Заменит ли ИИ программистов? И последнее: выключите редактор кода.

« Кто последний, выключи редактор кода ». Эта шутливая фраза циркулирует на форумах разработчиков, отражая тревожный юмор по поводу появления ИИ-помощников в написании кода. По мере того, как модели ИИ становятся всё более способными писать код, многие программисты задаются вопросом, не постигнет ли разработчиков-людей та же участь, что и лифтеров или операторов коммутатора — профессии, которые стали ненужными из-за автоматизации. В 2024 году громкие заголовки провозглашали, что искусственный интеллект вскоре сможет писать весь наш код, оставив программистов-людей без работы. Но за шумихой и сенсационностью скрывается гораздо более сложная реальность.

Да, ИИ теперь может генерировать код быстрее любого человека, но насколько хорош этот код, и может ли ИИ справиться со всем жизненным циклом разработки программного обеспечения самостоятельно? Большинство экспертов говорят: «Не так быстро». Лидеры разработки программного обеспечения, такие как генеральный директор Microsoft Сатья Наделла, подчеркивают, что «ИИ не заменит программистов, но станет важнейшим инструментом в их арсенале. Речь идет о том, чтобы дать людям возможность делать больше, а не меньше». ( Заменит ли ИИ программистов? Правда, стоящая за шумихой | The PyCoach | Artificial Corner | Март 2025 | Medium ) Аналогичным образом, 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 разработчики-люди. Даже Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, признает, что сегодняшний ИИ «очень хорош в задачах», но «ужасен в полной мере» без человеческого контроля. Короче говоря, ИИ отлично справляется с выполнением отдельных частей работы, но не способен полностью взять на себя работу программиста от начала до конца.

В этой технической документации честно и взвешенно рассматривается вопрос «Заменит ли ИИ программистов?». Мы рассматриваем, как ИИ влияет на роли разработчиков программного обеспечения сегодня и какие изменения ожидают нас в будущем. Используя реальные примеры и современные инструменты (от GitHub Copilot до ChatGPT), мы исследуем, как разработчики могут адаптироваться, адаптироваться и оставаться актуальными по мере развития ИИ. Вместо упрощённого ответа «да» или «нет», мы увидим, что будущее — за сотрудничеством ИИ и разработчиков-людей. Цель — представить практические рекомендации о том, что разработчики могут сделать, чтобы преуспеть в эпоху ИИ, — от внедрения новых инструментов до освоения новых навыков, а также спрогнозировать, как карьера программиста может развиваться в ближайшие годы.

ИИ в разработке программного обеспечения сегодня

ИИ быстро вплелся в современный рабочий процесс разработки программного обеспечения. Отнюдь не научная фантастика: инструменты на основе ИИ уже пишут и проверяют код , автоматизируя утомительные задачи и повышая производительность разработчиков. Сегодня разработчики используют ИИ для генерации фрагментов кода, автодополнения функций, обнаружения ошибок и даже создания тестовых случаев ( 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 шаблоны, позволяя программистам сосредоточиться на более сложных аспектах создания программного обеспечения. Давайте рассмотрим некоторые из важных возможностей и инструментов ИИ, которые трансформируют программирование прямо сейчас:

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

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

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

• DevOps и автоматизация: помимо написания кода, ИИ участвует в процессах сборки и развертывания. Интеллектуальные инструменты непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD) используют машинное обучение для прогнозирования вероятного сбоя тестов или определения приоритетности определённых задач сборки, что ускоряет и повышает эффективность процесса непрерывной интеграции. ИИ может анализировать производственные журналы и показатели производительности, выявляя проблемы или предлагая варианты оптимизации инфраструктуры. По сути, ИИ помогает не только в процессе кодирования, но и на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения — от планирования до поддержки.

• Интерфейсы на естественном языке и документация: мы также видим, как ИИ обеспечивает более естественное взаимодействие с инструментами разработки. Разработчики могут буквально попросить ИИ выполнить задачи («сгенерировать функцию, которая делает X» или «объяснить этот код») и получить результаты. Чат-боты ИИ (например, ChatGPT или специализированные помощники разработчиков) могут отвечать на вопросы по программированию, помогать с документацией и даже писать проектную документацию или отправлять сообщения об изменениях в коде. Это устраняет разрыв между намерениями человека и кодом, делая разработку более доступной для тех, кто может описать свои потребности.

• 

Разработчики внедряют инструменты ИИ: опрос 2023 года показал, что подавляющее большинство разработчиков (92%) в той или иной степени использовали инструменты программирования на основе ИИ – либо на работе, либо в личных проектах, либо и там, и там. Лишь 8% сообщили, что не используют ИИ при программировании. Эта диаграмма показывает, что две трети разработчиков используют инструменты ИИ как на работе, так и вне её, четверть использует их исключительно на работе, а незначительное меньшинство – только вне её. Вывод очевиден: программирование с помощью ИИ быстро стало популярным среди разработчиков ( Опрос раскрывает влияние ИИ на опыт разработчиков – блог GitHub ).

Такое распространение инструментов ИИ в разработке привело к повышению эффективности и снижению рутинной работы при кодировании. Продукты создаются быстрее, поскольку ИИ помогает генерировать шаблонный код и справляться с повторяющимися задачами ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ) ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего ). Такие инструменты, как Copilot, могут даже предлагать целые алгоритмы или решения, которые «могут быть не сразу очевидны для разработчиков-людей», благодаря обучению на огромных наборах данных кода. Существует множество реальных примеров: инженер может попросить ChatGPT реализовать функцию сортировки или найти ошибку в своем коде, и ИИ предоставит проект решения за считанные секунды. Такие компании, как Amazon и Microsoft, внедрили парных программистов ИИ (Amazon CodeWhisperer и Microsoft Copilot) в свои команды разработчиков, сообщая о более быстром завершении задач и меньшем количестве рутинных часов, потраченных на шаблонный код. Фактически, 70% разработчиков, опрошенных в ходе опроса Stack Overflow 2023 года, заявили, что уже используют или планируют использовать инструменты ИИ в процессе разработки ( 70% разработчиков используют инструменты программирования ИИ, 3% высоко доверяют их точности - ShiftMag ). Самыми популярными помощниками являются ChatGPT (используют около 83% респондентов) и GitHub Copilot (около 56%), что указывает на то, что общие разговорные ИИ и интегрированные в IDE помощники играют ключевую роль. Разработчики в основном обращаются к этим инструментам для повышения производительности (около 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 — ее элементы существуют уже много лет (например, автодополнение кода в IDE или автоматизированных тестовых фреймворках). 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, система AlphaCode от DeepMind попала в заголовки газет, выступив на уровне соревнований по программированию , достигнув рейтинга около 54% ​​лучших по задачам кодирования — по сути, совпадая с мастерством среднего человека ( AlphaCode от DeepMind соответствует мастерству среднего программиста ). Это был первый раз, когда система ИИ выступила на равных . Однако показательно, что даже AlphaCode, при всем своем мастерстве, была все еще далека от того, чтобы превзойти лучших программистов-людей. В этих соревнованиях AlphaCode смог решить около 30% задач за отведённое количество попыток, в то время как лучшие программисты-люди решают более 90% задач за одну попытку. Этот разрыв подчёркивает, что, хотя ИИ способен справляться с чётко определёнными алгоритмическими задачами до определённого предела, самые сложные задачи, требующие глубокого мышления и изобретательности, остаются достоянием человека .

Подводя итог, можно сказать, что ИИ прочно занял своё место в повседневном инструментарии разработчиков. От помощи в написании кода до оптимизации развёртывания, он затрагивает все этапы процесса разработки. Сегодня эти отношения во многом симбиотичны: ИИ выступает в роли второго пилота (и это название удачно подмечено), помогая разработчикам писать код быстрее и с меньшими трудозатратами, а не в роли независимого автопилота, способного летать в одиночку. В следующем разделе мы рассмотрим, как внедрение инструментов ИИ меняет роль разработчиков и характер их работы, как в лучшую, так и в худшую сторону.

Как ИИ меняет роли и производительность разработчиков

С ростом рутинной работы, выполняемой ИИ, роль разработчика программного обеспечения действительно начинает меняться. Вместо того, чтобы тратить часы на написание шаблонного кода или отладку рутинных ошибок, разработчики могут переложить эти задачи на своих ИИ-помощников. Это смещает фокус разработчика на решение более сложных задач, архитектуру и творческие аспекты разработки программного обеспечения. По сути, ИИ дополняет разработчиков, позволяя им быть более продуктивными и потенциально более инновационными. Но означает ли это сокращение числа задач по программированию или просто изменение характера работы? Давайте рассмотрим, как это влияет на производительность и роли:

Повышение производительности: по большинству отчетов и ранним исследованиям, инструменты программирования на основе ИИ значительно повышают производительность разработчиков. Исследование GitHub показало, что разработчики, использующие Copilot, могли выполнять задачи гораздо быстрее, чем те, кто не пользовался помощью ИИ. В одном эксперименте разработчики решили задачу программирования в среднем на 55% быстрее с помощью Copilot — потратив около 1 часа 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. Дело не только в скорости; разработчики сообщают, что помощь ИИ помогает уменьшить разочарование и «перебои в процессе». В опросах 88% разработчиков использующих Copilot, заявили, что это сделало их более продуктивными и позволило им сосредоточиться на более приятной работе ( Какой процент разработчиков сказал, что github copilot делает ... ). Эти инструменты помогают программистам оставаться «в зоне», справляясь с утомительными задачами, что, в свою очередь, сохраняет умственную энергию для решения более сложных проблем. В результате многие разработчики отмечают, что программирование стало более увлекательным — меньше рутинной работы и больше творчества.

Изменение повседневной работы: повседневный рабочий процесс программиста меняется вместе с ростом производительности. Значительную часть «рутинной работы» — написание шаблонного кода, повторение распространённых шаблонов, поиск синтаксиса — можно переложить на ИИ. Например, вместо того, чтобы вручную писать класс данных с геттерами и сеттерами, разработчик может просто попросить ИИ сгенерировать его. Вместо того, чтобы прочесывать документацию в поисках нужного вызова API, разработчик может задавать ИИ вопросы на естественном языке. Это означает, что разработчики тратят относительно меньше времени на механическое кодирование и больше на задачи, требующие человеческого суждения . Поскольку ИИ берёт на себя написание простых 80% кода, работа разработчика смещается в сторону контроля вывода ИИ (просмотра предложений кода, их тестирования) и решения сложных 20% проблем, которые ИИ не может решить. На практике разработчик может начать свой день с сортировки сгенерированных ИИ запросов на извлечение или проверки пакета предложенных ИИ исправлений, вместо того, чтобы писать все эти изменения с нуля.

Сотрудничество и динамика команды: Интересно, что ИИ также влияет на динамику команды. Благодаря автоматизации рутинных задач команды потенциально могут достичь большего, используя меньше младших разработчиков для черновой работы. Некоторые компании сообщают, что их старшие инженеры могут быть более самостоятельными — они могут быстро прототипировать функции с помощью ИИ, не нуждаясь в младшем специалисте для выполнения первоначальных черновиков. Однако это создает новую проблему: наставничество и обмен знаниями. Вместо того, чтобы младшие специалисты учились, выполняя простые задачи, им, возможно, придется научиться эффективно управлять результатами работы ИИ. Совместная работа в команде может сместиться в такие виды деятельности, как коллективное уточнение подсказок ИИ или проверка сгенерированного ИИ кода на наличие подводных камней. С другой стороны, когда у каждого в команде есть помощник ИИ, это может уравнять правила игры и оставить больше времени для обсуждения дизайна, креативного мозгового штурма и решения сложных пользовательских требований, которые в настоящее время ни один ИИ не понимает «из коробки». по результатам опроса GitHub за 2023 год ( Опрос раскрывает влияние ИИ на опыт разработчиков - блог GitHub) , более четырех из пяти разработчиков считают, что инструменты программирования на основе ИИ улучшат совместную работу в команде .

Влияние на рабочие места: главный вопрос заключается в том, снизит ли ИИ спрос на программистов (поскольку каждый программист теперь более продуктивен) или он просто изменит требуемые навыки. Исторический прецедент с другими видами автоматизации (например, рост инструментов DevOps или языков программирования более высокого уровня) предполагает, что рабочие места разработчиков не столько исчезают, сколько расширяются . Действительно, отраслевые аналитики предсказывают, что роли инженеров-программистов будут продолжать расти , но характер этих ролей изменится. В недавнем отчете Gartner прогнозируется, что к 2027 году 50% организаций, занимающихся разработкой программного обеспечения, примут платформы «интеллектуального программного обеспечения», дополненные ИИ, для повышения производительности , по сравнению с 5% в 2024 году ( Есть ли будущее для инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ). Это указывает на то, что компании будут широко интегрировать ИИ, но это также подразумевает, что разработчики будут работать с этими интеллектуальными платформами. Аналогичным образом, консалтинговая компания McKinsey прогнозирует, что, хотя ИИ может автоматизировать многие задачи, примерно 80% задач в сфере программирования по-прежнему будут требовать участия человека и останутся «человекоцентричными» . Другими словами, нам по-прежнему будут нужны люди на большинство должностей разработчиков, но должностные инструкции могут измениться.

Одним из возможных сдвигов является появление таких ролей, как «инженер-программист ИИ» или «инженер-подсказчик» — разработчиков, специализирующихся на создании или организации компонентов ИИ. Мы уже видим стремительный рост спроса на разработчиков со знанием ИИ/МО. Согласно анализу Indeed, три самые востребованные должности, связанные с ИИ, — это специалист по данным, инженер-программист и инженер машинного обучения , и спрос на эти роли более чем удвоился за последние три года ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ). От традиционных инженеров-программистов все чаще ожидают понимания основ машинного обучения или интеграции сервисов ИИ в приложения. Вместо того, чтобы сделать разработчиков лишними, «ИИ может вывести профессию на новый уровень, позволив разработчикам сосредоточиться на задачах более высокого уровня и инновациях» ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: предварительный взгляд в будущее ) Многие рутинные задачи по кодированию могут выполняться ИИ, но разработчики будут больше заняты проектированием систем, интеграцией модулей, обеспечением качества и решением новых проблем. Старший инженер одной из компаний, передовых в области ИИ, удачно подытожил: ИИ не заменяет наших разработчиков, а дополняет их. Один разработчик, вооружённый мощными инструментами ИИ, может выполнять работу нескольких, но теперь он берётся за более сложную и ответственную задачу.

Пример из реальной жизни: Рассмотрим сценарий из софтверной компании, которая интегрировала GitHub Copilot для всех своих разработчиков. Немедленным эффектом стало заметное сокращение времени, затрачиваемого на написание модульных тестов и шаблонного кода. Одна из младших разработчиков обнаружила, что с помощью Copilot она может быстро сгенерировать 80% кода новой функции, а затем тратить свое время на настройку оставшихся 20% и написание интеграционных тестов. Ее производительность с точки зрения вывода кода почти удвоилась, но, что еще интереснее, характер ее вклада изменился — она стала больше похожа на рецензента кода и разработчика тестов для кода, написанного ИИ. Команда также заметила, что рецензии кода начали 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, несмотря на увеличение производительности, человеческий контроль и опыт стали еще более важными в рабочем процессе.

Подводя итог, можно сказать, что ИИ, несомненно, меняет подход разработчиков к работе: ускоряет их работу и позволяет им решать более амбициозные задачи, но при этом требует повышения квалификации (как в использовании ИИ, так и в развитии более высокого уровня мышления). Речь идёт не столько о том, как «ИИ отбирает рабочие места», сколько о том, как «ИИ меняет рабочие места». Разработчики, которые учатся эффективно использовать эти инструменты, могут преумножить своё влияние – часто слышимая фраза: «ИИ не заменит разработчиков, но разработчики, использующие ИИ, могут заменить тех, кто его не использует». В следующих разделах мы рассмотрим, почему разработчики-люди по-прежнему необходимы (что ИИ не может делать хорошо), и как разработчики могут адаптировать свои навыки для успешного сотрудничества с ИИ.

Ограничения ИИ (почему люди остаются жизненно важными)

Несмотря на свои впечатляющие возможности, современный ИИ имеет явные ограничения , которые не позволяют ему вытеснить программистов-людей. Понимание этих ограничений — ключ к пониманию того, почему программисты по-прежнему так востребованы в процессе разработки. ИИ — мощный инструмент, но он не панацея, способная заменить креативность, критическое мышление и понимание контекста, присущие человеку-разработчику. Вот некоторые фундаментальные недостатки ИИ в программировании и соответствующие сильные стороны человека-разработчика:

• Отсутствие истинного понимания и креативности: Современные модели ИИ не понимают код или проблемы по-настоящему так, как это делают люди; они распознают закономерности и выдают 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 быть в состоянии сгенерировать код, соответствующий спецификации, которую он видел ранее, но попросите его разработать новый алгоритм для беспрецедентной проблемы или интерпретировать неоднозначное требование, и он, вероятно, потерпит неудачу. Как заметил один наблюдатель, сегодня ИИ «не хватает творческих и критических способностей мышления, которые привносят разработчики-люди». ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего ) Люди преуспевают в нестандартном мышлении, сочетая знание предметной области, интуицию и креативность для проектирования архитектуры программного обеспечения или решения сложных задач. ИИ, напротив, ограничен усвоенными им шаблонами; если проблема не соответствует этим шаблонам, ИИ может сгенерировать неверный или бессмысленный код (часто уверенно!). Инновации в программном обеспечении — разработка новых функций, нового пользовательского опыта или новых технических подходов — по-прежнему являются деятельностью, осуществляемой человеком.

• Понимание контекста и общей картины: создание программного обеспечения — это не просто написание строк кода. Оно включает в себя понимание того, что лежит в основе кода: бизнес-требования, потребности пользователей и контекст, в котором работает программное обеспечение. ИИ имеет очень узкое окно контекста (обычно ограниченное входными данными, которые он получает в данный момент). Он не понимает по-настоящему общую цель системы или то, как один модуль взаимодействует с другим, за пределами того, что явно прописано в коде. В результате ИИ может генерировать код, который технически работает для небольшой задачи, но плохо вписывается в более крупную архитектуру системы или нарушает какие-либо неявные требования. Для обеспечения соответствия программного обеспечения бизнес-целям и ожиданиям пользователей необходимы разработчики-люди. Проектирование сложных систем — понимание того, как изменение одной части может повлиять на другие, как найти баланс между компромиссами (например, производительность и читаемость) и как планировать долгосрочную эволюцию кодовой базы — это то, чего ИИ сегодня не может. В крупномасштабных проектах с тысячами компонентов ИИ «видит деревья, но не лес». Как отмечается в одном из анализов, «ИИ с трудом понимает весь контекст и сложность крупномасштабных программных проектов», включая бизнес-требования и аспекты пользовательского опыта (« Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего »). Люди поддерживают общее видение.

• Здравый смысл и разрешение неоднозначности: Требования в реальных проектах часто расплывчаты или постоянно меняются. Разработчик-человек может запрашивать разъяснения, делать обоснованные предположения или отклонять нереалистичные запросы. ИИ не обладает здравым смыслом и не способен задавать уточняющие вопросы (если только это не указано в подсказке, и даже в этом случае нет гарантии, что он сделает всё правильно). Именно поэтому код, сгенерированный ИИ, иногда может быть технически правильным, но функционально неудовлетворительным — ему не хватает здравого смысла, чтобы понять, что на самом деле имел в виду пользователь, если инструкции неясны. В отличие от этого, программист-человек может интерпретировать высокоуровневый запрос («сделать этот пользовательский интерфейс более интуитивно понятным» или «приложение должно корректно обрабатывать нестандартные входные данные») и понять, что нужно сделать в коде. Чтобы по-настоящему заменить разработчика, ИИ потребовались бы чрезвычайно подробные и однозначные спецификации, и даже эффективное написание таких спецификаций так же сложно, как и написание самого кода. Как справедливо отмечено в статье Forbes Tech Council, для того, чтобы ИИ действительно заменил разработчиков, ему необходимо понимать нечеткие инструкции и адаптироваться подобно человеку — уровень рассуждений, которым современный ИИ не обладает ( Пост Сергея Кузина — LinkedIn ).

• Надежность и «галлюцинации»: Современные генеративные модели ИИ имеют хорошо известный недостаток: они могут выдавать неверные или полностью сфабрикованные выходные данные, явление, часто называемое галлюцинацией . В кодировании это может означать, что ИИ пишет код, который выглядит правдоподобным, но является логически неверным или небезопасным. Разработчики не могут слепо доверять предложениям ИИ. На практике каждый фрагмент кода, написанного ИИ, требует тщательной проверки и тестирования человеком . Данные опроса Stack Overflow отражают это: из тех, кто использует инструменты ИИ, только 3% полностью доверяют точности выходных данных ИИ, и действительно небольшой процент активно не доверяют ему ( 70% разработчиков используют инструменты кодирования ИИ, 3% полностью доверяют их точности - ShiftMag ). Подавляющее большинство разработчиков воспринимают предложения ИИ как полезные подсказки, а не как евангелие. Такое низкое доверие оправдано, поскольку ИИ может совершать странные ошибки, которые не стал бы совершать ни один компетентный человек (например, ошибки на единицу, использование устаревших функций или создание неэффективных решений), потому что он по-настоящему не рассуждает о проблеме. Как иронично заметил один из комментариев на форуме: «Они (ИИ) часто галлюцинируют и принимают странные решения в дизайне, которые человек никогда бы не сделал» ( Устареют ли программисты из-за ИИ? — Career Advice ). Человеческий контроль критически важен для выявления этих ошибок. ИИ может быстро реализовать 90% функций, но если в оставшихся 10% есть едва заметная ошибка, диагностировать и исправить её всё равно придётся человеку-разработчику. А когда что-то идёт не так в процессе производства, отладкой занимаются инженеры-люди — ИИ пока не может нести ответственность за свои ошибки.

• Поддержка и развитие кодовых баз: программные проекты живут и развиваются годами. Им требуется единообразный стиль, ясность для будущих специалистов по поддержке и обновления по мере изменения требований. Сегодня ИИ не помнит о прошлых решениях (за исключением ограниченного количества подсказок), поэтому он может не поддерживать единообразие кода в рамках большого проекта без руководства. Разработчики-люди обеспечивают сопровождаемость кода — пишут понятную документацию, выбирают читаемые решения вместо умных, но малопонятных и рефакторят код по мере развития архитектуры. ИИ может помочь в этих задачах (например, предлагая рефакторинг), но решение о том, что нужно рефакторить или какие части системы нуждаются в перепроектировании, остается на усмотрение человека. Кроме того, при интеграции компонентов понимание влияния новой функции на существующие модули (обеспечение обратной совместимости и т. д.) — это то, чем занимаются люди. Код, сгенерированный ИИ, должен быть интегрирован и гармонизирован людьми. В качестве эксперимента некоторые разработчики попробовали позволить ChatGPT создавать целые небольшие приложения; Результат часто работает поначалу, но его становится очень сложно поддерживать или расширять, поскольку ИИ не применяет последовательно продуманную архитектуру — он принимает локальные решения, которых архитектор-человек избежал бы.

• Этические и защитные аспекты: по мере того, как ИИ пишет всё больше кода, возникают вопросы предвзятости, безопасности и этики. ИИ может непреднамеренно создавать уязвимости безопасности (например, не выполняя надлежащую очистку входных данных или используя небезопасные криптографические методы), которые опытный разработчик-человек обнаружит. Кроме того, ИИ не обладает врождённым чувством этики или заботой о справедливости — например, он может обучаться на предвзятых данных и предлагать алгоритмы, которые непреднамеренно дискриминируют (в управляемой ИИ функции, такой как код одобрения кредита или алгоритм найма). Разработчики-люди необходимы для проверки результатов ИИ на предмет этих проблем, обеспечения соответствия нормативным требованиям и наполнения программного обеспечения этическими соображениями. Социальный аспект программного обеспечения — понимание доверия пользователей, проблем конфиденциальности и принятие решений по дизайну, соответствующих человеческим ценностям — «нельзя игнорировать. Эти человекоориентированные аспекты разработки находятся вне досягаемости ИИ, по крайней мере, в обозримом будущем». ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего ) Разработчики должны стать эталоном совести и контроля качества для вклада ИИ.

В свете этих ограничений в настоящее время общепринятым является мнение, что ИИ — это инструмент, а не замена . Как сказал Сатья Наделла, речь идет о расширении прав и возможностей разработчиков, а не об их замене ( Заменит ли ИИ программистов? Правда за шумихой | The PyCoach | Artificial Corner | Март 2025 | Medium ). ИИ можно рассматривать как младшего помощника: он быстр, неутомим и может выполнить множество задач с первого раза, но ему необходимо руководство и опыт старшего разработчика для создания отточенного конечного продукта. Показательно, что даже самые продвинутые системы кодирования ИИ используются в качестве помощников в реальном использовании (Copilot, CodeWhisperer и т. д.), а не как автономные кодеры. Компании не увольняют свои команды программистов и не позволяют ИИ действовать наугад; вместо этого они встраивают ИИ в рабочие процессы разработчиков, чтобы помочь им.

Одна из показательных цитат принадлежит Сэму Альтману из OpenAI, который отметил, что даже несмотря на совершенствование агентов ИИ, «они не заменят людей полностью» в разработке программного обеспечения ( Сэм Альтман говорит, что агенты ИИ скоро будут выполнять задачи, которые выполняют инженеры-программисты: Полная история в 5 пунктах — India Today ). Они будут функционировать как «виртуальные коллеги» , выполняющие четко определенные задачи для инженеров-людей, особенно задачи, типичные для инженера-программиста низкого уровня с несколькими годами опыта. Другими словами, ИИ может в конечном итоге выполнять работу младшего разработчика в некоторых областях, но этот младший разработчик не остается безработным — он эволюционирует в роль руководителя ИИ и решения задач более высокого уровня, которые ИИ не может выполнить. Даже если заглянуть в будущее, где некоторые исследователи предсказывают, что к 2040 году ИИ сможет писать большую часть своего собственного кода ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ), все согласны с тем, что программисты по-прежнему будут нужны для надзора, руководства и обеспечения творческой искры и критического мышления, которых не хватает машинам .

Стоит также отметить, что разработка программного обеспечения — это больше, чем просто кодинг . Она включает в себя взаимодействие с заинтересованными сторонами, понимание пользовательских историй, совместную работу в командах и итеративное проектирование — все эти области, где человеческие навыки незаменимы. ИИ не может сидеть на встрече с клиентом, чтобы обсудить его истинные потребности, согласовывать приоритеты или вдохновлять команду на создание видения продукта. Человеческий фактор остаётся центральным.

Подводя итог, можно сказать, что у ИИ есть серьёзные недостатки: отсутствие подлинной креативности, ограниченное понимание контекста, склонность к ошибкам, отсутствие ответственности и непонимание более широких последствий решений, принимаемых при принятии решений в области программного обеспечения. Именно в этих пробелах разработчики-люди блистают. Вместо того чтобы рассматривать ИИ как угрозу, возможно, правильнее рассматривать его как мощный инструмент для разработчиков-людей , позволяющий им решать обыденные задачи, позволяя людям сосредоточиться на важном. В следующем разделе мы обсудим, как разработчики могут использовать это преимущество, адаптируя свои навыки и роли, чтобы оставаться востребованными и ценными в мире разработки, дополненной ИИ.

Адаптация и процветание в эпоху искусственного интеллекта

Для программистов и разработчиков рост использования ИИ в программировании не обязательно должен быть серьёзной угрозой — он может стать возможностью. Главное — адаптироваться и развиваться вместе с технологиями. Те, кто научится использовать ИИ, вероятно, окажутся более продуктивными и востребованными, в то время как те, кто игнорирует его, могут обнаружить, что отстают. В этом разделе мы сосредоточимся на практических шагах и стратегиях, которые помогут разработчикам оставаться актуальными и процветать, когда инструменты ИИ становятся частью повседневной разработки. Необходимо придерживаться подхода, ориентированного на постоянное 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 ИИ-программистов): Прежде всего, разработчикам следует освоить доступные инструменты ИИ. Рассматривайте Copilot, ChatGPT или другие ИИ-программисты как своего нового партнёра по парному программированию. Это означает, что вы научитесь писать качественные подсказки или комментарии , чтобы получать полезные рекомендации по коду, и быстро проверять и отлаживать код, сгенерированный ИИ. Так же, как разработчику пришлось освоить IDE или систему контроля версий, изучение особенностей ИИ-помощника становится частью вашего набора навыков. Например, разработчик может попрактиковаться, взяв фрагмент своего кода и попросив ИИ улучшить его, а затем проанализировать изменения. Или, приступая к задаче, опишите её в комментариях и посмотрите, что ИИ может предложить, а затем доработайте её. Со временем вы разовьёте интуитивное понимание того, в чём ИИ силён и как с ним работать. Считайте это «разработкой с помощью ИИ» — новым навыком, который можно добавить в свой арсенал. Действительно, разработчики теперь называют «оперативную разработку» навыком — умением задавать ИИ правильные вопросы. Овладевшие этим навыком могут добиться значительно лучших результатов, используя те же инструменты. Помните: «разработчики, использующие ИИ, могут заменить тех, кто им не пользуется» , — поэтому примите эту технологию и сделайте её своим союзником.

2. Сосредоточьтесь на навыках более высокого уровня (решение проблем, проектирование систем, архитектура): поскольку ИИ может справиться с более низкоуровневым кодированием, разработчикам следует подняться по лестнице абстракции . Это означает больше внимания к пониманию системного проектирования и архитектуры. Развивайте навыки разбиения на сложные проблемы, проектирования масштабируемых систем и принятия архитектурных решений — областей, где человеческий интеллект имеет решающее значение. Сосредоточьтесь на том, почему и как нужно решение, а не только на том, что именно. Например, вместо того, чтобы тратить всё время на совершенствование функции сортировки (когда ИИ может написать её 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 , учитывающее потребности пользователей, потоки данных и взаимодействие компонентов, будет высоко цениться. ИИ может генерировать код, но именно разработчик определяет общую структуру программного обеспечения и обеспечивает слаженную работу всех его частей. Оттачивая своё общее мышление, вы становитесь незаменимым человеком, который направляет ИИ (и остальную команду) на создание правильного продукта. Как отмечалось в одном из перспективных отчетов, разработчикам следует «сосредоточиться на областях, где человеческий интеллект незаменим, таких как решение проблем, проектное мышление и понимание потребностей пользователей». ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: предварительный взгляд в будущее )

3. Расширьте свои знания в области ИИ и МО: чтобы работать бок о бок с ИИ, важно понимать ИИ . Не всем разработчикам нужно становиться исследователями в области машинного обучения, но иметь четкое представление о том, как работают эти модели, будет полезно. Изучите основы машинного обучения и глубокого обучения — это может не только открыть новые карьерные пути (поскольку вакансии, связанные с ИИ, процветают ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] )), но и поможет вам эффективнее использовать инструменты ИИ. Если вы знаете, например, ограничения большой языковой модели и как она обучалась, вы можете предсказать, когда она может дать сбой, и соответствующим образом разработать свои подсказки или тесты. Кроме того, многие программные продукты теперь включают в себя функции ИИ (например, приложение с рекомендательным движком или чат-бот). Разработчик программного обеспечения с некоторыми знаниями в области машинного обучения может внести свой вклад в эти функции или, по крайней мере, разумно сотрудничать с учеными по данным. Ключевые области для рассмотрения обучения включают: основы науки о данных , как предварительная обработка данных, обучение против вывода и этика ИИ. Ознакомьтесь с фреймворками 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 ИИ-грамотностью быстро становится таким же важным, как и знание веб-технологий или баз данных. Разработчики, способные сочетать традиционную разработку ПО и ИИ, будут в наилучшей позиции для руководства будущими проектами.

4. Развивайте более сильные гибкие навыки и знания предметной области: По мере того, как ИИ берет на себя выполнение механических задач, уникальные человеческие навыки становятся еще важнее. Коммуникация, командная работа и экспертиза предметной области — это области, на которые следует удвоить усилия. Разработка программного обеспечения часто заключается в понимании предметной области — будь то финансы, здравоохранение, образование или любая другая область — и преобразовании этого в решения. У ИИ не будет такого контекста или возможности взаимодействовать с заинтересованными сторонами, но у вас он есть. Приобретая более глубокие знания в предметной области, вы станете тем человеком, к которому можно обратиться за обеспечением соответствия программного обеспечения реальным потребностям. Аналогичным образом, сосредоточьтесь на своих навыках совместной работы: наставничестве, лидерстве и координации. Командам по-прежнему будут нужны старшие разработчики для проверки кода (включая код, написанный с помощью ИИ), для обучения младших разработчиков передовым практикам и для координации сложных проектов. ИИ не устраняет необходимость человеческого взаимодействия в проектах. Фактически, с генерацией кода ИИ наставничество старшего разработчика может сместиться в сторону обучения младших разработчиков работе с ИИ и валидации его вывода , а не написанию циклов for. Умение направлять других в этой новой парадигме — ценный навык. Кроме того, развивайте критическое мышление : подвергайте сомнению и проверяйте результаты работы ИИ, а также поощряйте других делать то же самое. Развивая здоровый скептицизм и верификационный настрой, вы предотвратите слепую зависимость от ИИ и сократите количество ошибок. По сути, развивайте навыки, которых не хватает ИИ: понимание людей и контекста, критический анализ и междисциплинарное мышление.

5. Непрерывное обучение и адаптивность: Темпы изменений в сфере ИИ чрезвычайно быстры. То, что кажется передовым сегодня, может устареть через пару лет. Разработчикам необходимо учиться непрерывно как никогда раньше. Это может означать регулярное тестирование новых помощников по программированию на основе ИИ, прохождение онлайн-курсов или сертификаций по ИИ/МО, чтение исследовательских блогов, чтобы быть в курсе последних событий, или участие в сообществах разработчиков, специализирующихся на ИИ. Адаптивность — ключ к успеху: будьте готовы адаптироваться к новым инструментам и рабочим процессам по мере их появления. Например, если появляется новый инструмент ИИ, способный автоматизировать проектирование пользовательского интерфейса с набросков, разработчик интерфейсов должен быть готов изучить его и внедрить, возможно, переключив внимание на доработку созданного пользовательского интерфейса или улучшение деталей пользовательского опыта, которые не были учтены при автоматизации. Тем, кто относится к обучению как к неотъемлемой части своей карьеры (что многие разработчики уже делают), будет легче интегрировать разработки в области ИИ. Одна из стратегий — посвятить небольшую часть недели обучению и экспериментам, рассматривая это как инвестиции в собственное будущее. Компании также начинают проводить обучение своих разработчиков эффективному использованию инструментов ИИ; использование таких возможностей позволит вам добиться успеха. Успеха добьются те разработчики, которые рассматривают ИИ как развивающегося партнёра и постоянно совершенствуют свой подход к работе с ним.

6. Изучите новые роли и карьерные пути: По мере того, как ИИ все глубже проникает в процесс разработки, 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 ИИ на предвзятость, соответствие требованиям и корректность. Если вам интересны эти области, позиционирование себя с правильными знаниями может открыть эти новые пути. Даже в рамках классических ролей вы можете найти такие ниши, как «разработчик frontend с использованием ИИ» и «разработчик backend с использованием ИИ», где каждый использует специализированные инструменты. Следите за тем, как организации структурируют команды вокруг ИИ. В некоторых компаниях есть «гильдии ИИ» или центры передового опыта для руководства внедрением ИИ в проекты — активное участие в таких группах может вывести вас в авангард. Более того, рассмотрите возможность участия в разработке самих инструментов ИИ: например, работая над проектами с открытым исходным кодом, которые улучшают инструменты разработчика (возможно, улучшая способность ИИ объяснять код и т. д.). Это не только углубляет ваше понимание технологии, но и позволяет вам присоединиться к сообществу, которое лидирует в этих изменениях. Главное — проявлять инициативу и гибкость в карьере . Если часть вашей текущей работы будет автоматизирована, будьте готовы перейти на должности, связанные с проектированием, контролем или расширением этих автоматизированных частей.

7. Поддерживайте и демонстрируйте человеческое качество: В мире, где ИИ может генерировать среднестатистический код для среднестатистической проблемы, разработчики-люди должны стремиться создавать исключительные и эмпатичные решения, которые ИИ не может. Это может означать сосредоточение на тонкости пользовательского опыта, оптимизации производительности в нестандартных сценариях или просто написание чистого и хорошо документированного кода (ИИ не очень хорош в написании содержательной документации или понятных комментариев к коду — здесь вы можете добавить ценность!). Обязательно интегрируйте человеческий опыт в работу: например, если ИИ генерирует фрагмент кода, вы добавляете комментарии, объясняющие его суть так, чтобы другой человек мог понять его позже, или корректируете его, делая более читабельным. Тем самым вы добавляете уровень профессионализма и качества, которого не хватает чисто машинному коду. Со временем, создавая репутацию разработчика высококачественного программного обеспечения, которое «просто работает» в реальном мире, выделите вас среди конкурентов. Клиенты и работодатели будут ценить разработчиков, которые могут сочетать эффективность ИИ с человеческим мастерством .

Давайте также рассмотрим, как могут адаптироваться образовательные пути. Новые разработчики, вступающие в эту область, не должны избегать инструментов ИИ в процессе обучения. Напротив, обучение с помощью ИИ (например, использование ИИ для помощи с домашними заданиями или проектами с последующим анализом результатов) может ускорить их понимание. Однако крайне важно также глубоко изучить основы – алгоритмы, структуры данных и основные концепции программирования – чтобы иметь прочную основу и уметь определять, когда ИИ сбивается с пути. Поскольку ИИ справляется с простыми упражнениями 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 множества инструментов.

Чтобы сформулировать стратегию адаптации: будьте пилотом, а не пассажиром. Используйте инструменты ИИ, но не полагайтесь на них слишком сильно и не будьте самодовольны. Продолжайте совершенствовать уникальные человеческие аспекты разработки. Грейди Буч, уважаемый пионер в области разработки программного обеспечения, хорошо подметил: «ИИ фундаментально 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] ). Проактивно развивая эти новые навыки и методы работы, разработчики могут гарантировать, что они останутся у руля своей карьеры.

Подводя итоги этого раздела, приводим краткий контрольный список для разработчиков, стремящихся обеспечить будущее своей карьеры в эпоху искусственного интеллекта:

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

Перспективы на будущее: сотрудничество между ИИ и разработчиками

Что ждёт программирование в мире, управляемом ИИ? Судя по текущим тенденциям, можно ожидать, что в будущем ИИ и разработчики-люди будут работать рука об руку ещё теснее . Роль программиста, вероятно, продолжит смещаться в сторону руководящей и творческой роли, а ИИ будет выполнять всё большую «тяжёлую работу» под руководством человека. В этом заключительном разделе мы прогнозируем некоторые будущие сценарии и заверяем, что перспективы для разработчиков могут оставаться позитивными — при условии, что мы продолжим адаптироваться.

В ближайшем будущем (в ближайшие 5-10 лет) весьма вероятно, что ИИ станет таким же повсеместным в процессе разработки, как сами компьютеры. Так же, как ни один разработчик сегодня не пишет код без редактора или без Google/StackOverflow под рукой, скоро ни один разработчик не будет писать код без какой-либо формы помощи ИИ, работающей в фоновом режиме. Интегрированные среды разработки (IDE) уже развиваются, включая в свою основу функции на основе ИИ (например, редакторы кода, которые могут объяснить вам код или предложить целые изменения кода по всему проекту). Мы можем достичь точки, когда основной задачей разработчика будет формулировать проблемы и ограничения так, чтобы ИИ мог понять, а затем курировать и дорабатывать решения, предоставляемые ИИ . Это напоминает более высокоуровневую форму программирования, иногда называемую «оперативным программированием» или «оркестровкой ИИ».

Однако суть того, что необходимо сделать – решать проблемы людей – остаётся неизменной. В будущем ИИ, возможно, сможет генерировать целое приложение по описанию («создайте мне мобильное приложение для записи на приём к врачу»), но уточнение этого описания, обеспечение его корректности и доработка результата для удобства пользователей потребуют участия разработчиков (а также дизайнеров, менеджеров по продукту и т.д.). Более того, если создание простых приложений станет простым, человеческая креативность и инновации в программном обеспечении приобретут ещё большую важность для дифференциации продуктов. Мы можем стать свидетелями расцвета программного обеспечения, когда многие рутинные приложения будут создаваться 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, учёные или маркетологи), смогут создавать программное обеспечение с использованием инструментов ИИ (продолжение движения «без кода/с малым кодом», усиленного ИИ). Это не устраняет потребность в профессиональных разработчиках, а скорее её меняет. В таких случаях разработчики могут взять на себя больше консультационной или направляющей роли, гарантируя безопасность, эффективность и удобство поддержки этих приложений, разработанных гражданами. Профессиональные программисты могут сосредоточиться на создании платформ и API, которые будут использовать «непрограммисты» с помощью ИИ.

С точки зрения рабочих мест, некоторые роли программирования могут сократиться, в то время как другие возрастут. Например, некоторые должности кодирования начального уровня могут стать меньше, если компании будут полагаться на ИИ для простых задач. Можно представить себе небольшой стартап в будущем, которому потребуется, возможно, половина числа младших разработчиков, поскольку их старшие разработчики, оснащенные ИИ, могут выполнять 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 проникает еще дальше в экономику (по мере того как ИИ генерирует программное обеспечение для нишевых нужд), общий спрос на рабочие места, связанные с программным обеспечением, может продолжать расти. История показывает, что автоматизация часто приводит к увеличению рабочих мест в долгосрочной перспективе , хотя это разные рабочие места - например, автоматизация определенных производственных задач привела к росту рабочих мест по проектированию, обслуживанию и совершенствованию автоматизированных систем. В контексте ИИ и программирования, хотя некоторые задачи, которые раньше выполнял младший разработчик, автоматизированы, общий объем создаваемого нами программного обеспечения расширяется (поскольку теперь его создавать дешевле/быстрее), что может привести к увеличению числа проектов и, следовательно, к необходимости большего человеческого контроля, управления проектами, архитектуры и т. д. В отчете Всемирного экономического форума о будущих профессиях говорится, что должности в области разработки программного обеспечения и ИИ относятся к числу тех, растет , а не уменьшается из-за цифровой трансформации.

Мы также должны рассмотреть прогноз на 2040 год , упомянутый ранее: исследователи из Национальной лаборатории Оук-Ридж предположили, что к 2040 году «машины… будут писать большую часть своего собственного кода» ( Есть ли будущее у инженеров-программистов? Влияние ИИ [2024] ). Если это окажется верным, что останется программистам-людям? Вероятно, основное внимание будет уделяться очень высокому уровню руководства (в общих чертах сообщая машинам, чего мы хотим, чтобы они достигли) и областям, которые включают сложную интеграцию систем, понимание человеческой психологии или новые проблемные области. Даже в таком сценарии люди возьмут на себя роли, подобные дизайнерам продуктов, инженерам по требованиям и тренерам/верификаторам ИИ . Код может в значительной степени писать себя сам, но кто-то должен решить, какой код должен быть написан и почему , а затем проверить, что конечный результат правилен и соответствует целям. Это похоже на то, как однажды беспилотные автомобили смогут ездить сами, но вы по-прежнему указываете машине, куда ехать, и вмешиваетесь в сложные ситуации — плюс люди проектируют дороги, правила дорожного движения и всю окружающую инфраструктуру.

Таким образом, большинство экспертов представляют себе будущее сотрудничества, а не замены . Как сформулировала одна консалтинговая компания в сфере технологий, «будущее разработки — это не выбор между людьми и ИИ, а сотрудничество, которое использует лучшее из обоих». ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего ). ИИ, несомненно, изменит разработку программного обеспечения, но это скорее эволюция роли разработчика, чем её исчезновение. Разработчики, которые «принимают изменения, адаптируют свои навыки и концентрируются на уникальных человеческих аспектах своей работы», обнаружат, что ИИ расширяет их возможности, а не умаляет 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 способность принимать решения по-прежнему остаются центральными. Аналогично, ИИ можно рассматривать как автоматизированное программирование — оно поможет справиться со сложной и рутинной работой, но разработчик по-прежнему остаётся проектировщиком и принимает решения.

В долгосрочной перспективе, если мы представим себе по-настоящему продвинутый ИИ (скажем, некую форму общего ИИ, которая могла бы делать большую часть того, что может человек), общественные и экономические сдвиги будут гораздо шире, чем просто программирование. Мы еще не достигли этой цели, и у нас есть значительный контроль над тем, как мы интегрируем ИИ в нашу работу. Благоразумный путь — продолжать интегрировать ИИ способами, которые расширяют человеческий потенциал . Это означает инвестиции в инструменты и практики (и политики), которые позволяют держать людей в курсе событий. Уже сейчас мы видим, как компании устанавливают управление ИИ — руководящие принципы того, как следует использовать ИИ в разработке, чтобы гарантировать этичные и эффективные результаты ( Исследование показывает влияние ИИ на опыт разработчиков — блог GitHub ). Эта тенденция, вероятно, будет расти, гарантируя, что человеческий надзор официально станет частью конвейера разработки ИИ.

В заключение, на вопрос «Заменит ли ИИ программистов?» можно ответить: нет, но он существенно изменит их работу. Рутинные аспекты программирования, скорее всего, будут в основном автоматизированы. Творческие, сложные и ориентированные на человека аспекты останутся и станут более значимыми. В будущем программисты, вероятно, будут работать бок о бок с постоянно совершенствующимися ИИ-помощниками, словно члены одной команды. Представьте себе коллегу с ИИ, который может писать код круглосуточно и без выходных — это значительное повышение производительности, но ему всё равно нужен кто-то, кто будет указывать, над какими задачами работать, и проверять их работу.

Наилучших результатов добьются те, кто относится к ИИ как к соратнику. Как сказал 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 технологий лежит на разработчиках. Профессия программиста не умирает — она адаптируется . В обозримом будущем предстоит создать много программного обеспечения и решить много проблем, возможно, даже больше, чем сегодня. Оставаясь образованными, сохраняя гибкость и концентрируясь на том, что люди делают лучше всего, разработчики могут обеспечить себе успешную и полноценную карьеру в партнерстве с ИИ .

Наконец, стоит отметить тот факт, что мы вступаем в эру, когда разработчики имеют в своем распоряжении сверхспособности. Следующее поколение программистов будет достигать за часы того, на что раньше уходили дни, и решать ранее недоступные проблемы, используя ИИ. Вместо страха, настроением, движущимся вперед, может быть оптимизм и любопытство . Пока мы подходим к ИИ с открытыми глазами — осознавая его ограничения и помня о нашей ответственности — мы можем формировать будущее, в котором ИИ и программисты вместе создают удивительные программные системы, намного превосходящие то, что каждый из них мог бы сделать в одиночку. Человеческое творчество в сочетании с эффективностью машины — это мощное сочетание. В конце концов, речь идет не о замене , а о синергии. История ИИ и программистов все еще пишется — и ее напишут как человек, так и машина, вместе.

Источники:

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

2. Brainhub, экспертные цитаты 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. Medium (PyCoach), «Заменит ли ИИ программистов? Правда, стоящая за шумихой» , отмечая нюансы реальности и шумихи ( Заменит ли ИИ программистов? Правда, стоящая за шумихой | от The PyCoach | Artificial Corner | март 2025 | Medium ) и цитату Сэма Альтмана о том, что ИИ хорош в выполнении задач, но не в полной мере справляется с работой.

4. DesignGurus, «Заменит ли ИИ разработчиков… (2025)» , где подчеркивается, что ИИ расширит и повысит квалификацию разработчиков, а не сделает их ненужными ( Заменит ли ИИ разработчиков в 2025 году: краткий обзор будущего ), а также перечисляются области, в которых ИИ отстает (креативность, контекст, этика).

5. Опрос разработчиков Stack Overflow 2023 г., 70% разработчиков используют инструменты ИИ, низкое доверие к точности (3% высоко доверяют) ( 70% разработчиков используют инструменты кодирования ИИ, 3% высоко доверяют их точности - ShiftMag ).

6. Опрос GitHub 2023 года показал, что 92% разработчиков попробовали инструменты программирования на основе ИИ, и 70% увидели в них преимущества ( Опрос раскрывает влияние ИИ на опыт разработчиков - блог GitHub ).

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

8. GeekWire, о том, что AlphaCode от DeepMind работает на уровне среднего программиста (топ-54%), но далеко не на самом высоком уровне ( показатели AlphaCode от DeepMind соответствуют среднему уровню программиста ).

9. IndiaToday (февраль 2025 г.), краткое изложение видения Сэма Альтмана «коллег» ИИ, которые 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 история в 5 пунктах — India Today ).

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

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 Лучшие инструменты для парного программирования ИИ
Изучите ведущие инструменты ИИ, которые могут сотрудничать с вами как партнеры по кодированию, чтобы ускорить процесс разработки.

🔗 Какой ИИ лучше всего подходит для кодирования – Лучшие помощники ИИ для кодирования
Руководство по наиболее эффективным инструментам ИИ для генерации кода, отладки и ускорения программных проектов.

🔗 Разработка программного обеспечения на основе искусственного интеллекта — преобразование будущего технологий
Узнайте, как ИИ меняет способы создания, тестирования и развертывания программного обеспечения.