Это один из тех назойливых, слегка тревожных вопросов, которые всплывают в ночных чатах Slack и кофейных дебатах между программистами, основателями и, честно говоря, всеми, кто когда-либо сталкивался с загадочной ошибкой. С одной стороны, инструменты ИИ становятся всё быстрее, точнее, их код выдаётся почти сверхъестественно. С другой стороны, программная инженерия никогда не сводилась только к отработке синтаксиса. Давайте взглянем на это подробнее, не скатываясь в привычные антиутопические научно-фантастические сценарии о том, что машины захватят всё.
Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:
🔗 Лучшие инструменты ИИ для тестирования программного обеспечения
Откройте для себя инструменты тестирования на базе искусственного интеллекта, которые сделают контроль качества более интеллектуальным и быстрым.
🔗 Как стать инженером ИИ
Пошаговое руководство по построению успешной карьеры в сфере ИИ.
🔗 Лучшие инструменты ИИ без написания кода
Легко создавайте ИИ-решения без написания кода, используя ведущие платформы.
Инженеры-программисты важны 🧠✨
За всеми этими клавиатурами и трассировками стека инженерия всегда была связана с решением проблем, творчеством и системным суждением . Конечно, ИИ может создавать фрагменты кода или даже создавать шаблоны приложений за считанные секунды, но настоящие инженеры создают то, что машинам не под силу:
-
Умение понимать запутанный контекст .
-
Приходится идти на компромиссы (скорость vs. стоимость vs. безопасность… это всегда своего рода жонглирование).
-
Работа с людьми , а не только с кодом.
-
Улавливаем странные пограничные случаи, которые не вписываются в четкую схему.
Представьте себе ИИ как невероятно быстрого и неутомимого стажёра. Полезный? Да. Управляющий архитектурой? Нет.
Представьте себе: команде развития нужна функция, связанная с правилами ценообразования, старой логикой выставления счетов и ограничениями тарифов. ИИ может разработать её части, но решение о том, где разместить логику , что удалить и как не испортить счета в процессе миграции, — это дело рук человека. В этом и заключается разница.
Что на самом деле показывают данные 📊
Цифры поразительны. В структурированных исследованиях разработчики, использующие GitHub Copilot, выполняли задачи примерно на 55% быстрее, чем те, кто писал код самостоятельно [1]. Более широкие отчёты? Иногда до двух раз быстрее благодаря встроенному в рабочие процессы ИИ-инструменту [2]. Внедрение также впечатляет: 84% разработчиков уже используют или планируют использовать инструменты ИИ, а более половины специалистов используют их ежедневно [3].
Но есть один нюанс. Рецензируемые работы показывают, что программисты, использующие ИИ, чаще пишут небезопасный код и часто остаются в излишней самоуверенности [5]. Именно поэтому фреймворки делают акцент на контроле, проверках и ручном рецензировании, особенно в чувствительных областях [4].
Быстрый сравнительный анализ: ИИ против инженеров
| Фактор | Инструменты ИИ 🛠️ | Инженеры-программисты 👩💻👨💻 | Почему это важно |
|---|---|---|---|
| Скорость | Молния при запуске фрагментов [1][2] | Медленнее, осторожнее | Чистая скорость — не главный приз |
| Креативность | Связанный своими тренировочными данными | На самом деле может изобрести | Инновация — это не копирование шаблонов |
| Отладка | Предлагает поверхностные исправления | Понимает, почему он сломался | Первопричина имеет значение |
| Сотрудничество | Оператор-одиночка | Обучает, ведет переговоры, общается | Программное обеспечение = командная работа |
| Стоимость 💵 | Дешево за задачу | Дорого (зарплата + льготы) | Низкая стоимость ≠ лучший результат |
| Надежность | Галлюцинации, рискованная безопасность [5] | Доверие растет с опытом | Безопасность и доверие имеют значение |
| Согласие | Необходимы аудиты и надзор [4] | Проекты правил и аудитов | Не подлежит обсуждению во многих областях |
Всплеск популярности ИИ-кодеров 🚀
Такие инструменты, как Copilot и интегрированные среды разработки на базе LLM, меняют рабочие процессы. Они:
-
Мгновенно составьте шаблонный проект.
-
Предложите советы по рефакторингу.
-
Объясните API, с которыми вы никогда не сталкивались.
-
Даже выплевывают тесты (иногда слоистыми, иногда твердыми).
В чём подвох? Задачи младшего уровня теперь тривиальны. Это меняет подход к обучению новичков. Прохождение бесконечных циклов становится менее актуальным. Более разумный подход: позволить ИИ сделать черновик, а затем проверить : писать утверждения, запускать линтеры, проводить активное тестирование и проверять на скрытые уязвимости безопасности перед слиянием [5].
Почему ИИ все еще не является полноценной заменой
Будем откровенны: ИИ могуч, но… наивен. У него нет:
-
Интуиция - улавливание бессмысленных требований.
-
Этика — взвешивание справедливости, предвзятости и риска.
-
Контекст — знание того, почему та или иная функция должна или не должна существовать.
Для критически важного программного обеспечения — для финансов, здравоохранения, аэрокосмической отрасли — нельзя полагаться на систему-«чёрный ящик». Фреймворки чётко дают понять: ответственность лежит на людях, начиная с тестирования и заканчивая мониторингом [4].
Влияние «середины» на рабочие места 📉📈
ИИ сильнее всего проявляет себя в середине лестницы навыков:
-
Разработчики начального уровня : уязвимость — базовое кодирование автоматизируется. Путь роста? Тестирование, инструментарий, проверка данных, обзоры безопасности.
-
Старшие инженеры/архитекторы : безопаснее — владение дизайном, лидерство, сложность и организация ИИ.
-
Специалисты в узкой области : Еще безопаснее — безопасность, встроенные системы, инфраструктура машинного обучения, вещи, в которых важны особенности домена.
Вспомните калькуляторы: они не уничтожили математику. Они изменили набор навыков, которые стали незаменимыми.
Человеческие черты ИИ сбиваются с толку
Несколько инженерных суперспособностей, которых все еще не хватает ИИ:
-
Борьба с корявым, запутанным кодом.
-
Учет недовольства пользователей и учет эмпатии в дизайне.
-
Управление офисной политикой и ведение переговоров с клиентами.
-
Адаптация к парадигмам, которые еще даже не изобретены.
По иронии судьбы, человеческий фактор становится самым весомым преимуществом.
Как сохранить свою карьеру перспективной на будущее 🔧
-
Руководите, а не конкурируйте : относитесь к ИИ как к коллеге.
-
Усильте обзор : моделирование угроз, спецификации как тесты, наблюдаемость.
-
Изучите глубину предметной области : платежи, здравоохранение, аэрокосмическая промышленность, климат — контекст решает все.
-
Создайте персональный набор инструментов : линтеры, фаззеры, типизированные API, воспроизводимые сборки.
-
Документирование решений : ADR и контрольные списки позволяют отслеживать изменения ИИ [4].
Вероятное будущее: сотрудничество, а не замена 👫🤖
Реальная картина — это не противостояние «ИИ против инженеров». Это противостояние ИИ и инженеров . Те, кто прислушивается, будут действовать быстрее, мыслить масштабнее и перекладывать тяжелую работу на плечи. Те, кто сопротивляется, рискуют остаться позади.
Проверка реальности:
-
Рутинный код → ИИ.
-
Стратегия + критические вызовы → Люди.
-
Наилучшие результаты → Инженеры с искусственным интеллектом [1][2][3].
Подводя итоги 📝
Итак, будут ли заменены инженеры? Нет. Их работа изменится. Речь идёт не столько о «конце программирования», сколько о «программировании, которое развивается». Победителями станут те, кто научится управлять ИИ, а не бороться с ним.
Это новая сверхдержава, а не уведомление об увольнении.
Ссылки
[1] GitHub. «Исследование: количественная оценка влияния GitHub Copilot на производительность и удовлетворенность разработчиков». (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. «Повышение производительности разработчиков с помощью генеративного ИИ». (27 июня 2023 г.). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. «Опрос разработчиков 2025 года — ИИ». (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. «Система управления рисками ИИ (AI RMF)». (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Перри, Н., Шривастава, М., Кумар, Д. и Бонех, Д. «Писают ли пользователи более небезопасный код с помощью помощников ИИ?» ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157