🧑➡️🤖 Почему замена программистов на ИИ – фатальная ошибка IT-индустрии

При подготовке статьи использовалась публикация «Tech's Dumbest Mistake: Why Firing Programmers for AI Will Destroy Everything».

Та самая индустрия, которая когда-то боготворила программистов, теперь относится к ним как к древним реликвиям – эдаким писцам, отказывающимся принять печатный станок. Компании почему-то уверовали, что ИИ – это ответ на все вопросы, а программисты... Ну, они просто дорогие, своенравные и, что хуже всего, безнадежно человечные.

Но вот что забавно: если вы думаете, что замена программистов на ИИ – это гениальный ход, стоит вспомнить, чем обычно заканчиваются массовые увольнения инженеров. Спойлер: судебными исками, провальными продуктами и отчаянными попытками нанять всех обратно. Но конечно, действуйте на свой страх и риск – вы успеете пожалеть об этом быстрее, чем компилятор выдаст "syntax error".

Давайте разберем, почему это плохая идея. Грядут три неприятных последствия для компаний, мечтающих заменить программистов искусственным интеллектом:

Новое поколение программистов будет хуже подготовлено

Когда-то начинающие разработчики учились на реальных задачах: исправляли код, ломали системы и перенимали опыт у бывалых инженеров, переживших тысячи производственных кризисов. Они учились оптимизировать производительность, разбираться в странных багах и – что самое важное – мыслить как инженеры, а не просто набивать код в IDE.

Но в эпоху повального увлечения ИИ компании перестают инвестировать в джуниоров. Зачем тратить время на обучение людей, если модель может сгенерировать шаблонный код? Зачем менторить молодых инженеров, если ИИ обещает справиться со всем самостоятельно?

Следующее поколение программистов вырастет с ожиданием, что ИИ будет делать всю сложную работу за них. Они не поймут, почему алгоритм работает медленно и уж точно не научатся создавать отказоустойчивые системы, способные выжить в реальном мире. Это как учить детей водить машину, позволяя им пользоваться только автопилотом Tesla – в один прекрасный день софт откажет, и они окажутся совершенно беспомощными.

В итоге мы получим целое поколение программистов, которые будут скорее операторами ИИ, чем настоящими инженерами. И когда компании наконец поймут, что ИИ – это не волшебная палочка, а всего лишь набор токенизированных слов (попробуйте доказать обратное!), они бросятся искать настоящих программистов, которые действительно понимают, что делают. Жаль только, что они потратили годы, отказываясь их нанимать.

Компании, заменившие программистов на ИИ, пожалеют об этом очень быстро

Представьте компанию, которая увольняет своих разработчиков, заменяет их код на сгенерированный ИИ и спокойно откидывается в кресле, ожидая, что все будет работать само собой. Это все равно что распустить пожарную часть, потому что вы установили больше датчиков дыма. Все прекрасно работает ровно до первого серьезного пожара.

Давайте смоделируем ситуацию: вы – крупная финтех-компания. Вы уволили половину команды разработчиков, потому что «ИИ может писать код». Проходит полгода, и вдруг выясняется, что ваше ИИ-генерированное ПО похоже на швейцарский сыр с точки зрения безопасности (Упс, какая неожиданность!) Ваша база данных сливает конфиденциальную финансовую информацию как решето, регуляторы дышат в затылок, а клиенты разбегаются быстрее, чем крысы с тонущего корабля.

А что же ИИ, который написал этот код? Ему все равно. Он не исправляет баги. Он не «берет на себя ответственность» за проблему. Он просто продолжает генерировать сломанный код, как малыш, который бессистемно складывает кубики LEGO и называет это домом.

И что теперь делать? Попытаться нанять обратно уволенных программистов? Но угадайте что? Они уже нашли себе новое место. Лучшие ушли в стартапы или запустили собственные проекты. Некоторые стали консультантами с заоблачными ставками. А ваша компания осталась наедине с ИИ-сгенерированным спагетти-кодом и без единого человека, способного его починить.

Высококвалифицированные программисты станут дороже

А теперь поговорим о настоящих победителях во всей этой ситуации: о программистах, которые заранее увидели грядущий хаос и отказались играть по навязанным правилам. Те, кто не погнался за теплым местечком в FAANG-компаниях, а вместо этого углубился в системное программирование, интерпретируемость ИИ или высокопроизводительные вычисления. Это люди, которые понимают технологии на том уровне, который ни один ИИ не сможет воспроизвести.

Хотите нанять их обратно? Надеюсь, у вас глубокие карманы и достаточно удачи. Те немногие серьезные программисты, которые останутся на рынке, будут выставлять счета, от которых у руководителей начнут дергаться глаза. И даже если вам удастся их нанять, они не станут задерживаться ради корпоративных интриг или работы с бесполезными менеджерами среднего звена. Они починят ваши сломанные системы, выставят космический счет и уйдут к следующему клиенту.

Вывод: технологическая индустрия стреляет себе в ногу

Технологическая индустрия совершает колоссальную ошибку. Поверив, что ИИ может заменить программистов, она убивает саму экосистему, которая поддерживает инновации. Мы движемся к миру, где:

1. Начинающие программисты будут недостаточно обучены и будут чрезмерно полагаться на ИИ.
2. Компании, уволившие инженеров, будут лихорадочно пытаться исправить бардак, оставленный ИИ-генерированным кодом.
3. Лучшие программисты станут настолько редкими (и дорогими), что позволить их себе смогут только самые богатые фирмы.

Но эй, если технологические компании так упорно хотят вырыть себе могилу, кто мы такие, чтобы их останавливать? Многие из нас будут наблюдать со стороны, как они отчаянно пытаются вернуть тех самых программистов, от которых так небрежно избавились.

Удачи, технологическая индустрия. Она вам очень-очень понадобится.

Кирилл Поздняков, fullstack-разработчик

«Говоря об ии и разработке продукта, то на данный момент ии не сможет заменить программиста, а сможет его только дополнить.

В разработке встречаются достаточно задачи в которых ты словно доктор диагност который пытается найти проблему и предложить решение.

На данный же момент ии не способен находить узкие моменты и предполагать как их решить, но это только пока»

ТГ-канал ДЖАВАСКРИПТИЗЕРЫ

Филипп Щербанич, Senior Backend Engineer

«Есть закон: чем сложнее продукт, тем больше вероятность ошибок в нем. И это первая причина – на нынешнем этапе развития технологии, работающие в автоматизированном режиме, просто не могут гарантировать нужное качество. Решения на основе LLM склонны к галлюцинированию и могут начать писать странный код, подключая несуществующие библиотеки, вызывая несуществующие функции и так далее.

Второй аргумент против замены: для работы с ИИ надо уметь правильно формулировать запросы. Разработчики не просто пишут код – они переводят на машинный язык требования заказчика. Именно люди на основе собственного опыта могут придумать, как наилучшим образом реализовать проект.

Хочу отметить еще одну вещь. Очень часто, когда компания говорит о том, что заменит программистов на ИИ, она на самом деле просто использует этот предлог, чтобы сократить штат и снизить затраты – в сущности, чтобы скрыть проблемы бизнеса и собственного неэффективного менеджмента. И эта практика наносит индустрии наибольший вред: создается иллюзия, что ИИ действительно способен заменить программистов, а истинные причины увольнений остаются в тени.»

Филипп Щербанич, Senior Backend Engineer в компании Mayflower

Андрей Малафеев, специалист RAMAX Group

«Дело в том, что создание качественного ПО – вопрос не только технический: он требует к тому же и креативного подхода, и понимания бизнес-задач, и способности адаптироваться к изменяющимся требованиям. А это может только человек. Ко-пилоты Github или Replit могут генерировать код, но они не могут сами себе поставить задачу, не способны принимать стратегические решения, учитывать контекст, работать с неопределенностью или отвечать за этические аспекты разработки.

Программисты, в отличие от языковых моделей, – не только «изготовители кода». Они, если можно так выразиться, связующее звено между технологиями и людьми.

Это первый момент. И второй, связанный с ним: чем больше в нашу жизнь входит ИИ, тем важнее становятся (и будут становиться с течением времени) живое человеческое общение, эмоциональный интеллект, soft skills.

Например, наша компания это системный интегратор, и мы постоянно сталкиваемся с задачами, для решения которых нужны технические знания и, с другой стороны, умение взаимодействовать с заказчиком, находить общий язык, задавать нужные вопросы.

Причем от одного клиента к нам могут обратиться сразу несколько специалистов – с разными вопросами, интересами, мотивацией, и каждый должен получить от нас то, что нужно их компании. Анализ мы поручаем ИИ, но только человеческое общение может выявить глубинные потребности заказчика, создать взаимное доверие и в итоге предложить клиенту действительно ценное для него решение.»

Андрей Малафеев, специалист RAMAX Group