Крах программной инженерии: как ИИ меняет роль разработчика и будущее IT-индустрии

ИИ уже пишет код, проектирует системы и создаёт приложения за считаные минуты. Что останется разработчикам, когда машины научатся делать большую часть их работы — и кто займёт их место в новой IT-реальности?

«Программная инженерия никогда не сводилась к написанию кода» — это отговорка, принимаете вы её или нет. Честно говоря, я и сам теперь это признаю. Раньше я тоже пытался справиться с этой мыслью :) Фразы «Написание кода никогда не было сложным» или «Дело никогда не было в написании кода» — это защитный механизм, позволяющий смириться с тем фактом, что огромная часть нашей работы теперь автоматизирована с помощью искусственного интеллекта. И дело не только в написании кода: ИИ также хорошо справляется с принятием решений при проектировании систем, что видно на примере Opus 5.5 и GPT Astra. Мы испытываем стресс, наблюдая за этим внезапным сдвигом. Мы все напуганы, даже те, кто работает в этой сфере более 10 лет. И наша реакция на этот страх — повторять упомянутое выше утверждение: «Дело никогда не было в написании кода».

В этой статье я хочу поделиться своим мнением о том, каким, на мой взгляд, будет будущее нашей профессии — профессии инженера-программиста. И я хочу быть предельно честным. Моя точка зрения основана не на страхе, а исключительно на рациональном подходе, и я не собираюсь заканчивать статью банальной фразой «ИИ может писать код, но он всё равно не может…». При написании этой статьи я буду исходить из того, что сегодня ИИ находится в худшем состоянии, в каком он когда-либо будет.

Кстати, если вы регулярно работаете с текстами, идеями или контентом и хотите быстро получить помощь ИИ прямо со смартфона, удобно использовать chatgpt в telegram — это как дружеский совет, который всегда под рукой.  

Давайте начнём с того, что изменилось на самом деле.

Искусственный интеллект теперь может создавать программное обеспечение очень быстро. Действительно быстро. Человек, у которого есть идея, но нет инженерного образования, может создать работающее приложение за день, а возможно, и за неделю. Я не могу отрицать это, потому что это действительно так. В Twitter и LinkedIn каждый раз, когда запускается новая модель ИИ, люди пишут: «Эй, я только что создал собственный браузер с помощью Claude» или «Я только что создал эту 3D-игру за 5 минут с помощью Argon». Некоторые из этих проектов можно назвать небрежно выполненными, но для продуктов, созданных менее чем за час, они выглядят невероятно хорошо.

Отлично. Но в корпоративном мире, где любое программное обеспечение ориентировано на получение прибыли, приложения, созданные за 5 минут, 5 дней или 5 недель, ничем не отличаются друг от друга, если не приносят дохода. Просто подумайте об этом. Скорость не приносит денег, как и качество исполнения само по себе. Доход поступает от людей, которые используют программное обеспечение. Работающее приложение, которое никто не открывает, ничего не стоит независимо от того, насколько быстро и качественно оно было создано. Искусственный интеллект сделал разработку дешёвой. Но он не заставил никого захотеть что-либо использовать. Люди не начнут волшебным образом пользоваться программным обеспечением только потому, что оно было создано за один день.

Так за что же на самом деле платили инженерам все эти годы, если создание программного обеспечения никогда не было дефицитным ресурсом?

Признать это непросто, если вы потратили десять лет на совершенствование навыков программирования. Я бы сказал, что ИИ пока не уничтожил ценность инженерии полностью (хотя о том, что ждёт нас в будущем, я пока ничего не могу сказать). Он показал, что настоящая ценность всё это время находилась в другом месте.

Многое из того, что мы называли инженерной работой, на самом деле было своего рода платой, которую приходилось вносить, прежде чем можно было узнать, нужен ли кому-нибудь ваш продукт. Кто-то должен был написать код, прежде чем начиналось настоящее тестирование. И это настоящее тестирование никогда не было техническим. Оно заключалось в том, откроет ли кто-нибудь посторонний приложение на следующий день.

Для быстрой проверки идей и работы с текстами мне лично нравится chatgpt в telegram — простой и удобный способ получить помощь ИИ без лишних усилий.  

Когда создание программного обеспечения перестаёт быть узким местом, остаётся задача, которую раньше никто не выделял отдельно: наблюдать за тем, как люди на самом деле используют созданный вами продукт, а не за тем, как они должны были бы использовать его согласно технической спецификации, и на основе этих наблюдений решать, что исправить, что убрать и что создавать дальше. Эта задача существовала всегда. Просто раньше она незаметно оставалась частью инженерной работы. Теперь это единственная часть работы, которая имеет значение.

Неприятно об этом говорить, но у этой работы уже есть название.

Она называется управлением продуктом и требует продуктового мышления. Единственная причина, по которой «инженер» и «человек, который решает, что создавать дальше» когда-либо были отдельными должностями, заключается в том, что раньше создание чего-либо было настолько сложным делом, что для этого требовался специально выделенный специалист. Как только это перестало быть правдой, стена между этими двумя ролями не просто пошатнулась — она рухнула.

Поэтому, когда я говорю об «инженере» через 5 лет, я думаю, что речь идёт о совершенно другой работе. Я представляю себе человека, который больше похож на того, кого мы раньше называли «специалистом по продукту», только теперь он может самостоятельно воплощать свои идеи в жизнь, вместо того чтобы ждать, пока их рассмотрит команда инженеров. Название должности может сохраниться. А вот сама работа — нет.

Если бы мне пришлось делать ставку на то, кто в итоге займёт эту объединённую должность — инженер или менеджер по продукту, — я бы честно поставил на инженера. Не из-за привязанности к своей профессии, а потому, что я искренне верю: техническое понимание не перестаёт иметь значение только потому, что разработка стала быстрее. Человек, который действительно работал с системой, знает, что ломается под нагрузкой и почему, обладает знаниями, которые невозможно просто имитировать. Менеджер по продукту, который лишь описывал, что нужно создать, не может подделать такой опыт. Менеджер по продукту, который никогда не был инженером, не сможет за короткое время накопить многолетний опыт, позволяющий заранее замечать потенциальные проблемы.

И напоследок: если вы хотите всегда иметь под рукой удобный инструмент для работы с текстами и идеями, попробуйте chatgpt в telegram — это как дружеская рекомендация, которая может сэкономить время.

  #ИскусственныйИнтеллект#ИИ#Программирование#РазработкаПО#IT