспектах работы, но не способен полностью взять на себя обязанности программиста от начала до конца.

В этом аналитическом обзоре честно и объективно рассматривается вопрос «Заменит ли ИИ программистов?». Мы изучаем, как ИИ влияет на профессии разработчиков программного обеспечения сегодня и какие изменения нас ждут в будущем. На реальных примерах и с помощью современных инструментов (от GitHub Copilot до ChatGPT) мы исследуем, как разработчики могут адаптироваться и оставаться востребованными по мере развития ИИ. Вместо простого ответа «да» или «нет» мы покажем, что будущее — это сотрудничество между ИИ и разработчиками-людьми. Цель — выделить практические аспекты того, что разработчики могут сделать, чтобы преуспеть в эпоху ИИ — от внедрения новых инструментов до освоения новых навыков, а также спрогнозировать, как может развиваться карьера программиста в ближайшие годы.

Искусственный интеллект в разработке программного обеспечения сегодня

Искусственный интеллект быстро вплелся в современный рабочий процесс разработки программного обеспечения. Инструменты на основе ИИ, далекие от научной фантастики, уже используются для написания и проверки кода , автоматизации рутинных задач и повышения производительности разработчиков. Сегодня разработчики используют ИИ для генерации фрагментов кода, автозаполнения функций, обнаружения ошибок и даже создания тестовых примеров ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ) ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ). Другими словами, ИИ берет на себя рутинную работу и шаблонный код, позволяя программистам сосредоточиться на более сложных аспектах создания программного обеспечения. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных возможностей и инструментов ИИ, которые прямо сейчас трансформируют программирование:

• Генерация кода и автозавершение: Современные помощники по программированию на основе ИИ могут создавать код на основе подсказок на естественном языке или частичного контекста кода. Например, GitHub Copilot (построенный на модели Codex от OpenAI) интегрируется с редакторами, предлагая следующую строку или блок кода по мере ввода. Он использует обширный обучающий набор открытого исходного кода для предоставления контекстно-зависимых подсказок, часто способных дополнять целые функции, используя только комментарий или имя функции. Аналогично, ChatGPT (GPT-4) может генерировать код для заданной задачи, если вы опишете, что вам нужно, простым английским языком. Эти инструменты могут создавать шаблонный код за считанные секунды, от простых вспомогательных функций до рутинных операций CRUD.

• Обнаружение ошибок и тестирование: ИИ также помогает выявлять ошибки и повышать качество кода. Инструменты статического анализа и линтеры на основе ИИ могут выявлять потенциальные ошибки или уязвимости безопасности, обучаясь на основе прошлых примеров ошибок. Некоторые инструменты ИИ автоматически генерируют модульные тесты или предлагают тестовые примеры, анализируя пути выполнения кода. Это означает, что разработчик может мгновенно получать обратную связь по граничным случаям, которые он мог пропустить. Находя ошибки на ранних стадиях и предлагая исправления, ИИ действует как неутомимый помощник по контролю качества, работающий бок о бок с разработчиком.

• Оптимизация и рефакторинг кода: Еще одно применение ИИ — предложение улучшений существующего кода. Получив фрагмент кода, ИИ может рекомендовать более эффективные алгоритмы или более чистые реализации, распознавая закономерности в коде. Например, он может предложить более идиоматическое использование библиотеки или отметить избыточный код, который можно рефакторизовать. Это помогает уменьшить технический долг и повысить производительность. Инструменты рефакторинга на основе ИИ могут преобразовывать код в соответствии с лучшими практиками или обновлять код до новых версий API, экономя разработчикам время на ручной очистке.

• DevOps и автоматизация: помимо написания кода, ИИ вносит свой вклад в процессы сборки и развертывания. Интеллектуальные инструменты CI/CD используют машинное обучение для прогнозирования того, какие тесты, скорее всего, завершатся неудачей, или для определения приоритетов определенных задач сборки, что делает конвейер непрерывной интеграции быстрее и эффективнее. ИИ может анализировать журналы производственной среды и показатели производительности, чтобы выявлять проблемы или предлагать оптимизацию инфраструктуры. По сути, ИИ помогает не только в написании кода, но и на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения — от планирования до сопровождения.

• Интерфейсы на естественном языке и документация: Мы также видим, что ИИ позволяет создавать более естественные взаимодействия с инструментами разработки. Разработчики могут буквально попросить ИИ выполнить задачи («сгенерируйте функцию, которая делает X» или «объясните этот код») и получить результат. Чат-боты на основе ИИ (например, ChatGPT или специализированные помощники разработчиков) могут отвечать на вопросы по программированию, помогать с документацией и даже писать проектную документацию или сообщения о коммитах на основе изменений кода. Это сокращает разрыв между намерениями человека и кодом, делая разработку более доступной для тех, кто может описать свои пожелания.

• 

Разработчики внедряют инструменты ИИ: Опрос 2023 года показывает, что подавляющее большинство разработчиков (92%) так или иначе использовали инструменты ИИ для программирования — на работе, в личных проектах или и там, и там. Лишь 8% сообщили, что не использовали никакой помощи ИИ при программировании. На диаграмме показано, что две трети разработчиков используют инструменты ИИ как на работе, так и вне её , четверть используют их исключительно на работе, а небольшое меньшинство — только вне работы. Вывод очевиден: программирование с помощью ИИ быстро стало мейнстримом среди разработчиков ( Опрос показывает влияние ИИ на опыт разработчиков — Блог GitHub ).

Распространение инструментов ИИ в разработке привело к повышению эффективности и сокращению рутинной работы над кодом. Продукты создаются быстрее, поскольку ИИ помогает генерировать шаблонный код и обрабатывать повторяющиеся задачи ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ) ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: взгляд в будущее ). Такие инструменты, как Copilot, могут даже предлагать целые алгоритмы или решения, которые «могут быть не сразу очевидны для разработчиков-людей», благодаря обучению на огромных массивах данных кода. Примеров из реальной жизни множество: инженер может попросить ChatGPT реализовать функцию сортировки или найти ошибку в своем коде, и ИИ за считанные секунды создаст черновой вариант решения. Такие компании, как Amazon и Microsoft, внедрили в свои команды разработчиков парных программистов на основе ИИ (Amazon CodeWhisperer и Microsoft Copilot), сообщая о более быстром выполнении задач и сокращении рутинных часов, затрачиваемых на шаблонный код. Фактически, 70% разработчиков, опрошенных в рамках исследования Stack Overflow 2023 года, заявили, что уже используют или планируют использовать инструменты ИИ в процессе разработки ( 70% разработчиков используют инструменты ИИ для кодирования, 3% высоко оценивают их точность — ShiftMag ). Самыми популярными помощниками являются ChatGPT (используется примерно 83% респондентов) и GitHub Copilot (~56%), что указывает на то, что как общие разговорные ИИ, так и интегрированные в IDE помощники играют ключевую роль. Разработчики в основном обращаются к этим инструментам для повышения производительности (упомянуты примерно 33% респондентов) и ускорения обучения (25%), в то время как около 25% используют их для повышения эффективности за счет автоматизации повторяющейся работы.

Важно отметить, что роль ИИ в программировании не совсем нова — некоторые его элементы существуют уже много лет (вспомним автозавершение кода в IDE или фреймворки для автоматизированного тестирования). Но последние два года стали переломным моментом. Появление мощных больших языковых моделей (таких как серия GPT от OpenAI и AlphaCode от DeepMind) значительно расширило возможности. Например, AlphaCode привлекла внимание, показав результаты на уровне соревнований по программированию , достигнув примерно 54% ​​лучших результатов в задачах по программированию — по сути, сравнявшись по навыкам со средним участником-человеком ( AlphaCode от DeepMind соответствует уровню среднего программиста ). Это был первый случай, когда система ИИ показала конкурентоспособные результаты на соревнованиях по программированию. Однако показательно, что даже AlphaCode, со всеми своими возможностями, все еще была далека от того, чтобы превзойти лучших программистов-людей. В этих конкурсах AlphaCode удавалось решить около 30% задач за разрешенное время, в то время как лучшие программисты-люди решали более 90% задач с первой попытки. Этот разрыв подчеркивает, что, хотя ИИ может справляться с четко определенными алгоритмическими задачами до определенного момента, самые сложные проблемы, требующие глубокого анализа и изобретательности, остаются прерогативой человека .

Вкратце, ИИ прочно вошел в повседневный набор инструментов разработчиков. От помощи в написании кода до оптимизации развертывания — он затрагивает каждый этап процесса разработки. Сегодня эти отношения во многом симбиотические: ИИ выступает в роли второго пилота (что очень точно отражает суть), помогающего разработчикам писать код быстрее и с меньшими трудностями, а не в роли независимого автопилота, способного работать в одиночку. В следующем разделе мы подробно рассмотрим, как это внедрение инструментов ИИ меняет роль разработчиков и характер их работы, к лучшему или к худшему.

Как ИИ меняет роли и производительность разработчиков

Поскольку ИИ берет на себя все больше рутинной работы, роль разработчика программного обеспечения действительно начинает меняться. Вместо того чтобы тратить часы на написание шаблонного кода или отладку рутинных ошибок, разработчики могут передать эти задачи своим ИИ-помощникам. Это смещает фокус внимания разработчика на решение более сложных задач, архитектуру и творческие аспекты разработки программного обеспечения. По сути, ИИ расширяет возможности разработчиков, позволяя им быть более продуктивными и потенциально более инновационными. Но означает ли это сокращение числа вакансий для программистов или просто изменение типа работы? Давайте рассмотрим влияние на производительность и роли:

Повышение производительности: По большинству оценок и ранних исследований, инструменты для программирования с использованием ИИ значительно повышают производительность разработчиков. Исследование GitHub показало, что разработчики, использующие Copilot, справляются с задачами гораздо быстрее, чем те, кто работает без помощи ИИ. В одном эксперименте разработчики решили задачу программирования в среднем на 55% быстрее с помощью Copilot — примерно за 1 час 11 минут вместо 2 часов 41 минуты без него ( Исследование: количественная оценка влияния GitHub Copilot на производительность и удовлетворенность разработчиков — Блог GitHub ). Это поразительный прирост скорости. И дело не только в скорости; разработчики сообщают, что помощь ИИ помогает снизить разочарование и «прерывания потока». В опросах 88% разработчиков, использующих Copilot, заявили, что он повысил их производительность и позволил им сосредоточиться на более приятной работе ( Какой процент разработчиков заявил, что GitHub Copilot делает... ). Эти инструменты помогают программистам оставаться «в потоке», обрабатывая рутинные задачи, что, в свою очередь, экономит умственную энергию для более сложных проблем. В результате многие разработчики считают, что программирование стало более приятным занятием – меньше рутинной работы и больше творчества.

Изменение повседневной работы: Повседневный рабочий процесс программиста меняется вместе с повышением производительности. Большая часть «рутинной работы» — написание шаблонного кода, повторение распространенных шаблонов, поиск синтаксиса — может быть передана ИИ. Например, вместо того, чтобы вручную писать класс данных с геттерами и сеттерами, разработчик может просто попросить ИИ сгенерировать его. Вместо того, чтобы просматривать документацию в поисках нужного вызова API, разработчик может спросить ИИ на естественном языке. Это означает, что разработчики тратят относительно меньше времени на рутинное кодирование и больше времени на задачи, требующие человеческого суждения . Поскольку ИИ берет на себя написание простых 80% кода, работа разработчика смещается в сторону контроля результатов работы ИИ (проверка предложенного кода, его тестирование) и решения сложных 20% проблем, которые ИИ не может решить. На практике разработчик может начать свой день с сортировки запросов на слияние, сгенерированных ИИ, или проверки пакета предложенных ИИ исправлений, вместо того, чтобы писать все эти изменения с нуля.

Сотрудничество и командная динамика: Интересно, что ИИ также влияет на командную динамику. Благодаря автоматизации рутинных задач команды потенциально могут достичь большего, сократив количество младших разработчиков, занятых рутинной работой. Некоторые компании сообщают, что их старшие инженеры могут быть более самостоятельными — они могут быстро создавать прототипы функций с помощью ИИ, не нуждаясь в помощи младших разработчиков для создания первоначальных черновиков. Однако это создает новую проблему: наставничество и обмен знаниями. Вместо того чтобы младшие разработчики учились, выполняя простые задачи, им, возможно, потребуется научиться эффективно управлять результатами работы ИИ. Командное сотрудничество может сместиться в сторону таких действий, как коллективная доработка подсказок ИИ или проверка сгенерированного ИИ кода на наличие ошибок. С положительной стороны, когда у каждого члена команды есть ИИ-помощник, это может выровнять условия игры и дать больше времени для обсуждения дизайна, творческого мозгового штурма и решения сложных пользовательских требований, которые ни один ИИ в настоящее время не понимает «из коробки». Фактически, согласно результатам опроса GitHub 2023 года, более четырех из пяти разработчиков считают, что инструменты для программирования на основе ИИ улучшат командное взаимодействие или, по крайней мере, позволят им активнее сотрудничать в проектировании и решении проблем ( Опрос показывает влияние ИИ на опыт разработчиков — Блог GitHub ).

Влияние на должностные обязанности: Важный вопрос заключается в том, снизит ли ИИ спрос на программистов (поскольку каждый программист теперь более продуктивен) или же он просто изменит требуемые навыки. Исторический опыт с другими видами автоматизации (например, появление инструментов DevOps или языков программирования высокого уровня) показывает, что рабочие места разработчиков не столько исчезают, сколько повышаются . Действительно, отраслевые аналитики прогнозируют, количество вакансий в области разработки программного обеспечения будет продолжать расти , но характер этих вакансий изменится. В недавнем отчете Gartner прогнозируется, что к 2027 году 50% организаций, занимающихся разработкой программного обеспечения, внедрят платформы «интеллектуального программного обеспечения», дополненные ИИ, для повышения производительности , по сравнению с всего 5% в 2024 году (« Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]» ). Это указывает на то, что компании будут широко интегрировать ИИ, но подразумевает, что разработчики будут работать с этими интеллектуальными платформами. Аналогичным образом, консалтинговая фирма McKinsey прогнозирует, что, хотя ИИ может автоматизировать многие задачи, примерно 80% рабочих мест в сфере программирования по-прежнему будут требовать участия человека и останутся «человекоцентричными» . Другими словами, для большинства вакансий разработчиков нам по-прежнему понадобятся люди, но должностные обязанности могут измениться.

Одним из возможных изменений является появление таких профессий, как «инженер-программист в области ИИ» или «инженер-специалист по оперативной поддержке» — разработчиков, специализирующихся на создании или управлении компонентами ИИ. Мы уже наблюдаем стремительный рост спроса на разработчиков с опытом работы в области ИИ/машинного обучения. Согласно анализу Indeed, тремя наиболее востребованными профессиями, связанными с ИИ, являются специалист по анализу данных, инженер-программист и инженер по машинному обучению , и спрос на эти должности за последние три года вырос более чем вдвое ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ). От традиционных инженеров-программистов все чаще ожидается понимание основ машинного обучения или интеграция сервисов ИИ в приложения. ИИ не только не сделает разработчиков ненужными, но и «может поднять профессию на новый уровень, позволяя разработчикам сосредоточиться на задачах более высокого уровня и инновациях» ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: взгляд в будущее ). Многие рутинные задачи кодирования могут быть решены ИИ, но разработчики будут больше заняты проектированием систем, интеграцией модулей, обеспечением качества и решением новых проблем. Один из ведущих инженеров одной компании, занимающейся разработкой искусственного интеллекта, метко подытожил: ИИ не заменяет наших разработчиков, а, наоборот, усиливает их возможности. Один разработчик, вооруженный мощными инструментами ИИ, может выполнять работу нескольких, но при этом он берет на себя более сложную и значимую задачу.

Пример из реальной жизни: Рассмотрим сценарий из компании-разработчика программного обеспечения, которая внедрила GitHub Copilot для всех своих разработчиков. Немедленным результатом стало заметное сокращение времени, затрачиваемого на написание модульных тестов и шаблонного кода. Одна из начинающих разработчиков обнаружила, что, используя Copilot, она может быстро генерировать 80% кода для новой функции, а затем тратить время на настройку оставшихся 20% и написание интеграционных тестов. Ее производительность с точки зрения объема кода почти удвоилась, но, что более интересно, характер ее вклада изменился — она стала больше заниматься проверкой кода и разработкой тестов для кода, написанного ИИ. Команда также заметила, что проверки кода стали выявлять ошибки ИИ, а не человеческие опечатки. Например, Copilot иногда предлагал небезопасную реализацию шифрования; разработчикам-людям приходилось обнаруживать и исправлять их. Этот пример показывает, что, хотя объем работы увеличился, человеческий контроль и экспертиза стали еще более важными в рабочем процессе.

В заключение, ИИ, несомненно, меняет подход разработчиков к работе: он делает их быстрее и позволяет решать более сложные задачи, но также требует от них повышения квалификации (как в использовании ИИ, так и в развитии мышления более высокого уровня). Это не столько история о «ИИ, отнимающем рабочие места», сколько история о «ИИ, меняющем рабочие места». Разработчики, которые научатся эффективно использовать эти инструменты, могут многократно увеличить свой вклад – часто можно услышать клише: «ИИ не заменит разработчиков, но разработчики, использующие ИИ, могут заменить тех, кто этого не делает». В следующих разделах мы рассмотрим, почему разработчики-люди по-прежнему необходимы (что ИИ не может делать хорошо) и как разработчики могут адаптировать свои навыки, чтобы успешно работать рядом с ИИ.

Ограничения ИИ (почему люди остаются жизненно важными)

Несмотря на впечатляющие возможности, современный ИИ имеет явные ограничения , которые не позволяют ему заменить программистов-людей. Понимание этих ограничений является ключом к пониманию того, почему программисты по-прежнему очень нужны в процессе разработки. ИИ — мощный инструмент, но это не волшебная палочка, способная заменить креативность, критическое мышление и понимание контекста, присущие разработчику-человеку. Вот некоторые из основных недостатков ИИ в программировании и соответствующие сильные стороны разработчиков-людей:

• Отсутствие истинного понимания и креативности: Современные модели ИИ не понимают код или проблемы так, как это делают люди; они распознают закономерности и воспроизводят вероятные результаты на основе обучающих данных. Это означает, что ИИ может испытывать трудности с задачами, требующими оригинальных, креативных решений или глубокого понимания новых проблемных областей. ИИ может сгенерировать код, соответствующий уже встречавшейся спецификации, но попросите его разработать новый алгоритм для беспрецедентной проблемы или интерпретировать неоднозначное требование, и он, скорее всего, потерпит неудачу. Как выразился один наблюдатель, сегодня ИИ «не хватает творческих и критических способностей, которые есть у разработчиков-людей». ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: взгляд в будущее ?) Люди преуспевают в нестандартном мышлении — сочетая знания предметной области, интуицию и креативность для проектирования архитектуры программного обеспечения или решения сложных проблем. ИИ, напротив, ограничен усвоенными им закономерностями; если проблема не соответствует этим закономерностям, ИИ может создать некорректный или бессмысленный код (часто с уверенностью!). Инновации в программном обеспечении — разработка новых функций, новых пользовательских интерфейсов или новаторских технических подходов — по-прежнему остаются деятельностью, движимой человеком.

• Понимание контекста и общей картины: разработка программного обеспечения — это не просто написание строк кода. Она включает в себя понимание того, зачем нужен этот код — бизнес-требования, потребности пользователей и контекст, в котором работает программное обеспечение. Искусственный интеллект имеет очень узкий контекст (обычно ограниченный входными данными, которые ему предоставляются в данный момент). Он не может по-настоящему понять общую цель системы или то, как один модуль взаимодействует с другим, помимо того, что явно указано в коде. В результате ИИ может генерировать код, который технически работает для небольшой задачи, но плохо вписывается в более крупную архитектуру системы или нарушает какое-либо неявное требование. Для обеспечения соответствия программного обеспечения бизнес-целям и ожиданиям пользователей необходимы разработчики-люди. Проектирование сложных систем — понимание того, как изменение в одной части может повлиять на другие, как сбалансировать компромиссы (например, производительность против читаемости) и как планировать долгосрочную эволюцию кодовой базы — это то, чего ИИ сегодня не может сделать. В крупномасштабных проектах с тысячами компонентов ИИ «видит деревья, но не лес». Как отмечается в одном из анализов, «искусственный интеллект испытывает трудности с пониманием полного контекста и сложностей крупномасштабных программных проектов», включая бизнес-требования и соображения, касающиеся пользовательского опыта ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: предварительный взгляд в будущее ). Люди же сохраняют видение общей картины.

• Здравый смысл и разрешение неясностей: Требования в реальных проектах часто бывают расплывчатыми или постоянно меняющимися. Разработчик-человек может запрашивать уточнения, делать разумные предположения или возражать против нереалистичных запросов. Искусственный интеллект не обладает здравым смыслом или способностью задавать уточняющие вопросы (если только они не заданы явно в подсказке, и даже тогда нет гарантии правильного ответа). Именно поэтому код, сгенерированный ИИ, иногда может быть технически правильным, но функционально неточным — ему не хватает способности понять , что на самом деле имел в виду пользователь, если инструкции неясны. В отличие от него, программист-человек может интерпретировать запрос высокого уровня («сделать этот пользовательский интерфейс более интуитивно понятным» или «приложение должно корректно обрабатывать нестандартные входные данные») и понять, что нужно сделать в коде. Для того чтобы действительно заменить разработчика, ИИ потребуются чрезвычайно подробные и однозначные спецификации, и даже эффективное написание такой спецификации так же сложно, как и написание самого кода. Как справедливо отмечается в статье Forbes Tech Council, для того чтобы ИИ действительно заменил разработчиков, ему необходимо понимать нечеткие инструкции и адаптироваться подобно человеку — уровень рассуждений, которым нынешний ИИ не обладает ( пост Сергея Кузина на LinkedIn ).

• Надежность и «галлюцинации»: современные генеративные модели ИИ имеют хорошо известный недостаток: они могут выдавать некорректные или полностью сфабрикованные результаты, явление, часто называемое галлюцинацией . В программировании это может означать, что ИИ пишет код, который выглядит правдоподобно, но логически неверен или небезопасен. Разработчики не могут слепо доверять предложениям ИИ. На практике каждый фрагмент кода, написанного ИИ, требует тщательной проверки и тестирования человеком . Данные опроса Stack Overflow подтверждают это: из тех, кто использует инструменты ИИ, только 3% высоко доверяют точности результатов работы ИИ, и даже небольшой процент активно не доверяет ( 70% разработчиков используют инструменты ИИ для программирования, 3% высоко доверяют их точности — ShiftMag ). Подавляющее большинство разработчиков рассматривают предложения ИИ как полезные подсказки, а не как истину в последней инстанции. Такое низкое доверие оправдано, потому что ИИ может совершать странные ошибки, которые не допустил бы ни один компетентный человек (например, ошибки типа «на единицу», использование устаревших функций или создание неэффективных решений), потому что он на самом деле не рассуждает о проблеме. Как иронично заметил один из комментаторов на форуме: «Они (ИИ) часто галлюцинируют и принимают странные дизайнерские решения, на которые человек никогда бы не решился» ( Станут ли программисты ненужными из-за ИИ? - Советы по карьере ). Человеческий контроль крайне важен для выявления этих ошибок. ИИ может быстро реализовать 90% функционала, но если в оставшихся 10% есть незаметная ошибка, диагностировать и исправить её всё равно придётся разработчику-человеку. А когда что-то идёт не так в процессе разработки, именно инженеры-люди должны заниматься отладкой — ИИ пока не может брать на себя ответственность за свои ошибки.

• Поддержание и развитие кодовых баз: Программные проекты живут и развиваются годами. Они требуют последовательного стиля, ясности для будущих разработчиков и обновлений по мере изменения требований. Сегодня ИИ не помнит прошлых решений (за исключением ограниченных подсказок), поэтому он может не поддерживать согласованность кода в рамках крупного проекта без руководства. Разработчики-люди обеспечивают поддерживаемость кода — пишут четкую документацию, выбирают читаемые решения вместо хитроумных, но неочевидных и рефакторизуют код по мере необходимости, когда архитектура развивается. ИИ может помочь в этих задачах (например, предлагая варианты рефакторинга), но решение о том, что именно нужно рефакторить или какие части системы нуждаются в перепроектировании, — это человеческая оценка. Кроме того, при интеграции компонентов понимание влияния новой функции на существующие модули (обеспечение обратной совместимости и т. д.) — это задача, которую решают люди. Код, сгенерированный ИИ, должен быть интегрирован и согласован людьми. В качестве эксперимента некоторые разработчики попытались позволить ChatGPT создавать целые небольшие приложения; В результате, поначалу это часто работает, но потом становится очень сложно поддерживать или расширять систему, потому что ИИ не применяет последовательно продуманную архитектуру — он принимает локальные решения, которых бы избегал человек-архитектор.

• Этические аспекты и вопросы безопасности: По мере того, как ИИ пишет все больше кода, возникают вопросы предвзятости, безопасности и этики. ИИ может непреднамеренно вносить уязвимости в систему безопасности (например, ненадлежащим образом очищать входные данные или использовать небезопасные криптографические методы), которые опытный разработчик-человек смог бы обнаружить. Кроме того, ИИ не обладает врожденным чувством этики или заботой о справедливости — он может, например, обучаться на предвзятых данных и предлагать алгоритмы, которые непреднамеренно дискриминируют (в таких функциях, как код одобрения кредита или алгоритм найма персонала). Для проверки результатов работы ИИ на наличие этих проблем, обеспечения соответствия нормативным требованиям и внедрения этических принципов в программное обеспечение необходимы разработчики-люди. Социальный аспект программного обеспечения — понимание доверия пользователей, проблем конфиденциальности и принятие проектных решений, соответствующих человеческим ценностям, — «нельзя игнорировать. Эти человекоцентричные аспекты разработки находятся вне досягаемости ИИ, по крайней мере, в обозримом будущем». ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: взгляд в будущее ?) Разработчики должны выступать в роли критерия качества и контроля качества разработок в области ИИ.

В свете этих ограничений, в настоящее время существует консенсус, что ИИ — это инструмент, а не замена . Как сказал Сатья Наделла, речь идет о расширении возможностей разработчиков, а не об их замене ( Заменит ли ИИ программистов? Правда за ажиотажем | Автор: The PyCoach | Artificial Corner | Март 2025 | Medium ). ИИ можно рассматривать как младшего помощника: он быстр, неутомим и может выполнить многие задачи с первого раза, но для создания качественного конечного продукта ему необходимы руководство и опыт опытного разработчика. Показательно, что даже самые передовые системы программирования на основе ИИ используются в реальных условиях в качестве помощников (Copilot, CodeWhisperer и т. д.), а не как автономные программисты. Компании не увольняют свои команды программистов и не позволяют ИИ работать бесконтрольно; вместо этого они внедряют ИИ в рабочие процессы разработчиков, чтобы помочь им.

Показательная цитата принадлежит Сэму Альтману из OpenAI, который отметил, что, даже по мере совершенствования агентов ИИ, «эти агенты ИИ не заменят полностью людей» в разработке программного обеспечения ( Сэм Альтман говорит, что агенты ИИ скоро будут выполнять задачи, которые выполняют инженеры-программисты: Полная статья в 5 пунктах - India Today ). Они будут функционировать как «виртуальные коллеги» , которые будут выполнять четко определенные задачи для инженеров-людей, особенно те задачи, которые типичны для начинающего инженера-программиста с несколькими годами опыта. Другими словами, ИИ в конечном итоге может выполнять работу младшего разработчика в некоторых областях, но этот младший разработчик не останется без работы – он эволюционирует в роль куратора ИИ и будет решать более сложные задачи, которые ИИ не может выполнить. Даже если заглянуть в будущее, где некоторые исследователи предсказывают, что к 2040 году ИИ сможет писать большую часть своего кода самостоятельно ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ), в целом принято считать, что программисты-люди по-прежнему будут необходимы для контроля, руководства и обеспечения творческого импульса и критического мышления, которых не хватает машинам .

Стоит также отметить, что разработка программного обеспечения — это больше, чем просто кодирование . Она включает в себя общение с заинтересованными сторонами, понимание пользовательских историй, командную работу и итеративное проектирование — все это области, где человеческие навыки незаменимы. Искусственный интеллект не может присутствовать на встрече с клиентом, чтобы обсудить его истинные желания, он не может согласовывать приоритеты или вдохновлять команду видением продукта. Человеческий фактор остается центральным.

Вкратце, у ИИ есть важные недостатки: отсутствие подлинной креативности, ограниченное понимание контекста, склонность к ошибкам, отсутствие ответственности и непонимание более широких последствий решений, принимаемых при разработке программного обеспечения. Именно в этих пробелах и заключается преимущество разработчиков-людей. Вместо того чтобы рассматривать ИИ как угрозу, точнее было бы рассматривать его как мощный усилитель для разработчиков-людей – он справляется с рутинными задачами, позволяя людям сосредоточиться на более важных вещах. В следующем разделе будет обсуждаться, как разработчики могут использовать это усиление, адаптируя свои навыки и роли, чтобы оставаться востребованными и ценными в мире разработки, дополненном ИИ.

Адаптация и процветание в эпоху искусственного интеллекта

Для программистов и разработчиков рост использования ИИ в коде не обязательно должен представлять собой серьезную угрозу – это может стать возможностью. Ключевым моментом является адаптация и развитие вместе с технологией. Те, кто научится использовать ИИ, скорее всего, окажутся более продуктивными и востребованными, в то время как те, кто игнорирует его, могут отстать. В этом разделе мы сосредоточимся на практических шагах и стратегиях для разработчиков, чтобы оставаться востребованными и преуспевать по мере того, как инструменты ИИ становятся частью повседневной разработки. Необходимо придерживаться подхода, ориентированного на непрерывное обучение и сотрудничество с ИИ, а не на конкуренцию. Вот как разработчики могут адаптироваться и какие новые навыки и роли им следует рассмотреть:

1. Используйте ИИ как инструмент (научитесь эффективно использовать помощников по программированию на основе ИИ): Прежде всего, разработчикам следует освоить доступные инструменты ИИ. Рассматривайте Copilot, ChatGPT или другие ИИ-программисты как своего нового партнера по парному программированию. Это означает, что нужно научиться писать грамотные подсказки или комментарии для получения полезных предложений по коду, а также быстро проверять и отлаживать код, сгенерированный ИИ. Как и в случае с освоением IDE или системы контроля версий, изучение особенностей работы помощника ИИ становится частью набора навыков. Например, разработчик может попрактиковаться, взяв написанный им фрагмент кода и попросив ИИ его улучшить, а затем проанализировав изменения. Или, начиная задачу, опишите её в комментариях и посмотрите, что предложит ИИ, а затем доработайте. Со временем у вас разовьется интуиция относительно того, в чём ИИ хорош и как сотрудничать с ним. Рассматривайте это как «разработку с помощью ИИ» — новый навык, который можно добавить в свой арсенал. Действительно, разработчики сейчас говорят о «оперативном проектировании» как о навыке — умении задавать ИИ правильные вопросы. Те, кто овладел этим навыком, могут добиться значительно лучших результатов, используя те же инструменты. Помните, что «разработчики, использующие ИИ, могут заменить тех, кто его не использует» , поэтому примите эту технологию и сделайте её своим союзником.

2. Сосредоточьтесь на навыках более высокого уровня (решение проблем, проектирование систем, архитектура): Поскольку ИИ способен обрабатывать больше низкоуровневого кода, разработчикам следует подниматься по лестнице абстракции . Это означает, что нужно уделять больше внимания пониманию проектирования и архитектуры систем. Развивайте навыки разбора сложных проблем, проектирования масштабируемых систем и принятия архитектурных решений — области, где человеческий фактор имеет решающее значение. Сосредоточьтесь на том, почему и как нужно решать задачу, а не только на том, что нужно сделать. Например, вместо того, чтобы тратить все свое время на совершенствование функции сортировки (когда ИИ может написать ее за вас), потратьте время на понимание того, какой подход к сортировке оптимален для контекста вашего приложения и как он вписывается в поток данных вашей системы. Дизайн-мышление — с учетом потребностей пользователей, потоков данных и взаимодействия компонентов — будет высоко цениться. ИИ может генерировать код, но именно разработчик определяет общую структуру программного обеспечения и обеспечивает гармоничную работу всех его частей. Развивая свое стратегическое мышление, вы становитесь незаменимым человеком, который направляет ИИ (и остальную команду) в создании правильного продукта. Как отмечалось в одном из прогнозов на будущее, разработчикам следует «сосредоточиться на областях, где человеческий опыт незаменим, таких как решение проблем, дизайн-мышление и понимание потребностей пользователей». ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: предварительный взгляд в будущее ?)

3. Расширьте свои знания в области ИИ и машинного обучения: Для работы с ИИ полезно понимать его принципы . Разработчикам не обязательно становиться исследователями в области машинного обучения, но хорошее понимание того, как работают эти модели, будет полезным. Изучите основы машинного обучения и глубокого обучения — это не только откроет новые карьерные пути (поскольку количество рабочих мест, связанных с ИИ, стремительно растет ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] )), но и поможет вам более эффективно использовать инструменты ИИ. Например, зная ограничения большой языковой модели и то, как она обучалась, вы можете предсказать, когда она может дать сбой, и соответствующим образом разработать свои подсказки или тесты. Кроме того, многие программные продукты сейчас включают в себя функции ИИ (например, приложение с системой рекомендаций или чат-бот). Разработчик программного обеспечения, обладающий некоторыми знаниями в области машинного обучения, может внести свой вклад в эти функции или, по крайней мере, грамотно сотрудничать с аналитиками данных. Ключевые области, которые следует изучить, включают: основы анализа данных , методы предварительной обработки данных, обучение и вывод, а также этические аспекты ИИ. Ознакомьтесь с фреймворками для ИИ (TensorFlow, PyTorch) и облачными сервисами ИИ; даже если вы не создаёте модели с нуля, умение интегрировать API ИИ в приложение — ценный навык. Короче говоря, владение навыками ИИ быстро становится таким же важным, как и знание веб-технологий или баз данных. Разработчики, способные сочетать традиционную разработку программного обеспечения и ИИ, будут иметь лучшие возможности для руководства будущими проектами.

4. Развивайте более развитые навыки межличностного общения и знания в предметной области: Поскольку ИИ берет на себя механические задачи, уникальные человеческие навыки становятся еще важнее. Коммуникация, командная работа и экспертные знания в предметной области — это те области, на которых следует сосредоточиться. Разработка программного обеспечения часто заключается в понимании предметной области — будь то финансы, здравоохранение, образование или любая другая область — и преобразовании этого понимания в решения. У ИИ не будет такого контекста или возможности взаимодействовать с заинтересованными сторонами, но у вас есть. Более глубокие знания в вашей области делают вас незаменимым специалистом, гарантирующим, что программное обеспечение действительно отвечает реальным потребностям. Аналогично, сосредоточьтесь на своих навыках сотрудничества: наставничество, лидерство и координация. Командам по-прежнему понадобятся старшие разработчики для проверки кода (включая код, написанный ИИ), для обучения младших специалистов передовым методам работы и для координации сложных проектов. ИИ не отменяет необходимости человеческого взаимодействия в проектах. На самом деле, с появлением ИИ, генерирующего код, наставничество старшего разработчика может сместиться в сторону обучения младших специалистов работе с ИИ и проверке его результатов , а не написанию циклов for. Умение направлять других в этой новой парадигме — ценный навык. Кроме того, развивайте критическое мышление — ставьте под сомнение и проверяйте результаты работы ИИ, и поощряйте других делать то же самое. Формирование здорового скептицизма и установки на проверку предотвратит слепую зависимость от ИИ и уменьшит количество ошибок. По сути, улучшайте навыки, которых не хватает ИИ: понимание людей и контекста, критический анализ и междисциплинарное мышление.

5. Непрерывное обучение и адаптивность: Темпы изменений в области ИИ чрезвычайно высоки. То, что сегодня кажется передовым, через пару лет может устареть. Разработчикам как никогда важно уделять внимание непрерывному обучению . Это может означать регулярное тестирование новых помощников в программировании на основе ИИ, прохождение онлайн-курсов или сертификаций по ИИ/машинному обучению, чтение исследовательских блогов, чтобы быть в курсе последних разработок, или участие в сообществах разработчиков, ориентированных на ИИ. Адаптивность – ключевой фактор: будьте готовы перестраиваться на новые инструменты и рабочие процессы по мере их появления. Например, если появится новый инструмент ИИ, способный автоматизировать дизайн пользовательского интерфейса на основе эскизов, фронтенд-разработчик должен быть готов изучить и внедрить его, возможно, переключив свое внимание на доработку сгенерированного интерфейса или улучшение деталей пользовательского опыта, которые были упущены автоматизацией. Тем, кто рассматривает обучение как непрерывную часть своей карьеры (что многие разработчики уже делают), будет легче интегрировать разработки в области ИИ. Одна из стратегий – посвятить небольшую часть недели обучению и экспериментам – рассматривайте это как инвестиции в собственное будущее. Компании также начинают предоставлять своим разработчикам обучение эффективному использованию инструментов ИИ; использование таких возможностей даст вам преимущество. Успешными окажутся те разработчики, которые рассматривают ИИ как развивающегося партнера и постоянно совершенствуют свой подход к работе с этим партнером.

6. Изучите новые роли и карьерные пути: По мере того, как ИИ все чаще интегрируется в разработку, появляются новые карьерные возможности. Например, инженер по подсказкам или специалист по интеграции ИИ — это роли, ориентированные на создание правильных подсказок, рабочих процессов и инфраструктуры для использования ИИ в продуктах. Другой пример — инженер по этике ИИ или аудитор ИИ — роли, которые сосредоточены на проверке результатов работы ИИ на предмет предвзятости, соответствия требованиям и корректности. Если вас интересуют эти области, наличие необходимых знаний может открыть перед вами новые пути. Даже в рамках классических ролей вы можете найти ниши, такие как «разработчик фронтенда с поддержкой ИИ» против «разработчика бэкенда с поддержкой ИИ», где каждая из них использует специализированные инструменты. Следите за тем, как организации структурируют команды вокруг ИИ. В некоторых компаниях существуют «гильдии ИИ» или центры передового опыта, которые помогают внедрять ИИ в проекты — активное участие в таких группах может вывести вас на передовые позиции. Кроме того, подумайте о том, чтобы внести свой вклад в разработку самих инструментов ИИ: например, работая над проектами с открытым исходным кодом, которые улучшают инструменты для разработчиков (возможно, повышая способность ИИ объяснять код и т. д.). Это не только углубит ваше понимание технологий, но и позволит вам стать частью сообщества, которое возглавляет эти изменения. Главное — проявлять инициативу в вопросах гибкости карьерного роста . Если часть вашей текущей работы будет автоматизирована, будьте готовы перейти на должности, которые будут проектировать, контролировать или дополнять эти автоматизированные части.

7. Поддерживайте и демонстрируйте человеческий фактор: В мире, где ИИ может генерировать средний код для средней задачи, разработчики-люди должны стремиться создавать исключительные и эмпатичные решения, недоступные ИИ. Это может означать сосредоточение внимания на тонкостях пользовательского опыта, оптимизации производительности для нестандартных сценариев или просто написание чистого и хорошо документированного кода (ИИ не очень хорошо умеет писать содержательную документацию или понятные комментарии к коду — вы можете внести свой вклад в это!). Обязательно интегрируйте человеческий опыт в работу: например, если ИИ генерирует фрагмент кода, добавьте комментарии, объясняющие логику таким образом, чтобы другой человек мог понять это позже, или отредактируйте его, чтобы сделать более читабельным. Таким образом, вы добавляете уровень профессионализма и качества, которого не хватает чисто машинной работе. Со временем, создав репутацию разработчика высококачественного программного обеспечения, которое «просто работает» в реальном мире, вы выделитесь среди других. Клиенты и работодатели будут ценить разработчиков, которые могут сочетать эффективность ИИ с человеческим мастерством .

Давайте также рассмотрим, как могут адаптироваться образовательные программы. Новым разработчикам, начинающим свою карьеру, не следует избегать инструментов ИИ в процессе обучения. Напротив, обучение с использованием ИИ (например, использование ИИ для помощи в выполнении домашних заданий или проектов, а затем анализ результатов) может ускорить их понимание. Однако крайне важно также глубоко изучить основы — алгоритмы, структуры данных и основные концепции программирования — чтобы иметь прочную базу и уметь распознавать ошибки ИИ. Поскольку ИИ справляется с простыми задачами по программированию, учебные программы могут уделять больше внимания проектам, требующим проектирования и интеграции. Если вы новичок, сосредоточьтесь на создании портфолио, демонстрирующего вашу способность решать сложные задачи и использовать ИИ как один из многих инструментов.

Чтобы кратко сформулировать стратегию адаптации: будьте пилотом, а не пассажиром. Используйте инструменты ИИ, но не становитесь чрезмерно зависимыми от них и не проявляйте самоуспокоение. Продолжайте совершенствовать уникальные человеческие аспекты разработки. Грейди Буч, уважаемый пионер в области разработки программного обеспечения, хорошо сказал: «ИИ коренным образом изменит то, что значит быть программистом. Он не уничтожит программистов, но потребует от них развития новых навыков и работы по-новому» ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ). Активно развивая эти новые навыки и методы работы, разработчики могут гарантировать, что они останутся у руля своей карьеры.

В заключение, вот краткий справочный список для разработчиков, стремящихся обеспечить себе стабильную карьеру в эпоху искусственного интеллекта:

Следуя этим стратегиям, разработчики могут обратить революцию в области ИИ себе на пользу. Те, кто адаптируется, обнаружат, что ИИ расширяет их возможности и позволяет создавать более качественное программное обеспечение, чем когда-либо прежде, а не делает их устаревшими.

Перспективы на будущее: сотрудничество между ИИ и разработчиками

Что ждет программирование в мире, управляемом искусственным интеллектом? Исходя из текущих тенденций, можно ожидать будущего, где ИИ и разработчики-люди будут работать рука об руку еще теснее . Роль программиста, вероятно, продолжит смещаться в сторону надзорной и творческой позиции, при этом ИИ будет брать на себя большую часть «тяжелой работы» под руководством человека. В этом заключительном разделе мы прогнозируем некоторые сценарии будущего и заверяем, что перспективы для разработчиков могут оставаться позитивными – при условии, что мы продолжим адаптироваться.

В ближайшем будущем (в течение следующих 5-10 лет) весьма вероятно, что ИИ станет таким же повсеместным элементом в процессе разработки, как и сами компьютеры. Подобно тому, как сегодня ни один разработчик не пишет код без редактора или без Google/StackOverflow под рукой, вскоре ни один разработчик не будет писать код без какой-либо помощи ИИ, работающей в фоновом режиме. Интегрированные среды разработки (IDE) уже развиваются, включая в свою основу функции, работающие на основе ИИ (например, редакторы кода, которые могут объяснять код или предлагать изменения кода в рамках всего проекта). Мы можем достичь точки, когда основной задачей разработчика будет формулировать проблемы и ограничения таким образом, чтобы ИИ мог их понять, а затем отбирать и совершенствовать предлагаемые ИИ решения . Это напоминает программирование более высокого уровня, иногда называемое «программированием по подсказкам» или «оркестрацией ИИ».

Однако суть того, что необходимо сделать — решение проблем людей — остается неизменной. Искусственный интеллект будущего, возможно, сможет сгенерировать целое приложение на основе описания («создайте мне мобильное приложение для записи на прием к врачу»), но задача уточнения этого описания, обеспечения его корректности и тонкой настройки результата для удовлетворения потребностей пользователей будет включать в себя разработчиков (наряду с дизайнерами, менеджерами по продуктам и т. д.). Фактически, если базовая генерация приложений станет легкой, человеческая креативность и инновации в программном обеспечении станут еще более важными для дифференциации продуктов. Мы можем стать свидетелями расцвета программного обеспечения, где многие рутинные приложения будут генерироваться ИИ, в то время как разработчики-люди сосредоточатся на передовых, сложных или креативных проектах, расширяющих границы возможного.

Существует также вероятность снижения порога входа в программирование , что означает, что больше людей, не являющихся традиционными инженерами-программистами (например, бизнес-аналитики, ученые или маркетологи), смогут создавать программное обеспечение с использованием инструментов ИИ (продолжение движения «без кода/с минимальным кодом», усиленного ИИ). Это не устраняет необходимость в профессиональных разработчиках, а скорее меняет ее. Разработчики могут взять на себя скорее консультативную или направляющую роль в таких случаях, обеспечивая безопасность, эффективность и удобство сопровождения этих разработанных пользователями приложений. Профессиональные программисты могут сосредоточиться на создании платформ и API, которые будут использоваться «непрограммистами» с помощью ИИ.

С точки зрения рынка труда, некоторые программистские должности могут сократиться, в то время как другие будут расти. Например, вакансий для начинающих программистов может уменьшиться, если компании начнут использовать ИИ для решения простых задач. Можно представить, что в будущем небольшому стартапу потребуется, возможно, вдвое меньше младших разработчиков, потому что их опытные разработчики, оснащенные ИИ, смогут выполнить большую часть базовой работы. Но в то же время появятся совершенно новые рабочие места (как мы обсуждали в разделе об адаптации). Более того, по мере того, как программное обеспечение будет все больше проникать в экономику (при этом ИИ будет создавать программное обеспечение для нишевых потребностей), общий спрос на рабочие места, связанные с программным обеспечением, может продолжать расти. История показывает, что автоматизация часто приводит к увеличению числа рабочих мест в долгосрочной перспективе , хотя это и разные профессии – например, автоматизация определенных производственных задач привела к росту числа рабочих мест, связанных с проектированием, обслуживанием и улучшением автоматизированных систем. В контексте ИИ и программирования, хотя некоторые задачи, которые раньше выполнял начинающий разработчик, автоматизированы, общий объем создаваемого нами программного обеспечения расширяется (поскольку теперь его создание стало дешевле и быстрее), что может привести к увеличению количества в связи с цифровой трансформацией растет спрос на специалистов в области разработки программного обеспечения и ИИ

Следует также учитывать прогноз на 2040 год : исследователи из Национальной лаборатории Ок-Ридж предположили, что к 2040 году «машины… будут писать большую часть своего кода сами» ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ). Если это окажется верным, что останется программистам-людям? Вероятно, основное внимание будет уделено высокоуровневым указаниям (в общих чертах объясняя машинам, чего мы хотим от них добиться) и областям, включающим сложную интеграцию систем, понимание человеческой психологии или новые проблемные области. Даже в таком сценарии люди возьмут на себя роли, схожие с ролями дизайнеров продуктов, инженеров по требованиям и тренеров/верификаторов ИИ . Код может в значительной степени писаться сам собой, но кто-то должен решить, какой код следует написать и почему , а затем проверить, что конечный результат правилен и соответствует целям. Это аналогично тому, как беспилотные автомобили, возможно, когда-нибудь будут ездить сами, но вы все равно будете указывать автомобилю, куда ехать, и вмешиваться в сложные ситуации — плюс к тому же, дороги, правила дорожного движения и всю окружающую инфраструктуру проектируют люди.

Таким образом, большинство экспертов видят будущее в сотрудничестве, а не в замене . Как выразилась одна технологическая консалтинговая компания: «Будущее разработки — это не выбор между людьми и ИИ, а сотрудничество, которое использует лучшие стороны обоих подходов». ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: предварительный взгляд в будущее ) ИИ, несомненно, трансформирует разработку программного обеспечения, но это скорее эволюция роли разработчика, чем его исчезновение. Разработчики, которые «примут изменения, адаптируют свои навыки и сосредоточатся на уникальных человеческих аспектах своей работы», обнаружат, что ИИ расширяет их возможности, а не снижает их ценность.

Можно провести параллель с другой областью: рассмотрим развитие систем автоматизированного проектирования (САПР) в инженерии и архитектуре. Заменили ли эти инструменты инженеров и архитекторов? Нет — они повысили их производительность и позволили создавать более сложные проекты. Но человеческое творчество и принятие решений по-прежнему остаются в центре внимания. Аналогично, ИИ можно рассматривать как автоматизированное программирование — он поможет справиться со сложностью и рутинной работой, но разработчик по-прежнему остается проектировщиком и лицом, принимающим решения.

В долгосрочной перспективе, если мы представим себе действительно продвинутый ИИ (скажем, какую-то форму общего ИИ, которая могла бы делать большую часть того, что может человек), социальные и экономические сдвиги будут гораздо шире, чем просто в программировании. Мы еще не достигли этого, и у нас есть значительный контроль над тем, как мы интегрируем ИИ в нашу работу. Разумный путь — продолжать интегрировать ИИ таким образом, он расширял человеческий потенциал . Это означает инвестирование в инструменты и методы (и политику), которые обеспечивают участие человека. Уже сейчас мы видим, как компании создают системы управления ИИ — руководства по использованию ИИ в разработке для обеспечения этичных и эффективных результатов ( Опрос показывает влияние ИИ на опыт разработчиков — блог GitHub ). Эта тенденция, вероятно, будет расти, обеспечивая формальный человеческий контроль в процессе разработки ИИ.

В заключение, на вопрос «Заменит ли ИИ программистов?» можно ответить: Нет, но он значительно изменит то, чем занимаются программисты. Основные рутинные задачи программирования в значительной степени будут автоматизированы. Творческие, сложные и ориентированные на человека задачи останутся с нами и, более того, станут еще более важными. В будущем программисты, вероятно, будут работать бок о бок с постоянно совершенствующимися ИИ-помощниками, подобно членам команды. Представьте себе коллегу-ИИ, который может писать код круглосуточно – это значительно повысит производительность, но ему все равно нужен кто-то, кто будет указывать ему, над какими задачами работать, и проверять его работу.

Наилучших результатов добьются те, кто будет рассматривать ИИ как партнера. Как выразился один генеральный директор: «ИИ не заменит программистов, но программисты, использующие ИИ, заменят тех, кто этого не делает». На практике это означает, что ответственность за развитие вместе с технологией лежит на разработчиках. Профессия программиста не умирает — она адаптируется . В обозримом будущем будет много программного обеспечения для разработки и проблем для решения, возможно, даже больше, чем сегодня. Постоянно повышая свою квалификацию, сохраняя гибкость и сосредотачиваясь на том, что лучше всего умеют делать люди, разработчики могут обеспечить себе успешную и приносящую удовлетворение карьеру в партнерстве с ИИ .

Наконец, стоит отметить тот факт, что мы вступаем в эпоху, когда разработчики обладают сверхспособностями. Следующее поколение программистов сможет за считанные часы делать то, на что раньше уходили дни, и решать ранее недостижимые задачи, используя искусственный интеллект. Вместо страха, в будущем следует испытывать оптимизм и любопытство . Если мы будем подходить к ИИ с открытыми глазами – осознавая его ограничения и понимая свою ответственность – мы сможем сформировать будущее, в котором ИИ и программисты вместе будут создавать удивительные программные системы, намного превосходящие возможности каждого из них по отдельности. Человеческая креативность в сочетании с эффективностью машины – это мощная комбинация. В конечном итоге, речь идёт не о замене , а о синергии. История ИИ и программистов ещё пишется – и её будут писать люди и машины вместе.

Источники:

1. Brainhub, «Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024]» ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ).

2. Brainhub, цитаты экспертов Сатьи Наделлы и Джеффа Дина об ИИ как инструменте, а не замене ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ) ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ).

3. В статье Medium (PyCoach) «Заменит ли ИИ программистов? Правда за шумихой» отмечается тонкое различие между реальностью и ажиотажем ( Заменит ли ИИ программистов? Правда за шумихой | Автор: The PyCoach | Artificial Corner | Март 2025 | Medium ) и приводится цитата Сэма Альтмана о том, что ИИ хорош в выполнении задач, но не в выполнении полноценной работы.

4. В статье DesignGurus «Заменит ли ИИ разработчиков… (2025)» , подчеркивается, что ИИ будет дополнять и повышать квалификацию разработчиков, а не делать их ненужными (« Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: предварительный взгляд в будущее »), и перечисляются области, в которых ИИ отстает (креативность, контекст, этика).

5. Опрос разработчиков Stack Overflow 2023 года: 70% разработчиков используют инструменты ИИ, низкий уровень доверия к их точности (3% высоко доверяют) ( 70% разработчиков используют инструменты ИИ для программирования, 3% высоко доверяют их точности - ShiftMag ).

6. Опрос GitHub 2023 года показывает, что 92% разработчиков пробовали инструменты для программирования с использованием ИИ, и 70% видят в этом преимущества ( Опрос раскрывает влияние ИИ на опыт разработчиков — Блог GitHub ).

7. Исследование GitHub Copilot показало, что выполнение задач с помощью ИИ происходит на 55% быстрее ( Исследование: количественная оценка влияния GitHub Copilot на производительность и удовлетворенность разработчиков - Блог GitHub ).

8. GeekWire пишет о том, что AlphaCode от DeepMind демонстрирует результаты на уровне среднего программиста-человека (входит в 54% лучших), но значительно уступает лучшим разработчикам ( AlphaCode от DeepMind соответствует уровню среднего программиста ).

9. IndiaToday (февраль 2025 г.), краткое изложение видения Сэма Альтмана о том, что ИИ-«коллеги» будут выполнять задачи младших инженеров, но «не заменят полностью людей» ( Сэм Альтман говорит, что агенты ИИ вскоре будут выполнять задачи, которые выполняют инженеры-программисты: Полная статья в 5 пунктах - India Today ).

10. По оценкам McKinsey & Company, около 80% рабочих мест в сфере программирования останутся ориентированными на человека, несмотря на автоматизацию ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ).

Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:

🔗 Лучшие инструменты для парного программирования с использованием ИИ.
Изучите ведущие инструменты ИИ, которые могут сотрудничать с вами как партнеры по программированию, чтобы оптимизировать ваш рабочий процесс разработки.

🔗 Какой ИИ лучше всего подходит для программирования – лучшие помощники в программировании на основе ИИ.
Руководство по наиболее эффективным инструментам ИИ для генерации кода, отладки и ускорения программных проектов.

🔗 Разработка программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта – трансформация будущего технологий.
Узнайте, как ИИ революционизирует способы создания, тестирования и развертывания программного обеспечения.