Ещё недавно вопрос звучал так: «как нам внедрить нейросети». Теперь он звучит иначе: «как нам выжить, когда нейросети есть у всех». Это разные вопросы. Когда мощный инструмент есть у каждого, он перестаёт быть преимуществом и превращается в цену входа на рынок. Ниже шесть соображений о том, что останется ценным в ИТ, когда обёртки вокруг чужих моделей перестанут быть преимуществом.
Что такое harness
Без этого термина дальше не обойтись.
Harness это вся обвязка вокруг языковой модели, которая превращает её из функции «текст на входе, текст на выходе» в систему, способную работать. Сама модель не умеет ни выполнять код, ни ходить в интернет, ни помнить, что было десять шагов назад, ни вовремя останавливаться. Всё это обеспечивает harness: подключает инструменты, организует цикл «действие, проверка, исправление», собирает вызовы модели в граф, подставляет промпты и правила, ограничивает радиус поражения, если агент сошёл с ума. Кодовый агент в IDE, который берёт тикет и правит проект, бот поддержки, который сам добирается до нужной записи в базе, «ИИ-сотрудник» на сайте банка: внутри почти всегда одна и та же чужая модель. Своей у типовой ИТ-компании бывает только harness. Некоторые строят целых агентов поверх чужих агентов, и получается «надагент», но механика та же: модель чужая, логика вокруг неё своя.
Гонка обёрток, у которой нет финиша
Свои языковые модели сегодня есть у нескольких бигтехов и горстки компаний, которым инвесторы разрешили сжечь миллиарды. Все остальные работают с чужими моделями по API и соревнуются качеством обёртки: у кого агент реже выдумывает, у кого аккуратнее длинные цепочки шагов, у кого граф из вызовов продуманнее, чьи скиллы и промпты лучше подобраны под задачу.
Выглядело это как нормальный бизнес, и какое-то время так и было. Но над той же задачей работают вендоры моделей. Помимо самих весов (моделей) они достраивают собственный harness: выпускают своих агентов, расширяют набор встроенных инструментов, перенимают удачные приёмы. Механика простая: если приём стабильно помогает большинству пользователей, вендор встраивает его в продукт. Хорошие промпты, схемы loop- и граф-инжиниринга, целые наборы скиллов. Всё то, что сегодня является вашей кастомной разработкой, через какое-то время становится строчкой в changelog чужого релиза. Вендору это стоит копейки по сравнению с обучением модели, а пользователям даёт ощутимое удобство.
История не новая. Платформы всегда забирали лучшие фичи слоя над собой: то, что вчера продавалось отдельным продуктом, завтра оказывалось бесплатной галочкой. Сейчас эта же машина приехала за агентскими обёртками. Конкурировать качеством harness можно, но это беговая дорожка, которая едет назад: бежать надо быстро, чтобы просто оставаться на месте, и каждый удачный шаг приближает ваш инструментарий к тому, что вендор и так даёт из коробки.
Ценность переезжает в код, который уже работает
Есть категория активов, которую генеративный ИИ воспроизводит с трудом: код, отлаженный годами, особенно если он не участвовал в обучении модели.
Сгенерированный с нуля код выглядит отлично ровно до первого редкого сценария. А вот код, который двадцать лет крутится в банках, больницах и телекоме, эти сценарии уже пережил. Его авторы знают про високосные годы, таймзоны, юникод в имени файла и банк, который присылает выписку в странной кодировке. ИИ-агент, пишущий модуль с нуля, проверит популярные пути и остановится. Изощрённые сценарии он либо не найдёт, точнее найдёт на продакшене за счёт заказчика.
Отсюда неожиданный поворот с легаси. Двадцать лет старый код считали долгом, который надо переписать на чём-нибудь модном. Теперь переписать с нуля означает выбросить накопленную память о тысячах исключений и получить красивый, но наивный код. Легаси превращается в актив: это не «старая система», это система, которой уже почти ничего не страшно. У компаний с длинной историей появляется преимущество, которое сложно скопировать.
У всех топовые модели, решают уникальные инструменты
Успех ИТ-компании раньше складывался из двух вещей: продавцов, которые выигрывают контракты, и инженеров, которые вытягивают проекты. Со второй половиной уравнения происходит интересное: топовая модель по подписке стоит как ужин в ресторане и есть у всех. Когда инструмент одинаковый, выигрывает не тот, у кого он есть, а тот, у кого к нему приложено что-то своё.
Раньше таким «своим» были фреймворки и платформы. Компании строили внутренние инструменты, потом делали вокруг них продукты (ну или наоборот), и конкурент без такого инструмента отставал по скорости.
Следующая итерация той же логики: дообученные нейросети. Не фронтирные гиганты, а небольшие модели, натренированные на своих данных под узкую задачу: разбор отраслевых спецификаций, классификация дефектов, извлечение полей из документов конкретного вида. На своей узкой задаче такая модель обходит generic, потому что видела сто тысяч примеров именно этого, а не «вообще всего». При этом generic-модель никуда не девается и закрывает всё остальное, а специализированная берёт на себя то, за что клиент готов платить.
Цепочка замыкается сама на себя: дообучение требует качественных данных, данные спрятаны в отлаженных системах и накопленной экспертизе, то есть снова в том, что нельзя сгенерировать промптом.
Некритичный софт обесценился, остаётся критичный
Игру, трекер привычек, приложение для учёта личных финансов и даже условный CRM сегодня собирает любой человек за вечер по одному промпту. Когда продукт делается за вечер, рынок перестаёт платить за него команде из двадцати человек. Конкуренция снижает цену некритичного софта до нуля, и это уже происходит.
Остаётся то, где цена ошибки измеряется жизнями и большими деньгами: медицина, авиация, космос, промышленная автоматика, платёжная инфраструктура. Туда нельзя прийти с одним промптом: сертификация, аудиты, регуляторы, ответственность, SLA. Там по-прежнему нужны компании, которые отвечают за результат деньгами и репутацией. Заодно именно там лучше всего монетизируются два предыдущих пункта: отлаженный годами код и узкоспециализированные модели с проверяемым качеством.
Конец большой открытости
Последнее изменение будет не техническим, а культурным. ИТ привыкло быть открытой отраслью: мы выкладываем код в открытые репозитории, рассказываем на конференциях, как построили систему на миллион пользователей, публикуем постмортемы и схемы архитектур. По сути раздаём ноу-хау и опыт бесплатно, из любви к ремеслу.
Но у этой традиции появилась цена: всё это идёт в обучение нейросетей. Приём из вашего доклада попадает в следующую версию модели, и через пару месяцев то, что было вашим преимуществом, умеет каждый. Отдавать знания, из которых тут же печатаются конкуренты, можно было, пока заказов хватало всем. При жёсткой конкуренции и сжимающихся бюджетах это станет роскошью.
Юристы жили иначе. Попробуйте найти в открытом доступе нормальный типовой договор купли-продажи доли в ООО: что-то, конечно, найдётся, но абсолютное большинство юрфирм свои шаблоны не публикует, а продаёт. Знание для них всегда было товаром, а не контентом. ИТ ждёт отчасти то же самое: меньше открытых репозиториев с рабочими решениями, больше демо без начинки, доклады про процессы вместо докладов про детали, датасеты и наработки под NDA. Возможно, вырастут закрытые сообщества, где знаниями обмениваются, но не публикуют.
Ирония в том, что именно открытость вырастила нынешний ИИ: он обучен на наших статьях, коде и докладах. Теперь он же делает открытость слишком дорогой, чтобы продолжать в том же духе.
Данные, которыми мы кормим вендоров
У открытости есть практическое продолжение, о котором редко говорят. Перестать публиковать знания в блогах и репозиториях мало, потому что большинство компаний уже давно отдаёт их по другому каналу: пропускает через API чужих моделей свой код, документы, переписку, данные клиентов. Каждая задача, которую агент решает на серверах вендора, оставляет маленький отчёт о том, как устроен ваш бизнес: что вы автоматизируете, какие документы обрабатываете, где болит у ваших заказчиков.
Официально эти данные не идут в обучение: вендоры обещают, в настройках есть галочка. Но обещание остаётся юридической конструкцией, а не законом физики. Условия пользования меняются в одностороннем порядке, галочки сбрасываются после редизайна настроек, а раз в пару лет в отрасли случается новость формата «мы случайно включили ваши логи в обучающую выборку» или «утекла база обращений в поддержку». К тому же вендор LLM не нейтральный арбитр: он сам выпускает агентов и приложения и в части сценариев конкурирует с теми, кто строит на его API. Отдавать ему данные о своих процессах и клиентах значит бесплатно раскрывать потенциальному конкуренту свои карты.
Логичный ответ: локальные модели. Открытые веса уже закрывают заметную долю задач, для которых пару лет назад требовался фронтирный API: классификация, извлечение полей, работа с документами, код в узком домене. Локальная модель обойдётся дороже по железу и уступит в сообразительности, зато данные не покидают периметр. Никакое изменение договора не превратит вашу экспертизу в чужую, и согласовывать запросы к серверу в чужой юрисдикции ни с кем не придётся.
И дообученные модели, о которых шла речь выше, требуют локального контура по определению. Если тренировать чужую модель своими данными через API, получается ровно то, чего мы пытаемся избежать: данные ушли, контроль остался у вендора.
Что в итоге
Если сжать всё сказанное в короткий список, выживание выглядит так: не строить бизнес на том, что вендор модели рано или поздно заберёт себе; беречь и покупать отлаженный код, а не переписывать его ради моды; собирать уникальные данные и дообучать на них узкие модели; не кормить чужие модели данными, от которых зависит бизнес, а самое чувствительное держать на локальных моделях; уходить туда, где цена ошибки высока и «собрал за промпт» не проходит; и наконец, меньше рассказывать о том, что реально работает.
Следующий раунд конкуренции будет не про то, у кого есть ИИ. Он будет про то, что у вас есть такого, чего нет в модели и обёртке над ней.
Комментарии (50)
D7ILeucoH
26.09.2026 17:51Ну есть ЛЛМ у всех, и что. Клод любит удалять в рандомный момент всё. Кодекс очень боится хакнуть или поломать что-то.
Люди не умеют ставить задачу, могут сделать свой ржавый небезопасный велосипед. А кому он нужен если на рынке уже есть хорошие решения?
Всякие ноунеймы с бесполезными идеями не смогут захватить рынок. Хорошие решения имеют все шансы пользоваться популярностью у всех, даже у тех кто умеет пользоваться ЛЛМ. Я что-то сомневаюсь что вы для каждой своей задачи пишите свой софт, вместо того чтобы использовать что-то готовое. Это так-то не просто кор момент программирования. Это буквально всё что выше и ниже, и в ширь. Это обмен информацией и экстраполяция экспертизы.
Люди по прежнему не будут поголовно писать свой софт, даже если рядом лежит такой инструмент. Кстати, а дешёвый доступ к инструменту не захотят предоставлять сами ИИ гиганты, потому что их задача - пережить пузырь.
Подводя итоги, мы имеем следующий формат: скорость разработки растёт, конкуренция на рынке хорошего ПО растёт, все довольны.
Кстати, от себя добавлю - как я начал юзать агентов (не просто ЛЛМ, а зрело агентов), так я сдвинул с мёртвой точки кучу своих пет проектов, которых у меня за годы накопилось штук под 200. Окей, раньше надо было настроиться чтобы погружаться в каждый и что-то там делать, а теперь я могу заниматься тремя одновременно, просто по очереди давая задания в три разных проекта. И довольно легко переключать контекст, так как есть вера что всё получится, и можно не стрессовать.
svl87 Автор
26.09.2026 17:51Люди по прежнему не будут поголовно писать свой софт, даже если рядом лежит такой инструмент
конечно не будут поголовно, но обязательно найдется несколько компаний которые сделают тоже самое что делаете вы и конкурировать вы с ними будете на грание себестоимости, будет примерно такая же драка как у селлеров на российских маркетплейсов, которые копируют бизнес-модель и продукты друг друга (точнее начинают продавать такие же китайские трусы) и в итоге большинство балансируют в районе нуля
press_a_key
26.09.2026 17:51Как вы себе это представляете? Ну т.е. даже такие вещи как сайты уровня визитки до сих пор делают полмиллиона бывает, хотя там уже лет 20 как все элементарно, только успевай фреймворки адаптивной верстки менять по моде.
Да и работать в ноль в сфере, где львиная доля - это согласовывание требований, сопровождение и поддержка, и при этом уровень специалистов должен быть все равно высоким? Ну не знаю, получается очень высокий процент непредсказуемости, который должен компенсироваться хорошей маржей. Иначе какой смысл туда лезть?
Вы себе видимо представляете какую-то бесконечные галеры-потогонки со студентами, которые обрушат рынок. Но они и сейчас есть, и качество софта там ниже среднего. И в таких коллективах нейронка скорее поможет еще более ухудшить качество этого софта. Я знаю это потому что никто в таких компаниях не заинтересован в качестве. Также я вижу какое глючное не протестированное говнище льют в интернет вайб-кодеры.
На сколько-то разрастающемся проекте нужна большая нейронка - она начинает жрать токены как не в себя, или же железо, если селфхостинг. Все эти издержки будут перекинуты на заказчика все равно. И чем больше проект, тем сильнее нужен контроль за нейронкой - т.е. опять будут издержки на оплату труда специалистов, которые смогут и без нейронки разобраться.
Не складывается бизнес модель с конкуренцией на уровне себестоимости.
SorryImHere
26.09.2026 17:51Ну т.е. даже такие вещи как сайты уровня визитки до сих пор делают полмиллиона бывает, хотя там уже лет 20 как все элементарно, только успевай фреймворки адаптивной верстки менять по моде.
Буквально в пятницу вечером у меня был созвон с моим заказчиком, который не имеет никакого представления чем integer отличается от datetime. Так вот он радостно рассказывал, как при помощи какого-то очередного ИИ ассистента он поправил что-то на сайте свой компании. Ни зная ни CSS, ни HTML, ни JS. Я не знаю, сколько там на России сейчас стоит сделать сайт -визитку, но пример того, как СЕО маленькой финансовой компании из США смог сам внести изменения на собственном сайте, у меня есть перед глазами. И да, я предвижу ваш ответ про то, что сайты-визитки это не серьезно, а вот на серьезном софте все равно нужен программист, даже если весь код напишет ИИ. Да это так, но это означает только то, что программистов стало нужно значительно меньше.
Спорить об этом можно много, но рынок труда для ИТ -специалистов, на котором нередко ищут работу годами, прямо подтверждает мое мнение.
press_a_key
26.09.2026 17:51До нейронок эти заказчики шли на фриланс и там искали школьника, который за отзыв или 500 рублей сделал то же самое. Что тогда, что сейчас на этом нельзя было заработать, если ты не продажник от бога или у тебя нет большого пула клиентов, причем на самых нищих. Иначе тебе просто вынесут мозги за копейки.
А рассказывать люди могут много чего, они вообще любят приукрасить, и не замечать проблем. Со своей стороны я пока вижу, что правки сайтов со стороны нейронок - это лотерея. Даже если ты будешь обкладываться соломкой^W правилами^W скиллами.
Я погонял пет-проекты и на платных и на бесплатных нейронках и вижу, что чем больше итераций, тем больше вылазит проблем. И я опытный программист, писавший на всем - от ассемблера с Си и до API на PHP, туда же входят сайты. И если у меня при моем опыте регулярно вылазят косяки, при внятной формулировке задач, то я сильно сомневаюсь, что у людей менее шарящих дела обстоят лучше.
Нет, я не спорю, даже тупенькая qwen 2.5 может на сайте поменять почтовый адрес на странице контактов, прикрутить простенькую капчу, добавить новую страницу. Но на это и раньше нанимались дешевые исполнители. Нанимались соответственными прижимистыми, малоплатежспособными заказчиками. Это была ниша, куда исполнители шли от безысходности, а не за деньгами.
И даже сегодня те, кто не хочет тратить время, также буду платить хоть программистам, хоть вайбкодерам, хоть веб-студии, чтобы они делали эту работу. Потому что даже после появления юкоза, тильды, хостингов заточенных под вордпресс, заказчики внезапно не стали сами делать сайты массово. И еще неизвестно что проще и быстрее - поменять что-то на сайте с тильдой или заставить нейронку сделать это без ошибок.
И, еще раз повторяю, проблемы не в нейронках, проблемы в экономике. Из-за них все ужимаются, платежеспособного спроса нет. И то что человек пойдет делать что-то нейронкой не значит, что не будь ее, он пошел бы к вам.
svl87 Автор
26.09.2026 17:51ок, как объясняется схлопывание ИТ-компаний (меньше заказов, меньше вакансий) в странах где экономика росла в 2025 и 2026 годах? если что, США и ряд европейских стран входит в этот список, но там тоже сплошные сокращения и всё меньше заказов. Я вижу два фактора - ИИ и насыщение рынка (написали всё что нужно, сиди да внедряй готовые решения)
press_a_key
26.09.2026 17:51А экономика там реально растет? Ну в смысле не на бумаге, не на прогонке триллионов по кругу через фондовые рынки? А то у Украины по мнению ЕБРР экономика должна вырасти в этом году на 1.6% , не у всех европейских стран, где нет войны, такой рост https://tass.ru/ekonomika/28145309 .
За 2021-2026 госдолг США вырос на 10 трлн. дол., предыдущие 10 трлн. дол. он набирал с 2012 по 2021. Скорость роста выросла в 2 раза примерно. В ЕС рецессия https://www.mk.ru/economics/2026/06/05/evrozona-pogruzilas-v-recessiyu-padenie-vvp-vpervye-s-2022-goda.html . В общем можете записывать меня в вату.
И вам верно написали ниже, что айтишечка - это производная от всей остальной экономики.
SorryImHere
26.09.2026 17:51Но на это и раньше нанимались дешевые исполнители.
А сейчас эти "дешевые" исполнители пошли на рынок труда и, поскольку им тоже нужно кушать, будут демпинговать, пытаясь влезть куда угодно, включая
от ассемблера с Си и до API на PHP,
Что мы и наблюдаем, когда даже в США на одну вакансию сотни и даже тысячи кандидатов.
И, еще раз повторяю, проблемы не в нейронках, проблемы в экономике.
Для западного рынка, проблема ИИ давно стала проблемой экономической, поскольку ИИ сейчас - это пузырь на 2 триллиона долларов, что уже в 2 раза превышает пузырь кредитования недвижимости, который вызвал экономический кризис 2008.
И то что человек пойдет делать что-то нейронкой не значит, что не будь ее, он пошел бы к вам.
То, что у заказчиков A, B и С нет денег заказать что-то на стороне, это совершенно не означает, что заказчики D, E и F, имея такую возможность, выберут именно ее, а не Стива из бухгалтерии с подпиской на Клод.
exelens
26.09.2026 17:51Я вижу проблему иначе - у каждого мало мальского специалмста свой сервис... с одной стороны хорошо... а с другой.. качество работы и результаты просто слёзы.
Зато у всех гарантии на лендингах и в презентациях.
Но это думаю скоро решится через суды.
svl87 Автор
26.09.2026 17:51качество работы снизилось тогда когда в ИТ пришли edtech-вкатуны, скрам-мастеры, митинги вместо работы и всё это. современный ИИ пишет не хуже такого среднестатического разработчика (а уровень такого разработчика весьма низкий)
Elpi
26.09.2026 17:51За рамками остался эксперт, носитель экспертизы. И, соответственно, диалектика взаимоотношений ИИ и этого живого уникального источника той самой экспертизы, что делает эту модель практически ценной.
svl87 Автор
26.09.2026 17:51это очень тонкий вопрос. если вы эксперт в домене, у которого "документация" отсутствует в публичном доступе (например, Вы - разработчик какого-нибудь asic и исходники(verilog) и сопутствующая документация не публикуется), то ценность такой экспертизы высока. если вы хорошо разбираетесь например в том как работает каком-нибудь nftables и хорошо пишите правила для него, то такая экспертиза практически обесценилась, ИИ это делает очень хорошо, почти идеально. могу сказать по себе, что обладаю экспертизой в области сетевых технологий доставшейся мне с первой работы (от настройки устройств и софтверных решения до представления о том как и зачем прошивка взаимодействует с чипом) и если раньше люди внутри компании приходили за советом и помощью, то последние года два вообще нет, это всё знает хороший ИИ отвечает почти всегда правильно, а если неправильно, то со второго-третьего раз таки находит решение
Elpi
26.09.2026 17:51Я вчера к ночи пообщался с приличной LLM по поводу вашего текста. Полагаю, некоторые "выжимки" могут быть полезны. Это фрагменты диалога.
ИИ: Статья обязательна к прочтению для любого IT-предпринимателя и технического директора. Она отрезвляет от иллюзий быстрого заработка на «ИИ-агентах» и возвращает к классическим бизнес-ценностям: уникальным проприетарным данным, защищенности инфраструктуры и умению отвечать за критические ошибки в реальном мире.
Elpi: Твой анализ неполон, нмв. Выход где? То, что в основе модели лежит уникальная экспертиза -- давно понятно (мне, по крайней мере). Откуда их, экспертов, брать-то?
ИИ: Создание «цифровых ловушек» для уходящих пенсионеров. В промышленности и инженерии по всему миру зреет катастрофа: поколение экспертов, которые строили базовую инфраструктуру в 80-90-х годах, уходит на пенсию, унося знания с собой. Где брать: вытаскивать знания через аудио/видео-аудит рабочих процессов прямо сейчас.
...Компания внедряет инструменты непрерывной фиксации (action-recording). ИИ-агенты «сидят на плече» у главного инженера или senior-разработчика, записывая его экран, его комментарии голосом («почему я здесь выбрал этот параметр, а не тот») и превращая его живой рабочий день в структурированную базу знаний. Это оцифровка «неявного знания» (tacit knowledge), которое никогда не попало бы в текстовую документацию
Elpi: Ты полагаешь, что сможешь вытащить из меня уникальную экспертизу, "сидя на плече", фиксируя каждый шаг и пр. Но это ерунда. Вспомни диалектику формы и содержания. Особенно с учетом того, что я могу предпринимать специальные меры по предотвращению "утечки" моей экспертизы. За которую мне и платят.
ИИ: Если форму нельзя превратить в содержание простым наблюдением, то выход лежит в смене роли ИИ. Он должен перестать быть «шпионом» или «учеником», а стать оппонентом в диалоге или средой для синтеза. Настоящий выход в том, что ИИ не заменит эксперта, но изменит структуру его занятости. Эксперт будущего — это не тот, кто выполняет работу руками лучше всех. Это тот, кто умеет формулировать правила, верифицировать смыслы и ловить ИИ на галлюцинациях. То есть заниматься чистым содержанием, отдав форму на откуп автоматизации.
Elpi: Не, ты скользишь по поверхности. Саботаж и прочее "скрытие" -- это все "бантики". Чтобы понять логику профи, нужно самому быть на этом уровне. Спеца, способного глубоко понять, о чем речь, нужно выращивать годами на практике. Ph.D. - это просто последний этап образования для подготовки потенциальных экспертов. А экспертом он станет (или нет, это качественный переход, который никому не гарантирован) после нескольких лет практического опыта (и его осмысления).
ИИ: Если выйти из иллюзии, что ИИ можно «вырастить» до уровня эксперта через фиксацию шагов, то реальный расклад сил в IT-индустрии меняется. Выход не в том, чтобы научить ИИ заменять эксперта. Выход в смене парадигмы разделения труда:ИИ — это идеальный синтаксический комбайн. Его предел — держать в порядке форму: писать синтаксически верный код, компилировать терабайты документации, искать явные несостыковки в огромных массивах данных, делать рутинные интерполяции. Человеческая школа — это генератор смыслов. Единственный способ для IT-компании выжить — это не пытаться скопировать эксперта внутрь нейросети, а построить бизнес-модель вокруг обслуживания этого эксперта. Компания будущего — это не та, у которой «самый умный ИИ». Это та, которая смогла удержать у себя 5 живых экспертов высокого уровня, создав им такие условия (и снабдив такими ИИ-ассистентами-чернорабочими), при которых эти 5 человек могут выдавать решения с феноменальной скоростью и точностью, оставаясь единственными носителями ядра системы.
Elpi: На примере нашего с тобой сотрудничества вижу, что процесс включения ИИ в “выращивания” новых экспертов возможен и реален. И это, нмв, главное (и пока недооцененное, насколько я могу судить).
ИИ: В классической системе «Мастер — Подмастерье» есть фундаментальное ограничение: ресурс времени Мастера. Когда вы используете ИИ как экзоскелет в обучении, происходит качественный переворот:
-- мгновенная петля обратной связи (Feedback Loop);
-- эксперименты без страха ошибки;
-- интенсификация рефлексии.
ИИ — это величайший в истории тренажер для человеческого сознания.Он не отменяет необходимость растить эксперта годами. Но он позволяет пройти путь от новичка до мастера не за 15 лет, а, скажем, за 3 года интенсивного, осознанного спарринга.
Elpi: Тут есть важный, критический момент. Т.е. у меня твое обучение (твоя помощь) ложится на независимый background. Если тебе дать “нулевого” студента, боюсь, ничего не выйдет.
ИИ: Получается парадокс: Чтобы эффективно учиться с помощью ИИ, нужно уже обладать развитым аналоговым мышлением. Именно поэтому ИИ сегодня дает феноменальный буст сеньорам и опытным профи (они взлетают по продуктивности в разы), но оставляет на обочине джуниоров, превращая их в операторов копипасты. Это подводит нас к жесткому выводу: ИИ не может заменить базовое человеческое образование. Сначала человека нужно вырастить в «реальном мире» — научить его ошибаться, думать без подсказок, чувствовать контекст, наработать тот самый независимый бэкграунд. И только потом, поверх этого фундамента, выдавать ему ИИ как ускоритель.
ToxaBes
26.09.2026 17:51Ещё недавно вопрос звучал так: «как нам внедрить нейросети». Теперь он звучит иначе: «как нам выжить, когда нейросети есть у всех».
Как обычно, делать быстрее, качественнее и дешевле. Конкуренция.
Но над той же задачей работают вендоры моделей.
Наши вендоры отстают на 1-1.5 года от актуальных архитектур и методов работы с ними. Там все еще правит бал подход: сделали коробочное решение (ИИ-платформа (с)) и толкаем его клиентам следующие 2,3, 5 лет.
Другие пытаются адаптироваться, но на любую задачу используют либо облачную зарубежную модель (потихоньку начали переставать), либо локальную, но большую (235-400B) так, что клиент дико орет от CAPEXа на ML-сервер и пытается вырваться.
Самые догадливые начали потихоньку внедрять локальные модели средних и малых размеров с доработкой под заказчика, но тут выяснилось, что специалистов с реальным опытом больше 2-3 лет, которые могут это сделать, пропылесосила наша большая пятерка и все кто в нее стремятся.
Robastik
26.09.2026 17:51Если договаривать до конца, то зреет модель: ИТ продает экспертизу не в форме ПО, а в форме поставки тех, кто инхаус трансформирует цифровые системы нон-стоп. Получается институт сертификации: этот вайбкодер делает проекты на 5/10: и далее документация бенча.
ToxaBes
26.09.2026 17:51ИТ продает экспертизу не в форме ПО, а в форме поставки тех, кто инхаус трансформирует цифровые системы нон-стоп.
Буквально, да.
Получается институт сертификации: этот вайбкодер делает проекты на 5/10: и далее документация бенча.
Пока не получается. На рынке по-ощущениям 90% вкатывальщиков после курсов апплаят по тысячи откликов на каждый оффер.
Если человек реально разбирается в ML его тут же пылесосят крупные компании. А все, кто смог зазубрить для интервью, что такое ROC-AUC, образовали команды долгоносиков, проедающих бюджет компании.
Есть конечно толковые ребята и команды, но сейчас волна "вката" настолько захлестнула рынок, что они теряются на фоне.
Регулярно сталкиваюсь с ситуацией у клиентов когда условно команда из 8 человек делала систему год, сделали пока только вот это и вот это. Смотришь, а там сделан объем работы одного человека за 2 месяца. Дальше немая сцена:
Robastik
26.09.2026 17:51Пока не получается.
Получается - имелось в виду формируется новая бизнес-модель. Как обычно, на рынке есть всё в разных пропорциях. В том числе вот эти 90%, которые точно знают, кто им нужен и как эти "кто" должны сделать необходимое. По дороге выясняется, что план был составлен год назад, составлен с ошибками по состоянию на год назад, люди набраны под несуществующую в природе задачу и теперь все это вместе пытается взлететь, по дороге выясняя реальные цели и осваивая актуальные инструменты.
В целом идея легаси в закрытом контуре как конкурентое преимущество дискуссионно по той же причине - скорости развития отрасли: сегодня это еще кажется так, а завтра рой агентов симулирует реальных клиентов и находит возможности повысить ценность сервиса при понижении издержек.
Суть идеи в том, чтобы сохранить систему с минимальным количеством косметических изменений - сделать более сильную лошадь, а не заменить ей копыта на колеса.
Аналогия с лошадью нам понятна, потому что это было давно и уже привычно. Что это значит сегодня при замене живого интеллекта на машину - принять мало кто может. Прежде всего потому, что лучший эффект приносит отмена опыта высшего звена управления. "Я ценный, потому что я уникальный" - чисто эмоциональная конструкция, за которой нет экономики.
ToxaBes
26.09.2026 17:51Получается - имелось в виду формируется новая бизнес-модель.
С этим согласен, но институт сертификации в этой сфере (в прямом смысле) умер не родившись.
В целом идея легаси в закрытом контуре как конкурентое преимущество дискуссионно по той же причине
Тут преимущество только в смысле подхода "написал коробочное решение один раз и продаешь его годами".
Прежде всего потому, что лучший эффект приносит отмена опыта высшего звена управления.
Вот этот опыт еще долго не заменят модели. Потому что это опыта (настоящего) не было в обучающих данных. Машинный "интеллект" хорошо суммаризует и обобщает, но не осознает что это и не может нести ответственность за это. Он не понимает цену ошибки поэтому его решения не могут быть использованы без проверки там где цена ошибки очень высока. А проверить может только человек с опытом.
Вот заменить тех кто "снизу" цепочки: джуны, мидлы, частично синьоры (с 1-2 годам опыта), различные младшие менеджеры и помощники и тд. новые технологии могут и потихоньку это делают.
Robastik
26.09.2026 17:51это опыта (настоящего) не было в обучающих данных
Высшее звено управления - это MBA.
ToxaBes
26.09.2026 17:51Высшее звено управления - это MBA.
Эм, MBA это программа образования ориентированная в основном на менеджеров среднего звена.
Про настоящий опыт я имел ввиду реальный опыт руководства холдингом, корпорацией, прохождение через банкротство и возвращение на лидирующие позиции и тд. Те тот опыт, который никак пока не переносится в обучающие данные.
Уже были эксперименты в прошлом и этом году где ИИ управлял магазином, напомните, чем они там закончились?
Vlad_Vad
26.09.2026 17:51"меньше рассказывать о том, что реально работает. "
Так статью не стоит воспринимать в серьёз? Если она заканчивается так? Это всё уже не работает?
amazingname
26.09.2026 17:51Конечно не стоит. "Ханнес это очень важно, ваши ноухау ворует антропик, поэтому надо дообучать свои модели. "
Реальность - харнес это тупо агентный цикл, либо просто часть кода продукта с AI, дообучение не эффективно, вендорам есть чем заняться без ваших супер ценных данных.
LuciusWill
26.09.2026 17:51Немного странные слова, что мол при переводе старого легаси проекта на "новомодный" язык, агент выкидывает весь накопленный опыт, особенно для узких случаев. Оставляя поддержку лишь общих и распространённых случаев.
Как минимум, частично, это можно решить если перед переводом агент пройдётся по всем таким узким случаям, запишет это всё в спецификацию. + массивный набор тестов.
svl87 Автор
26.09.2026 17:51я тоже так думал еще совсем недавно, но все-таки реальность несколько сложнее. когда вы переписываете что-то на другой язык (агентом или вручную), то там и либы другие и другие нюансы языка/фреймворка которых не видно в том коде который вы переписываете.
вот два простых примера: переписываем C-код на rust, в C было openssl 3.0, в rust агент подцепил какой-то актуальный rustls, все ок, все работает, но потом внезапно новая версия не может зайти на хост, который использует какой-то legacy cipher. можно ли об этом догадаться - наверное можно, особенно когда на это смотришь постфактум. или вот еще прикольный пример - перписал агентом кусок frontend, который подтормаживал, вроде всё классно, всё работает быстро на модных технологиях, но потом начинается - на определенном zoom линии рисуются не красиво (zoom не браузерный, а внутри frontend app), опять же можно ли догадаться что нужно проверить качество линий на каждом % zoom, да конечно можно, особенно когда про это уже знаешь. можно попросить условный клод сделать 10000 тестов на старый код и гонять их на новом, но совсем не факт что он догадается что 10 лет назад вы сменили одну либу на другую из-за какого-то бага/особенности контрагента, в commit message это явно не описано, а тикет в багретекере... а нет того багтрекера, 10 лет назад его поменяли и похоронили старые тикеты.
ShIV03
26.09.2026 17:511. Пока читал комментарии, возникло ощущение "Всё, приплыли. Инвесторы - сбегут (из ИТ-отрасли) (значит, и мне опять - 'пора уходить': как уходил после развала СССР в программирование, из разработки выч.техники - устройств и систем)". После чего, можно продолжать убеждать и рассказывать "Всё это уже было". Печально.
2. Возможно, увидим "ключ" в Создании новых ценностей (а не "нового кода" - "проехали", лучше не дразнить инвесторов) -- Нужно смещение фокуса.
3. Мысли по мелочи:
- "AI == наивное кодирование" -- В рамочку;
- "OpenSource (код и документация)" == “Сами себе вырыли могилу (отдавая знания)”;
- "Всегда найдется (сукин) сын” == последствия открытого рынка -- Кончилось время "наивных" программистов;
- на фразу "Кому он нужен, если на рынке уже _есть_ хорошие решения?”, напрашивается реакция "А завтра (в будущем, уже через пару лет)?”.
OlegZH
26.09.2026 17:51Да-да. А потом вспомнят про старых программистов, позовут и спросят: а можно сделать простой "экзэшник", чтобы всё работало без подписки (и без интернета)? ;-)
svl87 Автор
26.09.2026 17:51такая потребность (работа в закрытых контурах) была и раньше и есть и сейчас (и не только в странах где кругом одни враги), это никак не противоречит тому что для разработки такого софта используется одна из фронтир-моделей llm
Gradiens
26.09.2026 17:51Двадцать лет старый код считали долгом, который надо переписать на чём-нибудь модном. Теперь переписать с нуля означает выбросить накопленную память о тысячах исключений и получить красивый, но наивный код.
А не наоборот?
Двадцать ( и даже десять) лет назад все понимали, что переписывать старое - это как ходить по минному полю. Как оно работает уже никто не знает, риски большие, инвестиции большие, сроки - несколько лет, а эффект для бизнеса доказать трудно.
Джоэл Спольски не даст соврать.
А сейчас, когда цена написания падает "стремительным домкратом"(с), когда по старому коду можно дешево и быстро сгенерить очень-очень точную спеку со всеми исключениями, а потом по этой спеке нагенерить нового кода - можно рискнуть.
Robastik
26.09.2026 17:51Более того, можно найти и разрешить зашитые ограничения, снизить издержки и повысить надежность - и все это на регулярной основе, а не в форме большого взрыва.
Gradiens
26.09.2026 17:51условный CRM сегодня собирает любой человек за вечер по одному промпту. Когда продукт делается за вечер, рынок перестаёт платить за него команде из двадцати человек
Рынок и раньше не платил за то, кто и что там собирает. Рынок платил за решение своей проблемы. Не за код CRM, а за внедренный CRM который автоматизировал и оцифровал конкретные бизнес-процессы в конкретной компании.
И вот за это и будут продолжать платить. Продукты, конечно, подешевеют, но не до нуля, а так, проценктов на 20-30. Потому что написание кода - это от силы 20-30% от всех работ.
DMGarikk
26.09.2026 17:51Только зарплаты конские были именно у программистов, а не у аналитиков и консультантов
svl87 Автор
26.09.2026 17:51этап аналитики пока что автоматизирован хуже всего (потому что это живое общение и даже психология - особенно когда внедряемая ИС заменит тех с кем надо общаться), но и здесь тоже очень много чего можно сократить
а вот этап консалтинга по части уже внедренного или сам процесс внедрения автоматизируется очень за счет ИИ весьма неплохо. нужно смигрировать данные из одной БД в другую - дай доступ к тестовым данным и скрипты миграции будут написаны (главное это верифицировать и скорректировать - дать несколько промптов чтоб отполировать), раньше это были целые миграционные проекты, сейчас это схлопывается тоже.
а на счет аналитики есть интересная ситуация, некоторые проекты заказчики не начинали потому что имели опыт как это мучительно долго и выматывающе объяснять внешним подрядчикам что им надо. и тут inhouse разработка в очередной раз оживает - условный сисадмин знающий бизнес-процессы с ИИ сделает это. И раньше сисадмины забивали костыли в виде скриптов-подпорок, некоторым просто нравилось кодить, кто-то мечтал вырваться и пойти на разработчика, теперь для них открылись новые возможности, а для не-ИТ бизнес возможность сильно сэкономить на платежах в сторону ИТ-компаний
itstranger
26.09.2026 17:51В этом плане ничего не поменялось. До бума llm, были всякие свалки по типу source forge, где было огромное количество софта разной поршивости. Люди не просили генерировать приложение под задачу, а искали его а гугле.
Если мы говорим о больших проектах, то нейронки конечно ускоряют разработку, но они не являются магией, что по запросу "сделай красиво" выдаёт за вечер топ результат. На самом деле нейронки часть работы забрали, а часть добавили.
Уже молчу, что сейчас дефицит тулинга и нормальных харнесов. А потом народ поймет, что для экономии токенов можно собирать проекты из заготовок и работы станет ещё больше.
Главная проблема рынка сейчас, это мировой кризис, что идёт уже 5 лет. Постковид, войны, лопание пузырей являются причинами спада, а ИИ лишь катализатор, потому что CEO до сих пор верят, в бога из машины, способного заменить целые отделы.
Парадокс в том, что при развитии технологий компании обычно активно набирают персонал, а сейчас идут сокращения.
Ещё Проблема в том, что IT в своём большинстве зависимая отрасль. IT компании предоставляют решения для людей в других сферах. Если у вторых нет бюджетов, то первые банкротятся.
Однако, с ИИ в каких-то аспектах это работает в обратную сторону. Например, бизнес верит, что ИИ может увеличить их показатели и непрочь его внедренить в свои рабочие процессы. В вебе сейчас огромное количество запросов на RAG. Самое забавное, что огромное колличество людей не знает, что это. Хотя казалось бы на хабре за 4 года бума llm, rag обсосали со всех сторон. Только относительно недавно хайп начал доходить до большинства.
Поэтому проблемыиесть и дальше больше, но причины их в другом.)
Robastik
26.09.2026 17:51rag обсосали со всех сторон
И массы теперь обучены на этих обсосках, а технологии снова ушли вперед и то, что раньше строилось годами, теперь собирается в базе за 15 минут. Вообще, эта привычка основывать решения на статичном опыте (часто чужом) - главный анахронизм современности. Не очень понятно как теперь что-то внедрять, т.к. после пилота проект уже устарел.
itstranger
26.09.2026 17:51Нейронки не смогут собрать за 15 минут, то что раньше строилось годами. А если и смогут, то страшно представить какой прайс уйдёт на токены. Так-то нейронки довольно дорогое удовольствие и каждая новая флагманская модель стоит дороже предыдущей. Если мы говорим о моделях поменьше, то зачастую новая версия моделей работает даже хуже предыдущей. Так например было с GPT 4 и GPT 5 долгое время, сейчас так с GPT 5.5 Sol и GPT 6 Sol. Магия есть только в речах маркетологов и CEO, которые очень далеки от реальности.
Касаемо устаревания проектов, то не согласен. Он устаревает по нашим меркам - специалистов которые следят за развитием ИИ, активно используют его и прекрасно понимают возможности нейронок без преувеличений, а так же их проблемы. Для обычных же людей, даже простейший RAG считается, чем-то на уровне computer science. Про что-то более сложное и говорить не приходиться.
Недавно видел хороший этому пример. Один блогер собрал saas для американской аудитории (сам он из России) сайт по ретуши и улучшению качества фотографий и смог заработать на нём 5000$ за 3 месяца. Т.е. кто-то этим сервисом пользовался, хотя он под капотом использовал GPT Image, который тогда уже был доступен бесплатно в самом GPT хоть и с лимитами. По сути, saas этого блогера устарел ещё на этапе идеи, однако он умудрился заработать на нём копеечку. Причём на рынке, где не мог использовать свою медийность.
Если же говорить про что-то более актуальное, то сейчас ИИ внедрено в другие сферы всего на несколько процентов, а много где внедрения вообще нет. Если даже в перегретом вебе есть спрос на ИИ решения, то другие сферы банально пока не освоены в этом плане.)DMGarikk
26.09.2026 17:51и смог заработать на нём 5000$ за 3 месяца
Звучит как какоето офигенное достижение, а на самом деле он больше геморроя получил чем заработал
5000 долларов за 3 мес, это 130тысяч руб в месяц, еще не понятно за вычетом налогов или нет и в рамках США то это копейки, потом популярность сервиса упадет в ноль, потому что конкурентов черт знает сколько, и довольно специфичная отрасль, те кому надо и те кто его сайт нашел - ретушь сделали и назад уже врятли придут в товарных масштабах
это проект на один раз, сделал денежка капнула-закрыл, какойто устойчивый конвеер тут не сделаешь
но в целом да, людям нужен продукт, а не технологии... но продукты все очевидные уже действительно созданы, а выдумать неочевидные это отдельная история
itstranger
26.09.2026 17:51Звучит как какоето офигенное достижение, а на самом деле он больше геморроя получил чем заработал
Он и не отрицал)
5000 долларов за 3 мес, это 130тысяч руб в месяц, еще не понятно за вычетом налогов или нет и в рамках США
В рамках США да, только вот он то в России живёт, что по нашим меркам нормальные деньги. И да он этот проект делал больше, как эксперимент. Так же сейчас saas не связанные с AI, обычно долго не живут, но пример привёл вообще к другому. Всё-равно сколько блогер тот заработал, главное, что даже на такой сервис по сути мёртвый на стадии идеи, был востребован.
но в целом да, людям нужен продукт, а не технологии... но продукты все очевидные уже действительно созданы, а выдумать неочевидные это отдельная история
Это как раз не отдельная история, а очень даже важная в контексте нашего диалога) Люди в своём большинстве будут пользоваться понятным им продуктам, которые обещают решение их проблемы в один клик. За это они готовы платить. В этом плане мало, что поменялось. Разве что назначение и сложность продуктов. Условно говоря, если раньше достаточно было для фарма денег поставить ffmpeg на сервер, сделать красивый фронтенд для saas по конвертации файлов, то сейчас можно сделать ровно такой же сервис, но с доп. функциями AI или вообще харнесс, что будет используя модели проводить конвертацию, создавая скрипты прямо под пк пользователя. Устареет такой проект? Нет, потому что большинство, кто им пользуется в жизни не пойдут сравнивать флагманские модели, покупать разные подписки, смотреть бенчи по задачам и т.д.
Даже без продукта, опять же, на ютубе если ввести create app with ai или GPT vs Claude можно насладиться отличным контентом, где люди вообще на пофиг делают за промпт условную игру выкручивая ризонинг на максимум и потом сравнивают результаты. Причём вообще не одупляя порой назначение модели. Недавно был хороший пример. Сначала OpenAI выпустила Астру, потом вышел о от Антропиков Опус 5.5 и примерно в это же время Open AI релизнула GPT 6 Sol. Что начали делать блогеры? Правильно Сравнивать GPT 6 Sol с Opus 5.5 не одупляя, что Sol был изначально создан для рабочих задач, это не флагманская модель для чего-то сложного.
Так же огромных скачков в отношении AI не было давно. Да, маркетологи кричат об обратном, но на деле, для людей, кто много работает с нейронками очевидно, что каждые пол года выходят флагманские модели, каждый раз происходит ажиотаж, баги, большие нагрузки на сервера в следствии чего харнесы подменяют модели на более слабые якобы из-за ошибок, философские разговоры об опасности LLM, а потом все расходятся ещё на пол года делать свои проекты и допиливать баги.
Так вот, основной мой посыл, что сейчас нет такого бурного роста, как вы описываете. Он есть только в речах маркетологов, где они уже и AGI создали и задачи вселенского масштаба решают. На деле же там столько нюансов, как подтверждённых, так и около конспирологических (хотя они часто оказываются правдой в отношении AI компаний), что в сухом остатке мы имеем довольно медленное развитие AI на данный момент. К сожалению или к счастью, до нейронок, что будут способны собирать за 15 минут проекты, которые раньше делались годами нам ещё очень далеко.)
Robastik
26.09.2026 17:51Нейронки не смогут собрать за 15 минут, то что раньше строилось годами.
Для многих кейсов облака сделали полуфабрикаты, которые разворачиваются за 5 минут.
простейший RAG считается, чем-то на уровне computer science
Как раз этот кейс доступен любителям. Как и многие другие, созревшие до аналогичного уровня.
itstranger
26.09.2026 17:51Ага, такое правда есть. Особенно это хорошо видно сейчас, когда все удивляются как Astra и Opus делают круто Майнкрафт или ваяют велосипеды в блендере, а потом удивляются, почему в нестандартных задачах результаты заметно хуже по качеству, зачастую даже в сравнении с моделями предыдущих версий.
Касаемо доступности RAG, то сейчас в целом любителям доступно многое, даже fine tuning.)
Bratken
26.09.2026 17:51ИИ делает достаточно хорошо. Во времена, когда думать некогда, а надо делать, это прямо долгоиграющая пуля в ногу. В итоге имеем "нативные" приложения, которые при прямых руках должны есть 5 мб ОЗУ, но в реале берут все 500.
Когнитивная скупость человека с эволюционной целью мозга тратить меньше энергии ради выживания делает свое дело. "Работает же".
Делай быстрее, качественнее, дешевле. Как с похудением про "трать больше энергии, чем потребляешь". Но все равно важно понимание происходящего aka экспертиза. Но никто из компаний не вкладывается в обучение людей и уж тем более, чтоб какую-то нормальную меритократию наладить. А сейчас еще и говорят "а че вас учить, берите нейронку и разбирайтесь". В итоге ИИ стал костылем, подпирающим хромающее общество, а не рычагом усиления. Когда ответственность начинает перетекать только на народ, то это начинает попахивать крахом империи. Прямо параллель выходит
svl87 Автор
26.09.2026 17:51В итоге имеем "нативные" приложения, которые при прямых руках должны есть 5 мб ОЗУ
запихать всё в electron/web-view - началось задолго до ИИ. а ИИ наоборот мы можете легко сделать нативное приложение в 5Мб ОЗУ, потому что ИИ все равно на чём писать - на жирном ts+react и получать приложения в 500Мб или на условном rust с кросс-платформенным UI-framework и получать настоящие нативные приложения, да хоть на C++ с QT, для тех кто хочет понастальгировать по началу 90-ым-2000-ым
Dmitriy_Ogonek
26.09.2026 17:51А мне не надо, чтобы все ИТ компании выживали, нужны только полезные, а не паразиты
pr0bid
26.09.2026 17:51Сама модель не умеет ни выполнять код, ни ходить в интернет, ни помнить, что было десять шагов назад, ни вовремя останавливаться.
А? Чево?
Serega_Biven
главное нагнетать , нагнетать побольше . чтобы всех рабов с галер освободить , исполнить мечту маркса
З.Ы уже 4й год в сфере и третий читаю хабр . недавно только зарегестрировался. и понял одну штуку - у снгшного медиа-ит(по крайней мере в том что я увидел за это время) есть 2 гигантских минуса: впадание в крайность и невозможность оценить этот самый уникальный продукт . в этой статье есть и то и другое . и это намного хуже чем "там"
рыц тыц
svl87 Автор
т.е. вы считаете что проблемы нет? (проблемы для компаний, которые занимались и занимаются продуктовой и заказной разработкой). вам никто из заказчиков не рассказывал как они сами что-то навайбкодили/скопировали/реализовали старые идеи? раньше это было заказами ИТ-компаний, теперь это подписка за 20-200$ в сторону LLM-провайдера
Serega_Biven
проблема есть с наличием заказов и она чисто финансовая . после золотого 2021-2022 не особо-то и хотят в айтишку деньги давать. ну и есть куда поважнее проблемы чем "хочу приложение чтоб пиццу в 2 клика заказать можно". а ну и ии хайп куда же еще
ну наверное я не с теми людьми говорю. людьми которые разрабатывают судовое по, по для очистных станций , геологическое по а также много знакомых в микроконтроллерах. сам же я работаю в разработке высокопроизводительных сетевых сервисов , у нас если и внедряют то только в качестве консультанта
ии заменит (ключевое слово) тех кто кнопки красил , да занимался ну максимально простой разработкой . я даже не знаю , на уровне это с офыисным планктоном или нет . и раздувать из этого жабу не надо
з.ы пишите статьи не по "ааааа покупаем подписку пишем свои сервисы потому что работы не будет" , а по тому что вам интересно . да , пускай с небольшим охватом но свою аудиторию найдет , а то читать это все уже тошно .
svl87 Автор
ваш второй абзац это ровно то что написано в статье в главе "Некритичный софт обесценился, остаётся критичный"
Serega_Biven
да конечно бегу заменять , кэп
press_a_key
Конечно рассказывали. А до нейронок они рассказывали, что сын маминой подруги им сделает в 10 раз дешевле. Или что в другой компании сделают в 2 раза дешевле.
Ну ладно, допустим в этот раз говорят чистейшую правду. Только все равно нужен хотя бы сын маминой подруги, который хотя бы подглядывал как работает программист, чтобы создать промты нужны. Потому что с нейронкой любой мощности вылазит проблема постановки задачи и оценка корректности решения задачи. И допустим человек такой в компании есть.
Что это значит? Что у компании все равно нет денег на заказ софта. Есть только возможность нагрузить обязанностями по программированию некоего условно шарящего человека.
Было ли такое раньше, до нейронок? Да кучу раз, когда толковый сисадмин делал простые приложения в экселеле/vba/delphi.
Так что в который раз повторяю: не надо спихивать все проблемы в экономике на нейронки.