Нас всех заменит ИИ, или как это на самом деле?

Вступление

Последние два года индустрия разработки меняется быстрее, чем за предыдущие двадцать лет. Почти каждую неделю появляются новые ИИ-модели, ИИ IDE и кодинг-агенты. Одни говорят, что это очередной пузырь. Другие уверены, что профессия программиста исчезнет уже через несколько лет.

За последние полгода мне довелось использовать AI практически во всех своих проектах. В какой-то момент я поймал себя на мысли, что почти перестал писать код руками. Именно тогда я задумался: действительно ли ИИ заменит программистов или мы просто неправильно понимаем, что именно сейчас происходит с нашей профессией?

Я скорее всего буду не первым кто тут размышляет на эту тему, но все же мне кажется что у меня есть что сказать и я бы хотел обсудить публично.

Все мы наблюдаем как меняется индустрия и что уже много вакансий в IT становятся не актуальными. Да многие говорят что это ИИ пузырь и он скоро лопнет, и мы придем и все исправим что написал ИИ. НО мне кажется это не так. Обратной дороги нет, мы вступаем на новую дорогу. Компании максимально ужимают бюджеты, наем junior программистов потерял совсем смысл. Череда сокращений уже прошла, и сейчас компании после первого бума ИИ пытаются понять как теперь строить команды и оптимизировать бюджеты. Но как мне кажется есть важная деталь, которую все упускают. И эта деталь звучит примерно так: ИИ это эффективный инструмент в руках квалифицированного программиста. И здесь речь идет не только о программировании, так же и дизайн и доставка кода, организация всех процессов.

Так вот что я заметил:

• Я практически перестал писать код руками.

• Задачи, на которые раньше уходили недели, теперь нередко закрываются за один-два дня.

• Я перестал гуглить. Раньше Stack Overflow был одной из первых вкладок в браузере, сегодня я открываю его лишь в исключительных случаях.

• Если раньше новую технологию приходилось изучать часами, читая документацию и десятки статей, то теперь достаточно правильно сформулировать вопрос и получить рекомендации от ИИ.

Но у этой истории есть и обратная сторона. Разработка перестала быть полностью «бесплатной» для самого инженера. Теперь мы оплачиваем подписки на AI-сервисы и расходуем токены при работе с моделями. Однако эти затраты несопоставимы со стоимостью даже одного junior-разработчика. Поэтому аргумент о том, что компании просто заменили расходы на сотрудников расходами на LLM, кажется мне не совсем корректным. Экономика здесь всё равно остаётся в пользу AI-инструментов.
Главное ограничение современных моделей заключается в том, что они не обладают инженерным опытом. Если модели не хватает контекста, она зачастую начинает достраивать картину самостоятельно. Иногда это приводит к удачным решениям, а иногда — к архитектурным ошибкам, которые становятся заметны лишь спустя недели или месяцы разработки.. Именно поэтому, на мой взгляд, ценность инженера сегодня не уменьшается, а меняется. Всё меньше времени уходит на написание кода и всё больше — на проектирование системы, постановку задач и проверку решений, которые предлагает ИИ.

Мы уже проходили через это

Когда-то мы писали код в простых редакторах без подсказок. Затем появились умные IDE, автодополнения, и мы постепенно перестали держать в голове названия методов и классов — IDE подсказывала всё. Сейчас же мы вышли на новый этап: код можно не писать вовсе. Достаточно дать ИИ задачу на естественном языке, и он напишет программу. И как мне кажется вскоре роль AI Engineer в индустрии будет одна из самых востребованных. Мы уже наблюдаем появление вакансий на эту должность. Так в чем же суть данной роли как AI Engineer. Я попытаюсь написать как я это вижу.

Нас всех заменит ИИ? Да. Но не так, как вы думаете.

Когда человек без технического бэкграунда обращается к ИИ, он просто говорит: «Сделай мне сайт и кнопку» или «Напиши мне маркетплейс для продажи смартфонов». ИИ начнет писать код, что-то придумывать, но не зная контекста: какой бэкенд, как настроить CI/CD, куда деплоить — это никуда не «полетит». И тут-то становится ясно: без инженерного контроля этот «волшебный» процесс может привести к хаосу.

Vibe Coding и AI Assistant Coding — это разные вещи

Инженер же понимает, что за этим стоят инструменты, платформы, архитектурные решения. ИИ может создать код, но AI Engineer же попросит: «Настрой мне CI/CD pipeline для GitHub, чтобы при merge в main у меня автоматически происходил деплой на VPS с этим IP-адресом». ИИ в ответ уже не просто создаст кнопку, а выстроит целый процесс, где код будет тестироваться, собираться и выкладываться на сервер. Вот в таких примерах разница будет очевидна. И этому есть название «AI-Assisted-Coding», и это отличается от «Vibe-Coding». Я бы это так разделил.

Язык для человека

Важно заметить, что языки программирования изначально создавались для людей. Мы использовали их, чтобы воплотить идеи в понятные машине конструкции. Но ИИ не нуждается в этих «переводчиках». Уже сейчас он свободно пишет код на разных языках. В будущем, вполне возможно, ИИ будет миновать языки и работать напрямую с двоичным кодом, решая задачи на самом низком уровне. Иными словами, инструменты, придуманные для людей, станут лишь переходной фазой. Но именно сейчас, пока ИИ ещё использует наши инструменты, роль AI Engineer критична: направлять и задавать контекст.

Хороший AI Engineer сначала пишет… не код

AI Engineer начинает с описания задачи. Как это хочет бизнес и как это соединить с техническими инструментами. После проверки как написана документация, AI Engineer запускает процесс написания кода с ИИ ассистеном. ИИ пишет код. Но инженер не просто принимает результат. Он раскладывает решение на части: одна часть отвечает за парсинг, другая — за работу с данными, третья — за интеграции в другие сервисы. В итоге мы видим, что ИИ помогает с реализацией, но инженерное мышление позволяет построить масштабируемую архитектуру и не дать в итоге превратить код в неподдерживаемый продукт.

Если человек не понимает как приложение должно работать технически, ИИ попытается придумать решение на ходу. Без правильного контекста он начнёт «выдумывать», не зная контекста для других важных частей приложения. Именно поэтому инженерное мышление и правильная подготовка — это основа. Мы описываем задачу технически, тогда ИИ-агент будет писать качественный код, основанный на той архитектуре которую вы ожидаете.

Рабочий код — не значит хороший код

Когда ИИ создаёт код, он может сложить всё в один файл, например, объединить базовые операции вроде конвертации строк и чисел вместе с конкретными функциями парсинга файлов. Но инженер разбивает это по смыслу: общие функции — в common, бизнес-логику — в сервисы, а работу с данными — в репозитории. Контроллеры остаются чистыми: они только принимают запросы. В итоге инженер структурирует код, выносит повторяющиеся части в отдельные слои, и в результате решение становится масштабируемым, поддерживаемым и понятным. Это и есть инженерный подход.

Идея в том, что нельзя полностью отдавать ИИ на «автопилот». Да, существуют «agent loops», но без контроля это может привести к непредсказуемым результатам. Инженер «ведёт» ИИ: уточняет задачи, проверяет результат, корректирует архитектуру. Только так ИИ учится «вписываться» в существующую структуру, и следующие задачи он уже будет решать, опираясь на правильный контекст. Итерации и инженерное сопровождение гарантируют, что ИИ будет частью масштабируемого решения, а не хаотичной попыткой. В итоге инженер — это тот, кто ведёт ИИ к качественному результату.

Бывают ситуации, когда ИИ упирается в тупик, пытаясь придумать обходные решения. Важно, что без инженера ИИ может уйти не туда. Инженер же задаёт изначальный вектор, помогает выйти из тупика и делает решение понятным и точным. Это пример, когда инженер помогает ИИ понять задачу и использовать правильные инструменты.

Кем становится программист?

В итоге роль AI Engineer — не быть заменённым, а стать дирижёром. ИИ — это мощный инструмент, но именно инженер задаёт курс. Если инженер продолжает учиться, осваивать новые технологии, он становится человеком на все руки: немного фронтенд, бэкенд, DevOps, менеджмент, дизайн. С ИИ он запускает сложные проекты с минимальными ресурсами. И именно так, как мне кажется, будет двигаться IT-рынок: не замена, а симбиоз ИИ и инженеров, где компетенции расширяются, а качество растёт.

Мне кажется, нас ждёт эпоха соло-предпринимателей

Сейчас, как мне кажется, идеальное время для стартапов. Будет больше соло-фаундеров, способных создавать сложные продукты без крупных инвестиций. Такие решения будут ещё мощнее, чем 10–20 лет назад. И хотя у Big Tech вроде Google, Microsoft или Meta сильные команды, но они уже не так привлекательны, потому что каждый инженер, используя ИИ, может построить свой «мини-Big Tech». Это мотивирует, даёт свободу творить и меняет правила игры. Будущее — за теми, кто не боится стать дирижёром.