Человеческий фактор, который все упускают
Когда Дарио Амодеи, генеральный директор Anthropic, сказал, что нас отделяет всего 6-12 месяцев от ИИ-систем, способных делать всё, что делают программисты, мне пришлось остановиться.
Это не "в будущем". Это практически следующий год.
В то же время Anthropic представила тесты производительности своей новой модели Claude Opus 4.5, показывающие значительные улучшения в кодировании, рассуждении и обработке сложных задач. Цифры выглядят действительно впечатляюще.
И я начал задаваться вопросом: действительно ли эти тесты означают, что разработка программного обеспечения вот-вот будет полностью автоматизирована? Позвольте мне разобрать, что, на мой взгляд, на самом деле происходит.
Что на самом деле тестируют эти бенчмарки
Согласно Anthropic, Claude Opus 4.5 справляется гораздо лучше предыдущих версий в тестах по разработке программного обеспечения, таких как SWE-bench, длинных задачах, требующих множества шагов, сложном рассуждении и эффективном использовании различных инструментов.
Вы также можете ознакомиться с блогом Anthropic для получения подробной информации.
Они также утверждают, что модель лучше сохраняет фокус во время расширенных рабочих процессов. Это действительно важно, потому что более ранние ИИ-модели были неплохи в написании отдельных фрагментов кода, но ужасны в запоминании контекста на протяжении нескольких шагов.
Если этот разрыв сокращается, потенциал для автоматизации определённо растёт.
Но вот что меня беспокоит. Бенчмарки вроде SWE-bench тестируют, может ли модель решать чётко определённые проблемы в контролируемых средах, обычно с обратной связью от тестов, которая её направляет.
Это совершенно отличается от беспорядочной реальности настоящей работы с программным обеспечением. Реальные проекты имеют расплывчатые бизнес-требования, которые меняются каждую неделю. Документацию, которая либо отсутствует, либо устарела. API от третьих сторон, которые ломаются без предупреждения. Пайплайны развёртывания, скреплённые скотчем. И заинтересованные стороны, которые все хотят разных вещей.
Бенчмарки измеряют технические навыки в вакууме. Они не измеряют вашу способность ориентироваться в организационном хаосе.
Что я вижу в реальной работе разработчиков
Я наблюдал, как люди на самом деле используют эти ИИ-инструменты для кодирования изо дня в день, и паттерн довольно ясен.
Да, ИИ теперь может генерировать полные рабочие программы. Я видел, как разработчики разворачивают полнофункциональные приложения за часы, на что раньше уходили дни. Но вот что они продолжают говорить: писать код никогда не было сложной частью.
Сложная часть - понять, что строить, иметь дело с меняющимися требованиями, управлять техническим долгом, поддерживать устаревшие системы и работать с людьми, у которых конфликтующие приоритеты.
Я также заметил специфические паттерны отказов. ИИ исправит баг A, что сломает функцию B. Затем исправит B, что снова сломает A. Этот цикл продолжается, пока кто-то вручную не вмешается. ИИ оптимизирует каждую часть изолированно, но не может видеть, как всё связано.
Другая вещь, с которой я постоянно сталкиваюсь, - это избыточное проектирование. ИИ-инструменты строят излишне сложные решения, потому что не ставят под сомнение первоначальный подход. Они просто реализуют то, о чём вы просите. Они не возражают и не говорят: "Подождите, это действительно лучший способ сделать это?"
Паттерн, который я вижу чаще всего: ИИ пишет код быстро. Люди всё ещё решают, какой код должен существовать.
Прирост продуктивности реален, но и ограничения тоже
Буду честен, ИИ уже обрабатывает тонну работы по реализации. Для стандартных CRUD-операций, каркасов и базовых интеграций рост продуктивности неоспорим. Я делаю больше быстрее в этих областях.
Но когда я работаю над сложными распределёнными системами, критичным для безопасности кодом или проблемами целостности данных, моя уверенность в ИИ значительно падает.
Я недавно провёл неделю, отслеживая тонкое несоответствие контекста, которое вызвало каскадные отказы в нескольких сервисах. ИИ бы этого не поймал. В другой раз я понял, что объяснение моей всей системной архитектуры ИИ в достаточных деталях для генерации корректного кода займёт больше времени, чем просто написать его самому.
То, что происходит, - это не устранение работы. Это трансформация работы. Я перехожу от написания кода к проверке и редактированию кода. Это всё ещё требует глубокого понимания.
И вот что меня беспокоит: если мы заменим младших инженеров на ИИ, кто станет старшими инженерами через пять лет? Вы не можете научиться хорошо проверять код, если никогда сами не строили системы. Понимание приходит через действие.
Есть также вопрос подотчётности. ИИ может генерировать выходные данные, но не может владеть последствиями. Когда продакшен ломается в 3 часа ночи, кто-то всё ещё должен объяснить, что произошло, быстро исправить это и предотвратить повторение.
Инженерия - это не просто реализация. Это владение.
Почему эти прогнозы могут быть завышены
Давайте поговорим о бизнес-стороне на секунду.
ИИ-компании активно конкурируют за корпоративных клиентов и деньги инвесторов. Заявления о радикальной замене рабочих мест создают срочность. Они подталкивают компании быстро реструктурировать рабочие процессы вокруг ИИ-инструментов, прежде чем это сделают конкуренты.
Я думаю, агрессивные заявления об автоматизации могут также быть связаны с формированием рынка и ожиданий, даже если полная автоматизация не прибудет по расписанию.
Не поймите меня неправильно. Технология улучшается невероятно быстро. Но бизнес-стимулы вознаграждают оптимистичные сроки над реалистичными.
Часто существует большой разрыв между тем, куда движется технология, и тем, как быстро она фактически развёртывается в реальных компаниях с реальными ограничениями.
Что на самом деле готово к автоматизации (а что нет)
Основываясь на том, что я испытываю и наблюдаю, вот моя разбивка:
Готово к высокой автоматизации сейчас:
Код для общих паттернов
Каркасы тестов
Рефакторинг существующего кода
Документация
Внутренние инструменты
Возможно, на полпути:
Отладка с человеческим надзором
Многофайловые функции
Интеграции API, когда спецификации кристально ясны
Даже близко нет:
Решения о системной архитектуре
Переговоры по требованиям
Анализ компромиссов
Решения о надёжности продакшена
Моделирование безопасности
Долгосрочная стратегия обслуживания
Реализация становится драматически быстрее. Но принятие решений в условиях неопределённости никуда не исчезает.
Это объясняет то, что я вижу вокруг себя. Инженеры более продуктивны, но не менее важны.
Как использовать ИИ в разработке правильно — прямо сейчас
Вся эта дискуссия о том, что ИИ может и чего не может, поднимает важный практический вопрос: как разработчикам использовать эти инструменты эффективно уже сегодня?
Проблема не в том, что технология недостаточно развита. Проблема в том, что доступ к современным моделям часто затруднён - дорогие подписки, сложные API, ограничения по токенам.
Но ИИ для разработки уже стал облачным. Вам больше не нужна локальная установка или корпоративная подписка на GitHub Copilot за $20/месяц.
Сервисы вроде BotHub предоставляют доступ к тем же моделям Claude Opus 4.5, о которых мы говорим, прямо из браузера.
Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.
По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Настоящая работа никогда не была просто набором текста
Вот что я понял: самая сложная часть разработки программного обеспечения всегда была в решении, что строить и почему.
Код - это просто видимый результат этого решения. Инженерия - это невидимый процесс мышления, который его формирует.
ИИ становится действительно хорош в "как". Он нигде рядом с освоением "почему".
И вот ключевой момент: неправильные решения "почему" становятся дороже по мере роста систем. Более быстрая реализация означает, что ошибки также распространяются быстрее.
Иронично, но это может сделать сильное архитектурное суждение более ценным, а не менее.
Что на самом деле означает "автоматизация от начала до конца"
Позвольте разделить это на два сценария.
Если "от начала до конца" означает "ИИ может генерировать рабочий код, когда дана правильная, детальная спецификация", то да, мы довольно близки к этому уже сейчас.
Если "от начала до конца" означает "ИИ может выяснить правильные спецификации, разрешить конфликты между заинтересованными сторонами, управлять эволюционирующими требованиями и оставаться подотчётным за результаты системы", то нет, мы вообще близко не находимся.
Первое - это техническая проблема реализации. Второе - это организационная и когнитивная проблема.
Бенчмарки в основном измеряют первое.
Мой прогноз на следующий год
Вот что, я думаю, на самом деле произойдёт в течение следующих 12 месяцев:
Мы увидим меньше чисто реализационных младших ролей. Будет больше спроса на инженеров, которые могут чётко определять проблемы и принимать хорошие архитектурные решения. Агентные инструменты кодирования станут стандартом. Прототипирование и итерация станут намного быстрее.
Но мы также увидим продолжающуюся потребность в человеческом владении системами. Сильную зависимость от старших инженеров для проверки и принятия решений. И множество провалов, когда компании будут навязывать автоматизацию в плохо специфицированных областях.
Разработка программного обеспечения будет ощущаться совсем иначе через год. Но я не думаю, что сама роль исчезает.
Итоги
Бенчмарки Claude Opus 4.5 показывают реальный прогресс. ИИ-системы действительно становятся лучше в устойчивом рассуждении и структурированной генерации кода.
Но инженерия - это не просто производство кода. Это принятие решений в условиях неопределённости, ответственность за результаты и управление системами годами или десятилетиями.
Инструменты меняются быстро. Природа нашей работы смещается к более высоким уровням абстракции. Но сама роль не исчезает на годичном графике.
Я думаю, прогнозы полной автоматизации путают рост возможностей с фактической заменой в организациях.
И если история нас чему-то учит, эти две вещи редко движутся с одинаковой скоростью.
Что вы думаете? Действительно ли мы в 12 месяцах от того, чтобы ИИ заменил программистов, или это просто ещё один преувеличенный срок? Я бы хотел услышать вашу точку зрения в комментариях.
Комментарии (66)
Kreastr
02.02.2026 15:04"И вот что меня беспокоит: если мы заменим младших инженеров на ИИ, кто станет старшими инженерами через пять лет? Вы не можете научиться хорошо проверять код, если никогда сами не строили системы. Понимание приходит через действие."
Просто происходит обесценивание труда джунов. Чем дешевле их труд, тем меньше будет желающих страдать без денег много лет с неопределенной перспективой и через 5 лет будет меньше мидлов и сеньоров. И если ИИ не оправдает надежд о бурном росте производительности этих сеньоров и мидлов, то дефицит вызовет виток роста зарплат, который потянет новых джунов не смотря провал в зарплате в первые годы. А если оправдает, то видимо пока будет хватать текущих и уже позже будет новая волна дефицита и новый виток популярности профессии.
Если совсем честно, то подавляющее большинство работающих сегодня мидлов и старше это люди с менее чем 10 годами опыта работы. И из этих 10 лет скилы полученые в первые 5 уже можно выкидывать как нерелевантные на современном рынке.
Nik_Otin
02.02.2026 15:04Ну я бы не сказал что полученный опыт прямо совсем бесполезен. Опыт это же не только особенности языка, но и общее видение - что и как делать. Фундаментально с приходом ИИ ничего не меняется - как нужен был фронт и бэк - так и нужен. С чем-то проще станет, но появятся другие проблемы. Как говорится - компьютер помогает решать те проблемы, которых не было до появления компьютера.
is_cake
02.02.2026 15:04Когда Дарио Амодеи, генеральный директор Anthropic, сказал, что нас отделяет всего 6-12 месяцев от ИИ-систем
А разве он не пол года назад это заявлял?
YMA
02.02.2026 15:04https://habr.com/ru/news/889992/ - интернет помнит... :)
У меня есть изрядная доля беспокойства по этому поводу. Если я посмотрю на кодирование, программирование, которые являются одной из областей, где ИИ делает наибольший прогресс, то мы обнаруживаем, что мы не так уж далеки от мира, где, как я думаю, через три-шесть месяцев мы будем там, где ИИ будет писать 90% кода. А затем через 12 месяцев мы можем оказаться в мире, где ИИ будет писать по сути весь код.
11 мар 2025
Это как термояд - ИИ всех заменит через год. И нечего раньше приходить, от своих слов не отказываемся - сказали через год, значит через год...
Wagok
02.02.2026 15:04Он сказал ИИ будет писать код, а не то, что сократят всех программистов, так как они будут не нужны. Вы сделали просто неправильные выводы. Программисты останутся, чтобы говорить какой код писать, ставить правильные задачи. Лично я уже и IDE не открываю пару месяцев как - писать код дольше, чем это сделает ллм (если знаешь что писать), а читать код когнитивно тяжело и долго - проще спросить ллм. Я просто ограничиваю себя в непосредственном взаимодействии с кодом и учусь взаимодействовать с кодом через ллм и думаю как организовать проект таким образом, чтобы в контексте ллм всегда была вся необходимая для решении моей задачи информация, включая и код и спецификацию и скилы.
Mangol31
02.02.2026 15:04А как обходитесь с поиском багов? Вот накодил ллм некий проект и что-то не работает. Что? Где? Почему? Код не ваш, изучить самому и понять где ошиблись в промпте или сама ллм ошиблась среди нескольких тысяч строк - то еще занятие.
carolinux
02.02.2026 15:04>Лично я уже и IDE не открываю пару месяцев как
жалко работодателя, которому наливают мегабайты ии-говнокода в прод. и конечно же такие откровения всегда будут анонимными. кто ты, могучий ИИ-колдун?
YuriyUl
02.02.2026 15:04Сдается мне, что он сам себе работодатель, сидит лендосы шлёпает и восхищается мощью llm
FireLynx
02.02.2026 15:04Не жалко.
У этого работодателя не налажен процесс. Отсутствуют код-ревью как минимум.
Сэкономил где не надо или наплевал — сам виноват.
ArZr
02.02.2026 15:04А разве он не пол года назад это заявлял?
Ну, как бы да, но нейрохомяки быстро выдумали оправдание, что тогда Дарио говорил не про software engineering, а про coding. Правда, конечно, до недавнего времени ИИ абсолютно не позиционировался как "переводчик из естественного языка в код", но волна хайпа сразу заставила всех "забыть" этот факт.
Да и в целом, Дарио тот ещё любитель покосплеить Маска. И AGI к 2025-2026 предсказывал (ну, тут хотя бы год ещё есть), и опасался за "возможность разработки биооружия с использованием ИИ к середине 2025" (совсем мимо), и обещал завести 90% на SWE-Bench Verified к ноябрю 2025 (увы, даже "train on test" не сильно спас его. Может быть, в ближайшее время хотя бы брутфорсом достигнет этой отметки).
FireLynx
02.02.2026 15:04Так он вроде как вообще периодически что-то подобное говорит.
Видимо так нужно.
rdo
02.02.2026 15:04>Кто станет старшим инженером через 5 лет
Я им и останусь, но после 40 не придется уходить таксовать.
panzerfaust
02.02.2026 15:04Вспоминаются слова Круглого из фильма "Брат": "Жизнь висит на нитке, а думает о прибытке". Пухляшу бы самому эти 12 месяцев продержаться да не вляпаться в суму или в тюрьму. На рынках-то весьма занимательные ралли начинаются. А он всё нас жизни учит.
Nik_Otin
02.02.2026 15:04Если "от начала до конца" означает "ИИ может генерировать рабочий код, когда дана правильная, детальная спецификация", то да, мы довольно близки к этому уже сейчас.
Чем это отличается от того чем сейчас занимаются программисты? Обычный человек никогда не сможет детально описать задачу - это по сути и есть само программирование. Раньше код писали двоичный через перфокарты, потом на ассемблере, потом на языках высокого уровня, потом уже с визуальными IDE, теперь будет на ещё более высоком уровне. Но всё-равно понадобится тот, кто опишет для ИИ что нужно делать. И это будет не простой обыватель и этому придётся учиться и учить. И всё-равно потребуется логическое мышление и опыт.
Мой вердикт - ИИ не заменит программиста. Работа программистов изменится. Пишут что много быстрее и легче там где раньше было тяжело - нуууу.... что-то простенькое - может так и есть. Проекты посложнее - не проще и не легче. Есть все проблемы, что описал автор. И ещё момент - локальный ИИ - дорого и менее продуктивно и с меньшими возможностями. Облачный - вопрос о конфиденциальности. Все, кто не рассматривает свой софт как Open Source не будут пользоваться облачными ИИ. Во всяком случае у нас запретили не то что целиком проект там вести, а ограничили вообще использование даже кусков кода.
THEOILMAN
02.02.2026 15:04Тут недавно была статья про пропытки реверсинженерить посадку на луну от наса. Вкратце - нифига не вышло, изобретаем ракету с нуля. Так же будет и здесь. В какой то момент уровень абстракции станет настолько хитровыеденным, что в критически важных сферах будет откат на шаг или два назад, возможно придется изобретать ООП какое-нибудь с нуля :D. А пока ждём внедрение ии во все щели, и в эти самые "критически важные" в том числе.
vitalist84
02.02.2026 15:04Да, большая часть компаний ограничили использовать внешний ИИ, и внутренний не завели, но кто-то не ограничили, и вопрос что будет года через 2? Не окажутся ли те, кто дал доступ на полкорпуса впереди? В этом есть риски.
Nik_Otin
02.02.2026 15:04А почему они должны оказаться на пол-корпуса впереди? Что такого смогут предложить эти компании, что не смогут предложить другие? То что разработка для них станет дешевле за счёт увольнения кодеров - может быть, больше каких-то преференций я не вижу. В большинстве компаний кодеров и так нет - один человек и кодер и разработчик и тестировщик и поддержка. Этим точно увольнение не грозит. Это где-то в параллельной вселенной есть деление на джунов и прочих.
vitalist84
02.02.2026 15:04Ну ну, в банках, в бигтехе, в крупных корпорациях штат разработчиков тысячи человек в РФ, за бугром на порядки больше.
Nik_Otin
02.02.2026 15:04И сколько таких корпораций по отношению к другим? Кому повезло там работать? Надо понимать что штат того же банка - это не что-то единое, а разбросанное по городам и весям. И банк точно не внедрит облачное решение, но в принципе может себе позволить достойное локальное. Но опять же, возьмём Сбер и, скажем, Озон банк. У первого есть GigaCode, у второго нет ничего. Значит ли это что у первого будут преференции за счёт увольнения джунов? В доходах - может быть, а вот в услугах - нет. Не код тормозит развитие услуг.
vitalist84
02.02.2026 15:04Озонбанк силен именно как пристройка к мощной платформе Озона, без него он ничто, а вместе с ним имеет серьезное конкурентное преимущество. Поэтому тут сравнивать некорректно. Сравнивать надо сопоставимые вещи. Сбер уже далеко не просто банк, большая экосистема, его уместно сравнить с Яндексом, но и там думаю уже вайбкодят. Можно сравнить Тиньков и Альфу, и тут действительно получим, что на фоне их больших прибылей не так и важны затраты на разработку. А вот какой-нибудь Ростелеком против Мегафона могут поспорить, потому что ИТ это большая доля затрат и там важно быть впереди.
Nik_Otin
02.02.2026 15:04По услугам. Что в Ростелекоме, что в Мегафоне клиентов интересует скорость , доступность интернета и цена. Этому вайбкодинг не поможет. Снижать они цену из жадности не станут, а скорость и доступность - это не про код.
vitalist84
02.02.2026 15:04Да, согласен их бизнес не сильно про код, но есть много крупных инжиниринговых компаний в которых бизнес именно ИТ, я как раз в такой работаю, более 2000 разработчиков, у конкурентов сопоставимо, нам также не дают отправлять код наружу, а конкуренты разворачивают свои вычислительные стойки, посмотрим, что будет через несколько лет.
Nik_Otin
02.02.2026 15:04Это как с солнечными панелями - бесплатное электричество. Но стоимость панелей, аккумуляторы, прочее сопутствующее обородование и их срок службы таковы, что по факту платить за электричество выходит дешевле, чем городить эти самые панели. В некоторых местах - да, это чуть ли не единственный вариант вообще получить энергию. Но в большинстве случаев не оправдано. Так и с AI. Где-то возможно это действительно панацея, но в большинстве случаев наличие AI никак не повлияет. Разве что по мелочи - как работающая во дворе лампочка от солнечной панели.
vitalist84
02.02.2026 15:04Ага, аналогия хорошая. В Европе и Китае массово внедряют солнечные панели т. к. энергия дорогая и они поэтому все равно окупятся. А вот в России нет смысла. Действительно будет зависеть от стоимости токенов и кол-ва этих токенов для решения задач. В Европе стоимость панелей с 2000-го года упала в сотни раз, возможно и тут будет постепенно падать стоимость.
Soprin
02.02.2026 15:04Если делают это не говорит о том что это лучшее решение. Китай строит потому что другие методы уже применяют на полную мощность но ее не хватает, поэтому используют то что ещё может дать прибавку, да и территории прилично где они никому не помешают. А Европа строит потому что так нужно США чтобы Европа закрывала атомные станции, когда в США построят их для вычислительных центров, а Европа пусть пыхтит с панелями чтобы обеспечить себя требуемыми мощностями
vitalist84
02.02.2026 15:04Так в Китае и США тоже очень много панелей поставили. Другой вопрос что это не может перекрыть текущие потребности, приходится другие источники ставить. А Европа просто очень упертая и тугодумная, поставили цель себе нулевых выбросов к 2040, и все - ни вправо ни влево, нет там у них Трампа)
vitalist84
02.02.2026 15:04Не только дешевле, но и быстрее, то же кол-во программистов будет делать больше за то же время.
Nik_Otin
02.02.2026 15:04С чего это больше? Вы пробовали? Я пробовал - начало быстрое, но по мере роста проекта выползают все проблемы описанные автором. У программистов изменится вид программирования - вместо кода будут писать описания по большей части (но вмешиваться в код всё-равно придётся), а на это ровно так же нужно время и немалое. Так что насчёт быстрее - не уверен. Насчёт дешевле - может быть, но и это не точно. Дать задачу джуну и дать задачу ИИ - это не одно и то же. Для джуна не надо очень подробно расписывать что и как делать, для ИИ - надо. А это нагрузка. Соответственно программисты начнут требовать большей оплаты.
vitalist84
02.02.2026 15:04Ну да, пока не подходит, но там же обещают через год-два наладить. Они пока больше олимпиадные задачи крутят, чем реальные ежедневные программистские задачи. Вот как наиграются с ними и перейдут к текущим потребностям так будет результат у Anthrophic или еще у кого-то. Как говорил Ленин про декабристов - слишком далеки они от народа, слишком узок их круг. Я там коммент ниже написал как примерно можно решить проблемы описанные в посте.
vitalist84
02.02.2026 15:04На счет олимпиадных задач наврал это уже пройденный этап, SWE-bench это решение issue на github. То есть очень практично, но всетаки проекты на github небольшие 1000-10000 строк в среднем, а реальные намного больше, надо повышать планку.
Wesha
02.02.2026 15:04генеральный директор Anthropic, сказал, что нас отделяет всего 6–12 месяцев от ИИ‑систем, способных делать всё, что делают программисты,
«Ну и вы говорите!» ©
Цифры выглядят действительно впечатляюще.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Как_лгать_при_помощи_статистики
"И вот что меня беспокоит: если мы заменим младших инженеров на ИИ, кто станет старшими инженерами через пять лет?
Тогда наконец-то будет знаменитое «писАть, как и пИсать, надо тогда, когда не писать — невмоготу!»
— Теперь-то я это понимаю, — сказал Джордж, — до того ясно, что только удивляюсь, каким я был слепым. В конце концов, кто изобретает новые модели механизмов, для которых нужны новые модели специалистов? Кто, например, изобрел спектрограф Бимена? По-видимому, человек по имени Бимен. Но он не мог получить образование через зарядку, иначе ему не удалось бы продвинуться вперед.
— Совершенно верно.
— А кто создает образовательные ленты? Специалисты по производству лент? А кто же тогда создает ленты для их обучения? Специалисты более высокой квалификации? А кто создает ленты... Ты понимаешь, что я хочу сказать. Где-то должен быть конец. Где-то должны быть мужчины и женщины, способные к самостоятельному мышлению.
— Ты прав, Джордж.
Джордж откинулся на подушки и устремил взгляд в пространство. На какой-то миг в его глазах мелькнула тень былого беспокойства.
— Почему мне не сказали об этом с самого начала?
— К сожалению, это невозможно, — ответил Омани. — А так мы были бы избавлены от множества хлопот. Мы [...] не умеем определять, способен ли человек к творческому мышлению. Это слишком тонкая вещь. У нас есть несколько простейших способов, позволяющих распознавать тех, кто, быть может, обладает такого рода талантом. [...] Их приходится примерно один на десять тысяч. В День образования этих людей проверяют снова, и в девяти случаях из десяти оказывается, что произошла ошибка. Тех, кто остается, посылают в такие заведения, как это.
— Но почему нельзя сказать людям, что один из... из ста тысяч попадает в такое заведение? — спросил Джордж. — Тогда тем, с кем это случается, было бы легче.
— Вам ничего нельзя объяснить. В том-то и дело. Ведь в этом заключается последнее испытание. Даже после отсева в День образования девять человек из десяти, попавших сюда, оказываются не совсем подходящими для творчества, и нет такого прибора, который помог бы нам выделить из этой десятки того единственного, кто нам нужен. Десятый должен доказать это сам.
— Каким образом?
— Мы помещаем вас сюда, в приют для слабоумных, и тот, кто не желает смириться с этим, и есть человек, которого мы ищем. Быть может, это жестокий метод, но он себя оправдывает. Нельзя же сказать человеку: «Ты можешь творить. Так давай, твори». Гораздо вернее подождать, пока он сам не скажет: «Я могу творить, и я буду творить, хотите вы этого или нет». Есть около десяти тысяч людей, подобных тебе, Джордж, и от них зависит технический прогресс полутора тысяч миров. Мы не можем позволить себе потерять хотя бы одного из них или тратить усилия на того, кто не вполне отвечает необходимым требованиям.
OlegZH
02.02.2026 15:04Но инженерия - это не просто производство кода. Это принятие решений в условиях неопределённости, ответственность за результаты и управление системами годами или десятилетиями.
А вы (все) возьмите уже готовую систему и разберите её по полочкам. Вот где нужен ИИ: чтобы разобрать по полочкам. Чтобы выявить истинную архитектуру (в условиях полной определённости). А если мы можем выявлять архитектуру, то мы сможем составить что-то вроде Периодической таблицы программных компонентов, и уже на научной основе собирать приложения и системы. На научной, означает, что будут существовать точные "химические" формулы построения систем. ИИ нужен для построения таких формул. А уже применение формул не будет тбребовать какого-либо ИИ. (Только, разве что, для создания документации и для получения обратной связи от пользователя/программиста. Хотя, наверное, и здесь будут работать какие-то формулы.)))
gybson_63
02.02.2026 15:04Фактически признается экспроприация опен-сорса для "почти бесплатного" обогащения хай-тек империалистов.
По факту будет как всегда и 90% ресурсов пойдет на 18+ контент. А когда ресурсов не будет хватать даже на виртуальные письки, то какой там кодинг? Неееее. ИИ будет, извините, онанировать кодерам. Еще никогда мимо этой развилки не прошли и в этот раз не проскочим.
Serge1001
Ну, джунов уже заменил
Kreastr
А они точно были нужны для чего-то кроме выращивания новых кадров?
itcaat
Может и нет, но откуда тогда браться мидлам и синьерам, если не будет джунов?
starfair
Точно нужны. Разгрузить думающего и опытного разработчика от рутинных мелких операций, переведя его усилия на уровень общей стратегии и планирования. И совсем не факт, что ИИ это прямая замена джуну. Как верно сказано в статье, уровень текущих инцендентов, техдолга и стратегического развития продуктов, вряд ли в ближайшее время перейдет к ИИ. А вот сменять опытного человека потом кем?
Haizer
Это тех Джунов которые имеют опыт работы от нескольких лет, знают несколько языков и фреймворков и не уступают синьорам уже лет пять если судить по требованиям в резюме ?