Чи замінить ШІ програмістів? Останнім, хто виходить, вимкніть редактор коду.

« Хто вийде останнім, вимкніть редактор коду ». Ця жартівлива фраза постійно лунає на форумах розробників, відображаючи тривожний гумор щодо зростання популярності асистентів кодування на базі штучного інтелекту. Оскільки моделі штучного інтелекту стають дедалі здатнішими писати код, багато програмістів запитують, чи не чекає розробників-людей та сама доля, що й операторів ліфтів чи операторів комутаторів – професій, які стали застарілими через автоматизацію. У 2024 році сміливі заголовки проголошували, що штучний інтелект незабаром зможе написати весь наш код, залишивши розробників-людей без роботи. Але за ажіотажем та сенсаційністю реальність набагато складніша.

Так, ШІ тепер може генерувати код швидше, ніж будь-яка людина, але наскільки хороший цей код, і чи може ШІ самостійно впоратися з усім життєвим циклом розробки програмного забезпечення? Більшість експертів кажуть: «Не так швидко». Лідери в галузі розробки програмного забезпечення, такі як генеральний директор Microsoft Сатья Наделла, наголошують, що «ШІ не замінить програмістів, але стане важливим інструментом в їхньому арсеналі. Йдеться про те, щоб дати людям можливість робити більше, а не менше». ( Чи замінить ШІ програмістів? Правда за цим ажіотажем | автор The PyCoach | Artificial Corner | бер. 2025 | Medium ) Так само керівник відділу ШІ Google Джефф Дін зазначає, що хоча ШІ може виконувати рутинні завдання кодування, «йому все ще бракує креативності та навичок вирішення проблем» – саме тих якостей, які привносять розробники-люди. Навіть Сем Альтман, генеральний директор OpenAI, визнає, що сучасний ШІ «дуже добре виконує завдання» але «жахливо виконує повну роботу» без людського нагляду. Коротше кажучи, ШІ чудово допомагає з деякими частинами роботи, але не здатний повністю взяти на себе роботу програміста від початку до кінця.

Цей офіційний документ чесно та збалансовано розглядає питання «Чи замінить ШІ програмістів?». Ми розглядаємо, як ШІ впливає на ролі розробників програмного забезпечення сьогодні та які зміни чекають на нас попереду. На прикладах з реального світу та останніх інструментах (від GitHub Copilot до ChatGPT) ми досліджуємо, як розробники можуть адаптуватися, коригуватися та залишатися актуальними в міру розвитку ШІ. Замість спрощеної відповіді «так» чи «ні», ми побачимо, що майбутнє — це співпраця між ШІ та розробниками-людьми. Мета полягає в тому, щоб висвітлити практичні ідеї щодо того, що розробники можуть зробити, щоб процвітати в епоху ШІ — від впровадження нових інструментів до вивчення нових навичок та прогнозування того, як кар'єра програміста може розвиватися в найближчі роки.

Штучний інтелект у розробці програмного забезпечення сьогодні

Штучний інтелект швидко вплевся в сучасний робочий процес розробки програмного забезпечення. Інструменти на основі ШІ далеко не є науковою фантастикою, вони вже пишуть і перевіряють код , автоматизують виснажливі завдання та підвищують продуктивність розробників. Сьогодні розробники використовують ШІ для генерації фрагментів коду, функцій автозаповнення, виявлення помилок і навіть створення тестових випадків ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив ШІ [2024] ) ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив ШІ [2024] ). Іншими словами, ШІ бере на себе рутинну роботу та шаблони, дозволяючи програмістам зосередитися на складніших аспектах створення програмного забезпечення. Давайте розглянемо деякі з відомих можливостей та інструментів ШІ, які трансформують програмування прямо зараз:

• Генерація коду та автозаповнення: Сучасні помічники кодування на основі штучного інтелекту можуть створювати код на основі підказок природною мовою або часткового контексту коду. Наприклад, GitHub Copilot (побудований на моделі Codex від OpenAI) інтегрується з редакторами, щоб пропонувати наступний рядок або блок коду під час введення. Він використовує великий навчальний набір коду з відкритим вихідним кодом, щоб пропонувати контекстно-залежні пропозиції, часто здатні виконувати цілі функції лише за коментарем або назвою функції. Аналогічно, ChatGPT (GPT-4) може генерувати код для заданого завдання, коли ви описуєте, що вам потрібно, простою англійською мовою. Ці інструменти можуть створювати шаблонний код за лічені секунди, від простих допоміжних функцій до рутинних операцій CRUD.

• Виявлення та тестування помилок: ШІ також допомагає виявляти помилки та покращувати якість коду. Інструменти статичного аналізу та лінтери на базі ШІ можуть виявляти потенційні помилки або вразливості безпеки, вивчаючи минулі шаблони помилок. Деякі інструменти ШІ автоматично генерують модульні тести або пропонують тестові випадки, аналізуючи шляхи коду. Це означає, що розробник може миттєво отримати зворотний зв'язок щодо крайніх випадків, які він міг пропустити. Виявляючи помилки на ранній стадії та пропонуючи виправлення, ШІ діє як невтомний помічник з контролю якості, працюючи разом з розробником.

• Оптимізація та рефакторинг коду: Ще одне використання ШІ — це пропонування покращень для існуючого коду. Маючи фрагмент коду, ШІ може рекомендувати ефективніші алгоритми або чистіші реалізації, розпізнаючи шаблони в коді. Наприклад, він може запропонувати більш ідіоматичне використання бібліотеки або позначити надлишковий код, який можна рефакторувати. Це допомагає зменшити технічний борг та покращити продуктивність. Інструменти рефакторингу на основі ШІ можуть трансформувати код відповідно до найкращих практик або оновлювати код до нових версій API, заощаджуючи час розробників на ручному очищенні.

• DevOps та автоматизація: Окрім написання коду, ШІ сприяє процесам збірки та розгортання. Інтелектуальні інструменти CI/CD використовують машинне навчання для прогнозування того, які тести, ймовірно, зазнають невдачі, або для визначення пріоритетів певних завдань збірки, що робить конвеєр безперервної інтеграції швидшим та ефективнішим. ШІ може аналізувати журнали виробництва та показники продуктивності, щоб виявити проблеми або запропонувати оптимізацію інфраструктури. Фактично, ШІ допомагає не лише в кодуванні, але й протягом усього життєвого циклу розробки програмного забезпечення – від планування до підтримки.

• Інтерфейси та документація природної мови: Ми також бачимо, як ШІ забезпечує більш природну взаємодію з інструментами розробки. Розробники можуть буквально попросити ШІ виконати завдання («згенерувати функцію, яка виконує X» або «пояснити цей код») та отримати результати. Чат-боти на основі ШІ (такі як ChatGPT або спеціалізовані помічники розробників) можуть відповідати на запитання програмування, допомагати з документацією та навіть писати проектну документацію або фіксувати повідомлення на основі змін у коді. Це усуває розрив між людським наміром та кодом, роблячи розробку доступнішою для тих, хто може описати те, чого хоче.

• 

Розробники використовують інструменти штучного інтелекту: Опитування 2023 року показує, що переважна більшість 92% розробників використовували інструменти кодування на основі штучного інтелекту в тій чи іншій якості – або на роботі, або в особистих проектах, або в обох. Лише невеликі 8% повідомили, що не використовують жодної допомоги ШІ під час кодування. Ця діаграма показує, що дві третини розробників використовують інструменти ШІ як на роботі, так і поза нею, тоді як чверть використовує їх виключно на роботі, а невелика меншість – лише поза роботою. Висновок очевидний: кодування за допомогою ШІ швидко стало поширеним серед розробників ( Опитування показує вплив ШІ на досвід розробників – Блог GitHub ).

Таке поширення інструментів штучного інтелекту в розробці призвело до підвищення ефективності та зменшення виснажливої ​​роботи в кодуванні. Продукти створюються швидше, оскільки ШІ допомагає генерувати шаблонний код та обробляти повторювані завдання ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив ШІ [2024] ) ( Чи замінить ШІ розробників у 2025 році: короткий огляд майбутнього ). Такі інструменти, як Copilot, можуть навіть пропонувати цілі алгоритми або рішення, які «можуть бути не одразу очевидними для розробників», завдяки навчанню на величезних наборах даних коду. Реальних прикладів безліч: інженер може попросити ChatGPT реалізувати функцію сортування або знайти помилку в їхньому коді, і ШІ створить чернетку рішення за лічені секунди. Такі компанії, як Amazon та Microsoft, розгорнули парні програмісти ШІ (CodeWhisperer від Amazon та Copilot від Microsoft) до своїх команд розробників, повідомляючи про швидше виконання завдань та меншу кількість буденних годин, витрачених на шаблонний код. Фактично, 70% розробників, опитаних в опитуванні Stack Overflow 2023 року, заявили, що вони вже використовують або планують використовувати інструменти штучного інтелекту в процесі розробки ( 70% розробників використовують інструменти кодування на основі штучного інтелекту, 3% високо довіряють їхній точності - ShiftMag ). Найпопулярнішими помічниками є ChatGPT (використовується ~83% респондентів) та GitHub Copilot (~56%), що вказує на те, що загальний розмовний штучний інтелект та інтегровані в IDE помічники є ключовими гравцями. Розробники в основному звертаються до цих інструментів для підвищення продуктивності (на це вказує ~33% респондентів) та пришвидшення навчання (25%), тоді як близько 25% використовують їх для підвищення ефективності шляхом автоматизації повторюваної роботи.

Важливо зазначити, що роль штучного інтелекту в програмуванні не є зовсім новою – його елементи існують вже багато років (розглянемо автодоповнення коду в IDE або фреймворках для автоматизованого тестування). Але останні два роки стали переломним моментом. Поява потужних моделей великих мов програмування (таких як серія GPT від OpenAI та AlphaCode від DeepMind) значно розширила можливості. Наприклад, AlphaCode потрапила в заголовки газет, виступивши на рівні конкурентних змагань з програмування , досягнувши приблизно 54% ​​рейтингу в завданнях кодування – по суті, зрівнявшись з майстерністю середньостатистичного учасника змагань ( AlphaCode від DeepMind відповідає майстерності середнього програміста ). Це був перший випадок, коли система штучного інтелекту виступила конкурентноздатною на змаганнях з програмування. Однак показово, що навіть AlphaCode, з усією своєю майстерністю, все ще був далекий від перемоги над найкращими програмістами-людьми. У цих змаганнях AlphaCode міг вирішити близько 30% задач у межах дозволених спроб, тоді як найкращі програмісти-люди вирішують >90% задач за одну спробу. Ця прогалина підкреслює, що хоча ШІ може справлятися з чітко визначеними алгоритмічними завданнями до певної міри, найскладніші проблеми, що вимагають глибокого мислення та винахідливості, залишаються оплотом людини .

Підсумовуючи, ШІ міцно закріпився у щоденному інструментарії розробників. Від допомоги в написанні коду до оптимізації розгортання, він торкається кожної частини процесу розробки. Сьогодні ці відносини значною мірою симбіотичні: ШІ діє як другий пілот (влучно названий), який допомагає розробникам кодувати швидше та з меншим розчаруванням, а не як незалежний автопілот, який може літати самостійно. У наступному розділі ми заглибимося в те, як це впровадження інструментів ШІ змінює роль розробників та характер їхньої роботи, на краще чи на гірше.

Як штучний інтелект змінює ролі розробників та продуктивність

Оскільки штучний інтелект виконує більшу частину рутинної роботи, роль розробника програмного забезпечення справді починає розвиватися. Замість того, щоб витрачати години на написання шаблонного коду або налагодження буденних помилок, розробники можуть перекласти ці завдання на своїх помічників зі штучним інтелектом. Це зміщує фокус розробника на вирішення проблем вищого рівня, архітектуру та творчі аспекти програмної інженерії. По суті, штучний інтелект доповнює розробників, дозволяючи їм бути більш продуктивними та потенційно більш інноваційними. Але чи означає це меншу кількість робочих місць програмістів, чи просто інший вид роботи? Давайте розглянемо вплив на продуктивність та ролі:

Підвищення продуктивності: Згідно з більшістю даних та ранніми дослідженнями, інструменти кодування на основі штучного інтелекту значно підвищують продуктивність розробників. Дослідження GitHub показало, що розробники, які використовують Copilot, змогли виконувати завдання набагато швидше, ніж ті, хто не мав допомоги ШІ. В одному експерименті розробники вирішили завдання кодування в середньому на 55% швидше за допомогою Copilot – приблизно 1 годину 11 хвилин замість 2 годин 41 хвилини без нього ( Дослідження: кількісна оцінка впливу GitHub Copilot на продуктивність і щастя розробників - Блог GitHub ). Це вражаючий приріст швидкості. Це не просто швидкість; розробники повідомляють, що допомога ШІ допомагає зменшити розчарування та «переривання потоку». В опитуваннях 88% розробників, які використовують Copilot, сказали, що це робить їх більш продуктивними та дозволяє їм зосередитися на більш задовільній роботі ( Який відсоток розробників сказав, що github copilot робить... ). Ці інструменти допомагають програмістам залишатися «в зоні», обробляючи нудні частини, що, у свою чергу, зберігає розумову енергію для складніших проблем. В результаті багато розробників відчувають, що кодування стало приємнішим – менше виснажливої ​​роботи та більше креативності.

Зміна щоденної роботи: Разом із цим зростанням продуктивності змінюється й щоденний робочий процес програміста. Багато «напруженої роботи» – написання шаблонних кодів, повторення поширених шаблонів, пошук синтаксису – можна перекласти на ШІ. Наприклад, замість того, щоб вручну писати клас даних з геттерами та сеттерами, розробник може просто запропонувати ШІ згенерувати його. Замість того, щоб переглядати документацію, щоб знайти правильний виклик API, розробник може запитати ШІ природною мовою. Це означає, що розробники витрачають відносно менше часу на механічне кодування та більше часу на завдання, що потребують людського судження . Оскільки ШІ бере на себе написання простих 80% коду, робота розробника переходить на нагляд за результатами ШІ (перегляд пропозицій коду, їх тестування) та вирішення складних 20% проблем, які ШІ не може розібратися. На практиці розробник може почати свій день з сортування згенерованих ШІ запитів на внесення змін або перегляду партії запропонованих ШІ виправлень, замість того, щоб писати всі ці зміни з нуля.

Співпраця та динаміка команди: Цікаво, що ШІ також впливає на динаміку команди. Завдяки автоматизації рутинних завдань команди потенційно можуть досягати більшого, маючи менше молодших розробників, яких призначають для виконання рутинної роботи. Деякі компанії повідомляють, що їхні старші інженери можуть бути більш самостійними – вони можуть швидко створювати прототипи функцій за допомогою ШІ, не потребуючи молодшого розробника для виконання початкових чернеток. Однак це створює новий виклик: наставництво та обмін знаннями. Замість того, щоб молодші розробники навчалися, виконуючи прості завдання, їм, можливо, доведеться навчитися ефективно керувати результатами ШІ. Співпраця в команді може перейти до таких видів діяльності, як колективне вдосконалення підказок ШІ або перевірка коду, згенерованого ШІ, на наявність помилок. З позитивного боку, коли кожен у команді має помічника ШІ, це може зрівняти умови гри та дати більше часу для обговорення дизайну, творчого мозкового штурму та вирішення складних вимог користувачів, які жоден ШІ наразі не розуміє «з коробки». Фактично, понад чотири з п'яти розробників вважають, що інструменти кодування на основі штучного інтелекту покращать командну співпрацю або принаймні звільнять їх для більшої співпраці над дизайном та вирішенням проблем, згідно з результатами опитування GitHub за 2023 рік ( Опитування показує вплив штучного інтелекту на досвід розробників - Блог GitHub ).

Вплив на посади: Головне питання полягає в тому, чи зменшить ШІ попит на програмістів (оскільки кожен програміст тепер є більш продуктивним), чи просто змінить необхідні навички. Історичний прецедент з іншими видами автоматизації (наприклад, зростання інструментів devops або мов програмування вищого рівня) свідчить про те, що робочі місця розробників не стільки скорочуються, скільки збільшуються . Дійсно, галузеві аналітики прогнозують, що кількість посад програмної інженерії продовжуватиме зростати , але характер цих ролей зміниться. Нещодавній звіт Gartner прогнозує, що до 2027 року 50% організацій, що займаються програмною інженерією, впровадять платформи «інтелекту програмної інженерії», доповнені ШІ, для підвищення продуктивності , порівняно з лише 5% у 2024 році ( Чи є майбутнє для програмних інженерів? Вплив ШІ [2024] ). Це вказує на те, що компанії широко інтегруватимуть ШІ, але це означає, що розробники працюватимуть з цими інтелектуальними платформами. Аналогічно, консалтингова фірма McKinsey прогнозує, що хоча ШІ може автоматизувати багато завдань, приблизно 80% програмістських завдань все ще вимагатимуть людини в циклі та залишатимуться «людиноорієнтованими» . Іншими словами, нам все ще знадобляться люди на більшість посад розробників, але описи вакансій можуть змінитися.

Одним із можливих зрушень є поява таких професій, як «Інженер-програміст зі штучним інтелектом» або «Інженер-програміст» – розробників, які спеціалізуються на створенні або оркестрації компонентів штучного інтелекту. Ми вже спостерігаємо стрімке зростання попиту на розробників з досвідом у сфері штучного інтелекту/машинного навчання. Згідно з аналізом Indeed, три найбільш затребувані професії, пов’язані зі штучним інтелектом, – це спеціаліст з обробки даних, інженер-програміст та інженер-машинний інженер , і попит на ці ролі зріс більш ніж удвічі за останні три роки ( Чи є майбутнє для інженерів-програмістів? Вплив штучного інтелекту [2024] ). Від традиційних інженерів-програмістів все частіше очікується розуміння основ машинного навчання або інтеграції сервісів штучного інтелекту в додатки. «ШІ не тільки не робить розробників зайвими, але й може підняти професію на новий рівень, дозволяючи їм зосередитися на завданнях вищого рівня та інноваціях» ( Чи замінить ШІ розробників у 2025 році: короткий огляд майбутнього ). Багато рутинних завдань кодування можуть виконуватися ШІ, але розробники будуть більше зайняті проектуванням систем, інтеграцією модулів, забезпеченням якості та вирішенням нових проблем. Старший інженер з однієї компанії, що розвивається у сфері ШІ, добре підсумував це: ШІ не замінює наших розробників; він посилює . Один розробник, озброєний потужними інструментами штучного інтелекту, може виконувати роботу кількох, але зараз цей розробник береться за складнішу та ефективнішу роботу.

Приклад з реального світу: Розглянемо сценарій з компанії-розробника програмного забезпечення, яка інтегрувала GitHub Copilot для всіх своїх розробників. Негайним ефектом стало помітне скорочення часу, витраченого на написання модульних тестів та шаблонного коду. Одна молодша розробниця виявила, що за допомогою Copilot вона може швидко згенерувати 80% коду нової функції, а потім витрачати час на налаштування решти 20% та написання інтеграційних тестів. Її продуктивність з точки зору виводу коду майже подвоїлася, але що ще цікавіше, змінився характер її внеску – вона стала більше рецензентом коду та дизайнером тестів для коду, написаного штучним інтелектом. Команда також помітила, що рецензенти коду почали виявляти помилки ШІ , а не людські друкарські помилки. Наприклад, Copilot іноді пропонував незахищену реалізацію шифрування; розробникам-людям доводилося виявляти та виправляти їх. Такий приклад показує, що хоча обсяг виробництва зріс, людський нагляд та експертиза стали ще більш важливими в робочому процесі.

Підсумовуючи, ШІ безперечно змінює те, як працюють розробники: робить їх швидшими та дозволяє їм вирішувати більш амбітні проблеми, але також вимагає від них підвищення кваліфікації (як у використанні ШІ, так і в мисленні вищого рівня). Це не стільки історія про те, що «ШІ займає робочі місця», скільки історія про те, що «ШІ змінює роботу». Розробники, які навчаться ефективно використовувати ці інструменти, можуть помножити свій вплив – кліше, яке ми часто чуємо, це: «ШІ не замінить розробників, але розробники, які використовують ШІ, можуть замінити тих, хто цього не робить». У наступних розділах буде досліджено, чому розробники-люди все ще важливі (чого ШІ не може робити добре), і як розробники можуть адаптувати свої навички, щоб процвітати разом зі ШІ.

Обмеження ШІ (Чому люди залишаються життєздатними)

Незважаючи на свої вражаючі можливості, сучасний ШІ має чіткі обмеження , які не дозволяють йому зробити програмістів-людей зайвими. Розуміння цих обмежень є ключовим для розуміння того, чому програмісти все ще дуже потрібні в процесі розробки. ШІ — це потужний інструмент, але він не є чарівною паличкою, яка може замінити креативність, критичне мислення та контекстуальне розуміння розробника-людини. Ось деякі фундаментальні недоліки ШІ в програмуванні та відповідні сильні сторони розробників-людей:

• Брак справжнього розуміння та креативності: Сучасні моделі ШІ насправді не розуміють код чи проблеми так, як люди; вони розпізнають шаблони та видають ймовірні результати на основі навчальних даних. Це означає, що ШІ може мати труднощі із завданнями, які вимагають оригінальних, креативних рішень або глибокого розуміння нових проблемних областей. ШІ може бути здатним генерувати код, що відповідає специфікації, яку він бачив раніше, але якщо попросити його розробити новий алгоритм для безпрецедентної проблеми або інтерпретувати неоднозначну вимогу, він, ймовірно, зазнає невдачі. Як сказав один спостерігач, ШІ сьогодні «не вистачає творчих та критичних здібностей, які пропонують розробники-люди». ( Чи замінить ШІ розробників у 2025 році: короткий огляд майбутнього ). Люди чудово вміють мислити нестандартно – поєднуючи знання предметної області, інтуїцію та креативність для розробки архітектур програмного забезпечення або вирішення складних проблем. ШІ, навпаки, обмежений шаблонами, які він вивчив; якщо проблема не відповідає цим шаблонам, ШІ може створити неправильний або безглуздий код (часто впевнено!). Інновації в програмному забезпеченні – розробка нових функцій, нового користувацького інтерфейсу або новітніх технічних підходів – залишаються діяльністю, керованою людиною.

• Розуміння контексту та загальної картини: Створення програмного забезпечення – це не просто написання рядків коду. Воно передбачає розуміння причини створення коду – бізнес-вимог, потреб користувачів та контексту, в якому працює програмне забезпечення. ШІ має дуже вузьке вікно контексту (зазвичай обмежене вхідними даними, які йому надаються в даний момент). Він насправді не розуміє загальної мети системи або того, як один модуль взаємодіє з іншим, окрім того, що явно зазначено в коді. Як результат, ШІ може генерувати код, який технічно працює для невеликого завдання, але не вписується в ширшу архітектуру системи або порушує деякі неявні вимоги. Розробники-люди потрібні для того, щоб забезпечити відповідність програмного забезпечення бізнес-цілям та очікуванням користувачів. Проектування складних систем – розуміння того, як зміна в одній частині може вплинути на інші, як збалансувати компроміси (наприклад, продуктивність проти читабельності) та як планувати довгострокову еволюцію кодової бази – це те, що ШІ сьогодні не може зробити. У масштабних проектах з тисячами компонентів ШІ «бачить дерева, але не ліс». Як зазначається в одному аналізі, «штучний інтелект має труднощі з розумінням повного контексту та складнощів масштабних програмних проектів», включаючи бізнес-вимоги та врахування взаємодії з користувачем ( Чи замінить штучний інтелект розробників у 2025 році: короткий огляд майбутнього ). Люди зберігають бачення загальної картини.

• Здоровий глузд та вирішення неоднозначностей: Вимоги в реальних проектах часто розпливчасті або такі, що змінюються. Розробник-людина може шукати роз'яснень, робити обґрунтовані припущення або відхиляти нереалістичні запити. ШІ не володіє здоровим глуздом або здатністю ставити уточнюючі запитання (якщо вони явно не зациклені в запиті, і навіть тоді немає гарантії, що вони будуть правильними). ​​Ось чому код, згенерований ШІ, іноді може бути технічно правильним, але функціонально невідповідним – йому бракує судження, щоб зрозуміти, що насправді мав на увазі користувач, якщо інструкції незрозумілі. Навпаки, програміст-людина може інтерпретувати запит високого рівня («зробити цей інтерфейс більш інтуїтивним» або «додаток повинен коректно обробляти нестандартні вхідні дані») та з'ясувати, що потрібно зробити в коді. ШІ знадобляться надзвичайно детальні, однозначні специфікації, щоб дійсно замінити розробника, і навіть ефективне написання таких специфікацій таке ж складне, як і написання самого коду. Як влучно зазначалося в статті Forbes Tech Council, щоб ШІ фактично замінив розробників, йому потрібно буде розуміти незрозумілі інструкції та адаптуватися як людина – рівень мислення, якого немає у сучасного ШІ ( допис Сергія Кузіна - LinkedIn ).

• Надійність та «галюцинації»: Сучасні генеративні моделі ШІ мають добре відомий недолік: вони можуть видавати неправильні або повністю сфабриковані результати, явище, яке часто називають галюцинацією . У кодуванні це може означати, що ШІ пише код, який виглядає правдоподібним, але є логічно неправильним або небезпечним. Розробники не можуть сліпо довіряти пропозиціям ШІ. На практиці кожен фрагмент коду, написаного ШІ, вимагає ретельного перегляду та тестування людиною . Дані опитування Stack Overflow відображають це – з тих, хто використовує інструменти ШІ, лише 3% дуже довіряють точності результатів ШІ, і навіть невеликий відсоток активно не довіряє ( 70% розробників використовують інструменти кодування ШІ, 3% дуже довіряють їхній точності - ShiftMag ). Переважна більшість розробників ставляться до пропозицій ШІ як до корисних підказок, а не як до євангелія. Ця низька довіра виправдана тим, що ШІ може робити дивні помилки, які не зробила б жодна компетентна людина (наприклад, помилки, що відхиляються на одиницю, використання застарілих функцій або створення неефективних рішень), оскільки він насправді не міркує про проблему. Як іронічно зазначалося в одному коментарі на форумі: «Вони (штучний інтелект) багато галюцинують і роблять дивний вибір у дизайні, який людина ніколи б не зробила» ( Чи стануть програмісти застарілими через ШІ? - Кар'єрні поради ). Людський нагляд має вирішальне значення для виявлення цих помилок. ШІ може швидко отримати 90% функції, але якщо решта 10% мають ледь помітну помилку, розробник-людина все одно має діагностувати та виправити її. А ​​коли щось йде не так у виробництві, саме інженери-люди повинні налагоджувати роботу – ШІ ​​ще не може брати на себе відповідальність за свої помилки.

• Підтримка та розвиток кодових баз: Програмні проекти живуть і розвиваються роками. Вони вимагають послідовного стилю, ясності для майбутніх розробників та оновлень у міру зміни вимог. ШІ сьогодні не пам'ятає минулих рішень (за винятком обмежених підказок), тому він може не підтримувати послідовність коду в межах великого проекту, якщо не отримувати керівництва. Розробники-люди забезпечують підтримку коду – пишуть чітку документацію, обирають читабельні рішення замість розумних, але незрозумілих, та рефакторинг коду за потреби, коли архітектура розвивається. ШІ може допомагати в цих завданнях (наприклад, пропонувати рефакторинги), але рішення про те, що рефакторувати або які частини системи потребують переробки, є людським рішенням. Крім того, під час інтеграції компонентів розуміння впливу нової функції на існуючі модулі (забезпечення зворотної сумісності тощо) – це те, чим займаються люди. Код, згенерований ШІ, має бути інтегрований та гармонізований людьми. Як експеримент, деякі розробники спробували дозволити ChatGPT створювати цілі невеликі додатки; результат часто працює спочатку, але його стає дуже важко підтримувати або розширювати, оскільки ШІ не застосовує послідовно продуману архітектуру – він приймає локальні рішення, яких уникав би людський архітектор.

• Етичні та безпекові міркування: Оскільки ШІ пише більше коду, це також піднімає питання упередженості, безпеки та етики. ШІ може ненавмисно впроваджувати вразливості безпеки (наприклад, неналежною санітарною обробкою вхідних даних або використанням небезпечних криптографічних практик), які досвідчений розробник-людина міг би виявити. Крім того, ШІ не має вродженого почуття етики чи турботи про справедливість – він може, наприклад, навчатися на упереджених даних і пропонувати алгоритми, які ненавмисно дискримінують (у функції, керованій ШІ, такій як код схвалення кредиту або алгоритм найму). Розробники-люди потрібні для перевірки результатів ШІ на наявність цих проблем, забезпечення відповідності правилам та впровадження етичних міркувань у програмне забезпечення. Соціальний аспект програмного забезпечення – розуміння довіри користувачів, проблем конфіденційності та прийняття рішень щодо дизайну, що відповідають людським цінностям – «не можна ігнорувати. Ці людиноорієнтовані аспекти розробки знаходяться поза досяжністю ШІ, принаймні в найближчому майбутньому». ( Чи замінить ШІ розробників у 2025 році: короткий огляд майбутнього ) Розробники повинні служити совістю та гарантією якості для внеску ШІ.

З огляду на ці обмеження, поточний консенсус полягає в тому, що ШІ – це інструмент, а не заміна . Як сказав Сатья Наделла, йдеться про розширення можливостей розробників, а не про їх заміну ( Чи замінить ШІ програмістів? Правда за цим галасом | автор The PyCoach | Artificial Corner | бер. 2025 | Medium ). ШІ можна розглядати як молодшого помічника: він швидкий, невтомний і може першим виконати багато завдань, але для створення бездоганного кінцевого продукту йому потрібні поради та досвід старшого розробника. Показово, що навіть найсучасніші системи кодування на основі ШІ використовуються як помічники в реальному світі (Copilot, CodeWhisperer тощо), а не як автономні кодери. Компанії не звільняють свої команди програмістів і не дають ШІ діяти безладно; натомість вони вбудовують ШІ в робочі процеси розробників, щоб допомогти їм.

Одна ілюстративна цитата наведена Сема Альтмана з OpenAI, який зазначив, що навіть по мірі вдосконалення агентів ШІ, «ці агенти ШІ не повністю замінять людей» у розробці програмного забезпечення ( Сем Альтман каже, що агенти ШІ незабаром виконуватимуть завдання, які виконують інженери-програмісти: Повна історія у 5 пунктах - India Today ). Вони функціонуватимуть як «віртуальні колеги» , які оброблятимуть чітко визначені завдання для інженерів-людей, особливо ті завдання, що типові для інженера-програміста низького рівня з кількома роками досвіду. Іншими словами, ШІ може зрештою виконувати роботу молодшого розробника в деяких областях, але цей молодший розробник не стає безробітним – він перетворюється на роль нагляду за ШІ та вирішення завдань вищого рівня, які ШІ не може виконати. Навіть дивлячись у майбутнє, де деякі дослідники прогнозують, що до 2040 року ШІ зможе писати більшу частину свого коду самостійно ( Чи є майбутнє для інженерів-програмістів? Вплив ШІ [2024] ), загальновизнано, що програмісти-люди все ще будуть потрібні для нагляду, керівництва та забезпечення творчої іскри та критичного мислення, яких бракує машинам .

Варто також зазначити, що розробка програмного забезпечення – це більше, ніж просто кодування . Вона включає спілкування із зацікавленими сторонами, розуміння історій користувачів, співпрацю в командах та ітеративний дизайн – усі ці сфери незамінні для людських навичок. Штучний інтелект не може сидіти на зустрічі з клієнтом, щоб обговорити, чого він насправді хоче, а також не може обговорювати пріоритети чи надихати команду баченням продукту. Людський фактор залишається центральним.

Підсумовуючи, ШІ має важливі недоліки: відсутність справжньої креативності, обмежене розуміння контексту, схильність до помилок, відсутність відповідальності та розуміння ширших наслідків рішень щодо програмного забезпечення. Саме ці прогалини є перевагою розробників-людей. Замість того, щоб розглядати ШІ як загрозу, можливо, було б точніше розглядати його як потужний підсилювач для розробників-людей – який справляється з буденними справами, щоб люди могли зосередитися на суттєвому. У наступному розділі буде обговорено, як розробники можуть використовувати це посилення, адаптуючи свої навички та ролі , щоб залишатися актуальними та цінними у світі розробки, доповненої ШІ.

Адаптація та процвітання в епоху штучного інтелекту

Для програмістів та розробників зростання використання штучного інтелекту в кодуванні не обов'язково має бути серйозною загрозою – це може бути можливість. Головне – адаптуватися та розвиватися разом з технологіями. Ті, хто навчиться використовувати штучний інтелект, ймовірно, виявлять себе більш продуктивними та затребуваними, тоді як ті, хто його ігнорує, можуть виявити, що відстають. У цьому розділі ми зосереджуємося на практичних кроках та стратегіях для розробників, щоб залишатися актуальними та процвітати, оскільки інструменти штучного інтелекту стають частиною щоденної розробки. Налаштування, яке слід прийняти, – це постійне навчання та співпраця зі штучним інтелектом, а не конкуренція. Ось як розробники можуть адаптуватися та які нові навички та ролі їм слід враховувати:

1. Використовуйте ШІ як інструмент (навчіться ефективно використовувати помічників ШІ з кодування): Перш за все, розробники повинні звикнути до доступних інструментів ШІ. Ставтеся до Copilot, ChatGPT або інших ШІ з кодування як до свого нового партнера для парного програмування. Це означає навчитися писати хороші підказки або коментарі, щоб отримувати корисні пропозиції щодо коду, а також знати, як швидко перевіряти або налагоджувати код, згенерований ШІ. Так само, як розробник мав вивчити своє IDE або систему контролю версій, вивчення особливостей помічника ШІ стає частиною набору навичок. Наприклад, розробник може практикуватися, беручи фрагмент коду, який він написав, і просячи ШІ покращити його, а потім аналізувати зміни. Або, починаючи завдання, викласти його в коментарях і подивитися, що надає ШІ, а потім удосконалити на основі цього. З часом ви розвинете інтуїцію щодо того, в чому ШІ хороший і як спільно з ним творити. Уявіть це як «розробку за допомогою ШІ» – нову навичку, яку можна додати до вашого інструментарію. Дійсно, розробники зараз говорять про «швидку інженерію» як про навичку – знання того, як ставити ШІ правильні запитання. Ті, хто опанує його, можуть досягти значно кращих результатів за допомогою тих самих інструментів. Пам’ятайте, що «розробники, які використовують штучний інтелект, можуть замінити тих, хто цього не робить» – тому прийміть цю технологію та зробіть її своїм союзником.

2. Зосередьтеся на навичках вищого рівня (вирішення проблем, проектування систем, архітектура): Оскільки ШІ може обробляти більше низькорівневого коду, розробникам слід просуватися сходами абстракції . Це означає приділяти більше уваги розумінню проектування та архітектури систем. Розвивайте навички розбору складних проблем, проектування масштабованих систем та прийняття архітектурних рішень – сфери, де людське розуміння є критично важливим. Зосередьтеся на тому, чому та як рішення існує, а не лише на тому, що. Наприклад, замість того, щоб витрачати весь свій час на вдосконалення функції сортування (коли ШІ може написати її за вас), витратьте час на розуміння того, який підхід до сортування є оптимальним для контексту вашої програми та як він вписується в потік даних вашої системи. Дизайн-мислення – врахування потреб користувачів, потоків даних та взаємодії компонентів – буде високо цінуватися. ШІ може генерувати код, але саме розробник визначає загальну структуру програмного забезпечення та забезпечує гармонійну роботу всіх частин. Відточуючи своє мислення в цілому, ви робите себе незамінним як людину, яка керує ШІ (та рештою команди) у створенні правильної речі. Як зазначалося в одному звіті, присвяченому майбутньому, розробникам слід «зосередитися на сферах, де людське розуміння незамінне, таких як вирішення проблем, дизайн-мислення та розуміння потреб користувачів». ( Чи замінить ШІ розробників у 2025 році: короткий огляд майбутнього ).

3. Розширте свої знання зі штучного інтелекту та машинного навчання: Щоб працювати разом зі штучним інтелектом, важливо розуміти сам ШІ . Розробникам не обов'язково ставати дослідниками машинного навчання, але ґрунтовне розуміння того, як працюють ці моделі, буде корисним. Вивчіть основи машинного навчання та глибокого навчання – це не тільки може відкрити нові кар'єрні шляхи (оскільки робота, пов'язана зі ШІ, переживає бум ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив ШІ [2024] )), але й допоможе вам ефективніше використовувати інструменти ШІ. Якщо ви знаєте, наприклад, обмеження великої мовної моделі та те, як вона була навчена, ви можете передбачити, коли вона може дати збій, і відповідно розробити свої підказки або тести. Крім того, багато програмних продуктів зараз включають функції ШІ (наприклад, додаток із механізмом рекомендацій або чат-бот). Розробник програмного забезпечення з певними знаннями машинного навчання може зробити свій внесок у ці функції або принаймні інтелектуально співпрацювати зі спеціалістами з обробки даних. Ключові області, які варто розглянути для вивчення, включають: основи науки про дані , як попередньо обробляти дані, навчання проти логічного висновку та етика ШІ. Ознайомтеся з фреймворками штучного інтелекту (TensorFlow, PyTorch) та хмарними сервісами штучного інтелекту; навіть якщо ви не створюєте моделі з нуля, знання того, як інтегрувати API штучного інтелекту в додаток, є цінною навичкою. Коротше кажучи, «інформація про штучний інтелект» швидко стає такою ж важливою, як і грамотність у веб-технологіях або технологіях баз даних. Розробники, які можуть охопити світ традиційної програмної інженерії та штучного інтелекту, матимуть найкращі можливості для керівництва майбутніми проектами.

4. Розвивайте сильніші м’які навички та знання предметної області: оскільки ШІ бере на себе механічні завдання, унікальні людські навички стають ще важливішими. Комунікація, командна робота та експертиза в предметній області – це сфери, на яких слід подвоїти зусилля. Розробка програмного забезпечення часто полягає в розумінні проблемної області – будь то фінанси, охорона здоров’я, освіта чи будь-яка інша галузь – та перетворенні цього на рішення. ШІ не матиме такого контексту чи можливості взаємодіяти із зацікавленими сторонами, але ви маєте. Збільшення знань у предметній області, в якій ви працюєте, робить вас особою, до якої ви звертаєтесь, щоб переконатися, що програмне забезпечення дійсно відповідає реальним потребам. Аналогічно, зосередьтеся на своїх навичках співпраці: наставництві, лідерстві та координації. Командам все ще знадобляться старші розробники для перевірки коду (включаючи код, написаний ШІ), для наставництва молодших розробників щодо найкращих практик та координації складних проектів. ШІ не усуває потреби у взаємодії з людьми в проектах. Фактично, коли ШІ генерує код, наставництво старшого розробника може зміститися на навчання молодших розробників роботі зі ШІ та перевірці його результатів , а не на написанні циклу for. Здатність направляти інших у цій новій парадигмі є цінною навичкою. Також практикуйте критичне мислення – ставте під сумнів та тестуйте результати роботи ШІ, а також заохочуйте інших робити те саме. Розвиток здорового скептицизму та верифікаційного мислення запобіжить сліпій залежності від ШІ та зменшить кількість помилок. По суті, покращуйте навички, яких бракує ШІ: розуміння людей та контексту, критичний аналіз та міждисциплінарне мислення.

5. Навчання протягом усього життя та адаптивність: Темпи змін у сфері штучного інтелекту надзвичайно швидкі. Те, що сьогодні здається передовим, може застаріти через пару років. Розробники повинні більше, ніж будь-коли, використовувати навчання протягом усього життя . Це може означати регулярне використання нових помічників з кодування на основі штучного інтелекту, проходження онлайн-курсів або сертифікацій зі штучного інтелекту/машинного навчання, читання дослідницьких блогів, щоб бути в курсі майбутніх подій, або участь у спільнотах розробників, орієнтованих на штучний інтелект. Адаптивність є ключовою – будьте готові переходити на нові інструменти та робочі процеси, коли вони з'являються. Наприклад, якщо з'являється новий інструмент штучного інтелекту, який може автоматизувати дизайн інтерфейсу користувача з ескізів, фронтенд-розробник повинен бути готовий вивчити та впровадити це, змістивши свою увагу, можливо, на вдосконалення згенерованого інтерфейсу користувача або покращення деталей взаємодії з користувачем, які автоматизація пропустила. Тим, хто ставиться до навчання як до постійної частини своєї кар'єри (що багато розробників вже роблять), буде легше інтегрувати розробки на основі штучного інтелекту. Одна зі стратегій полягає в тому, щоб присвятити невелику частину тижня навчанню та експериментам – ставтеся до цього як до інвестування у власне майбутнє. Компанії також починають проводити навчання для своїх розробників з ефективного використання інструментів штучного інтелекту; використання таких можливостей виведе вас вперед. Процвітатимуть ті розробники, які розглядають ШІ як партнера, що розвивається, та постійно вдосконалюють свій підхід до співпраці з цим партнером.

6. Дослідіть нові ролі та кар'єрні шляхи: оскільки ШІ все більше вплітається в розробку, з'являються нові кар'єрні можливості. Наприклад, інженер підказок або спеціаліст з інтеграції ШІ – це ролі, зосереджені на створенні правильних підказок, робочих процесів та інфраструктури для використання ШІ в продуктах. Іншим прикладом є інженер з етики ШІ або аудитор ШІ – ролі, які зосереджені на перевірці результатів ШІ на предмет упередженості, відповідності та правильності. Якщо ви зацікавлені в цих сферах, позиціонування себе з правильними знаннями може відкрити ці нові шляхи. Навіть у рамках класичних ролей ви можете знайти ніші, такі як «розробник фронтенду за допомогою ШІ» проти «розробник бекенду за допомогою ШІ», де кожна використовує спеціалізовані інструменти. Слідкуйте за тим, як організації структурують команди навколо ШІ. Деякі компанії мають «гільдії ШІ» або центри передового досвіду, які керують впровадженням ШІ в проектах – активна участь у таких групах може вивести вас на передовий план. Крім того, подумайте про те, щоб зробити внесок у розробку самих інструментів ШІ: наприклад, працюючи над проектами з відкритим кодом, які покращують інструменти розробника (можливо, покращуючи здатність ШІ пояснювати код тощо). Це не лише поглиблює ваше розуміння технологій, але й робить вас частиною спільноти, яка очолює зміни. Головне — проактивно ставитися до кар’єрної гнучкості . Якщо частини вашої поточної роботи будуть автоматизовані, будьте готові перейти на посади, які розробляють, контролюють або доповнюють ці автоматизовані частини.

7. Підтримуйте та демонструйте людську якість: У світі, де ШІ може генерувати посередній код для посередньої проблеми, розробники-люди повинні прагнути створювати виняткові та чуйні рішення, яких ШІ не може. Це може означати зосередження на витонченості користувацького досвіду, оптимізації продуктивності для незвичайних сценаріїв або просто написання коду, який є чистим та добре документованим (ШІ не дуже добре пише змістовну документацію чи зрозумілі коментарі до коду – ви можете додати цінність і там!). Зробіть ставку на інтеграцію людського розуміння в роботу: наприклад, якщо ШІ генерує фрагмент коду, ви додаєте коментарі, що пояснюють обґрунтування таким чином, щоб інша людина могла зрозуміти його пізніше, або ви коригуєте його, щоб він був більш читабельним. Роблячи це, ви додаєте рівень професіоналізму та якості, якого бракує виключно машинно-генерованій роботі. З часом створення репутації високоякісного програмного забезпечення, яке «просто працює» в реальному світі, виділить вас серед інших. Клієнти та роботодавці цінуватимуть розробників, які можуть поєднувати ефективність ШІ з людською майстерністю .

Давайте також розглянемо, як можуть адаптуватися освітні шляхи. Нові розробники, які починають працювати в цій галузі, не повинні цуратися інструментів штучного інтелекту у своєму навчальному процесі. Навпаки, навчання за допомогою ШІ (наприклад, використання ШІ для допомоги з домашніми завданнями або проектами, а потім аналіз результатів) може пришвидшити їхнє розуміння. Однак, важливо також глибоко вивчити основи – алгоритми, структури даних та основні концепції програмування – щоб мати міцну основу та знати, коли ШІ збивається зі шляху. Оскільки ШІ обробляє прості вправи з кодування, навчальні програми можуть приділяти більше уваги проектам, що потребують дизайну та інтеграції. Якщо ви новачок, зосередьтеся на створенні портфоліо, яке демонструє вашу здатність вирішувати складні проблеми та використовувати ШІ як один з багатьох інструментів.

Щоб узагальнити стратегію адаптації: будьте пілотом, а не пасажиром. Використовуйте інструменти штучного інтелекту, але не покладайтеся на них надмірно чи не покладайтеся на них з надто великою часткою самовдоволення. Продовжуйте вдосконалювати унікальні людські аспекти розробки. Ґрейді Буч, шанований піонер програмної інженерії, добре сказав: «Штучний інтелект докорінно змінить те, що означає бути програмістом. Він не усуне програмістів, але вимагатиме від них розвитку нових навичок та роботи по-новому». ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив ШІ [2024] ). Проактивно розвиваючи ці нові навички та способи роботи, розробники можуть гарантувати, що вони залишатимуться керівними у своїй кар'єрі.

Підсумовуючи цей розділ, ось короткий контрольний список для розробників, які прагнуть забезпечити свою кар'єру в майбутнє в епоху штучного інтелекту:

Дотримуючись цих стратегій, розробники можуть використати революцію штучного інтелекту на свою користь. Ті, хто адаптується, побачать, що штучний інтелект розширює їхні можливості та дозволяє їм створювати краще програмне забезпечення, ніж будь-коли раніше, а не робить його застарілим.

Перспективи на майбутнє: співпраця між штучним інтелектом та розробниками

Що чекає на програмування у світі, керованому штучним інтелектом? Виходячи з сучасних тенденцій, ми можемо очікувати майбутнього, де ШІ та розробники-люди працюватимуть пліч-о-пліч ще тісніше . Роль програміста, ймовірно, продовжуватиме зміщуватися в бік наглядової та творчої позиції, де ШІ виконуватиме більшу частину «важкої роботи» під керівництвом людини. У цьому заключному розділі ми прогнозуємо деякі майбутні сценарії та запевняємо, що перспективи для розробників можуть залишатися позитивними – за умови, що ми продовжуватимемо адаптуватися.

У найближчому майбутньому (наступні 5-10 років) дуже ймовірно, що штучний інтелект стане таким же повсюдним у процесі розробки, як і самі комп'ютери. Так само, як сьогодні жоден розробник не пише код без редактора або без Google/StackOverflow під рукою, незабаром жоден розробник не писатиме код без певної форми допомоги ШІ, що працює у фоновому режимі. Інтегровані середовища розробки (IDE) вже розвиваються, включаючи в свою основу функції на базі ШІ (наприклад, редактори коду, які можуть пояснювати вам код або пропонувати цілі зміни коду в рамках проекту). Ми можемо дійти до точки, коли основним завданням розробника буде формулювання проблем і обмежень таким чином, щоб ШІ міг їх зрозуміти, а потім курування та вдосконалення рішень, які він надає . Це нагадує форму програмування вищого рівня, яку іноді називають «швидким програмуванням» або «оркеструванням ШІ».

Однак суть того, що потрібно зробити – вирішення проблем для людей – залишається незмінною. Майбутній ШІ, можливо, зможе створити цілий додаток на основі опису («створіть мені мобільний додаток для запису на прийом до лікаря»), але робота з уточнення цього опису, забезпечення його правильності та налаштування результату для задоволення користувачів передбачатиме залучення розробників (разом з дизайнерами, менеджерами продуктів тощо). Фактично, якщо створення базових додатків стане простим, людська креативність та інновації в програмному забезпеченні стануть ще важливішими для диференціації продуктів. Ми можемо спостерігати розквіт програмного забезпечення, де багато рутинних додатків генеруватимуться ШІ, тоді як розробники-люди зосереджуватимуться на передових, складних або креативних проектах, які розширюють межі можливого.

Також існує ймовірність зниження бар'єру входу на ринок програмування, а це означає, що більше людей, які не є традиційними інженерами-програмістами (скажімо, бізнес-аналітики, науковці чи маркетологи), зможуть створювати програмне забезпечення за допомогою інструментів штучного інтелекту (продовження руху «без коду/низького коду», підсиленого штучним інтелектом). Це не усуває потребу в професійних розробниках; радше змінює її. У таких випадках розробники можуть брати на себе більше консультаційної або керівної ролі, забезпечуючи безпеку, ефективність та зручність обслуговування цих програм, розроблених громадянами. Професійні програмісти можуть зосередитися на створенні платформ та API, які використовують «непрограмісти» за допомогою штучного інтелекту.

З точки зору робочих місць, деякі посади програмістів можуть зменшуватися, тоді як інші зростати. Наприклад, деякі посади програмістів початкового рівня можуть зменшитися, якщо компанії покладатимуться на штучний інтелект для виконання простих завдань. Можна уявити, що невеликий стартап у майбутньому потребуватиме, можливо, вдвічі менше молодших розробників, оскільки їхні старші розробники, оснащені штучним інтелектом, зможуть виконати більшу частину базової роботи. Але водночас з'являться абсолютно нові робочі місця (як ми обговорювали в розділі адаптації). Більше того, оскільки програмне забезпечення все більше проникає в економіку (зі штучним інтелектом, який створює програмне забезпечення для нішевих потреб), загальний попит на робочі місця, пов'язані з програмним забезпеченням, може продовжувати зростати. Історія показує, що автоматизація часто призводить до збільшення кількості робочих місць у довгостроковій перспективі , хоча це різні робочі місця – наприклад, автоматизація певних виробничих завдань призвела до зростання кількості робочих місць для проектування, обслуговування та вдосконалення автоматизованих систем. У контексті штучного інтелекту та програмування, хоча деякі завдання, які раніше виконував молодший розробник, автоматизовані, загальний обсяг програмного забезпечення, яке ми хочемо створювати, розширюється (тому що тепер його створювати дешевше/швидше), що може призвести до збільшення кількості проектів і, отже, до потреби в більшому людському контролі, управлінні проектами, архітектурі тощо. У звіті Всесвітнього економічного форуму про майбутні професії зазначається, що ролі в розробці програмного забезпечення та штучному інтелекті є одними з тих, які зростає , а не зменшується, через цифрову трансформацію.

Нам також слід врахувати прогноз на 2040 рік , згаданий раніше: дослідники з Національної лабораторії Оук-Рідж припустили, що до 2040 року «машини… писатимуть більшу частину свого власного коду» ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив штучного інтелекту [2024] ). Якщо це виявиться точним, що залишається програмістам-людям? Ймовірно, основна увага буде зосереджена на керівництві дуже високого рівня (взагальних повідомленнях машинам про те, чого ми хочемо, щоб вони досягли) та на сферах, що включають складну інтеграцію систем, розуміння людської психології або нові проблемні області. Навіть за такого сценарію люди візьмуть на себе ролі, подібні до дизайнерів продуктів, інженерів вимог та тренерів/верифікаторів ШІ . Код може значною мірою писатися сам, але хтось має вирішити, який код слід писати і чому , а потім перевірити, чи кінцевий результат є правильним і відповідає цілям. Це аналогічно тому, як самокеровані автомобілі одного дня можуть їздити самі, але ви все одно вказуєте автомобілю, куди їхати, і втручаєтесь у складні ситуації – плюс люди проектують дороги, правила дорожнього руху та всю інфраструктуру навколо нього.

Таким чином, більшість експертів уявляють собі майбутнє співпраці, а не заміни . Як сформулювала одна технологічна консалтингова компанія, «майбутнє розробки — це не вибір між людьми чи штучним інтелектом, а співпраця, яка використовує найкраще з обох». ( Чи замінить ШІ розробників у 2025 році: короткий огляд майбутнього ) ШІ, безсумнівно, трансформує розробку програмного забезпечення, але це радше еволюція ролі розробника, ніж зникнення. Розробники, які «приймають зміни, адаптують свої навички та зосереджуються на унікально людських аспектах своєї роботи», виявлять, що ШІ розширює їхні можливості, а не зменшує їхню цінність.

Ми можемо провести паралель з іншою галуззю: розглянемо зростання використання автоматизованого проектування (САПР) в інженерії та архітектурі. Чи замінили ці інструменти інженерів та архітекторів? Ні – вони зробили їх більш продуктивними та дозволили їм створювати складніші проекти. Але людська креативність та прийняття рішень залишалися центральними. Аналогічно, ШІ можна розглядати як автоматизоване кодування – воно допоможе впоратися зі складністю та копіткою роботою, але розробник залишається дизайнером та особою, яка приймає рішення.

У довгостроковій перспективі, якщо ми уявимо собі справді розвинений ШІ (скажімо, якусь форму загального ШІ, яка могла б робити більшу частину того, що може людина), суспільні та економічні зрушення будуть набагато ширшими, ніж просто програмування. Ми ще не досягли цього рівня, і ми маємо значний контроль над тим, як ми інтегруємо ШІ у нашу роботу. Розсудливий шлях полягає в тому, щоб продовжувати інтегрувати ШІ таким чином, щоб розширити людський потенціал . Це означає інвестування в інструменти та практики (і політики), які тримають людей в курсі подій. Ми вже бачимо, як компанії впроваджують управління ШІ – рекомендації щодо того, як ШІ повинен використовуватися в розробці для забезпечення етичних та ефективних результатів ( Опитування показує вплив ШІ на досвід розробників – Блог GitHub ). Ця тенденція, ймовірно, зростатиме, забезпечуючи, щоб людський нагляд формально став частиною конвеєра розробки ШІ.

На завершення, на питання «Чи замінить ШІ програмістів?» можна відповісти: ні, але він суттєво змінить роботу програмістів. Буденні частини програмування будуть здебільшого автоматизовані. Творчі, складні та людиноорієнтовані частини залишаться з нами і справді стануть більш помітними. У майбутньому програмісти, ймовірно, працюватимуть пліч-о-пліч з дедалі розумнішими помічниками ШІ, подібно до члена команди. Уявіть собі колегу зі ШІ, який може створювати код цілодобово – це чудове підвищення продуктивності, але йому все одно потрібен хтось, хто б вказував йому, над якими завданнями працювати, і перевіряв його роботу.

Найкращих результатів досягнуть ті, хто ставиться до ШІ як до партнера. Як сказав один генеральний директор: «ШІ не замінить програмістів, але програмісти, які використовують ШІ, замінять тих, хто його не використовує». На практиці це означає, що розробники повинні розвиватися разом з технологіями. Професія програмування не вмирає – вона адаптується . У найближчому майбутньому буде багато програмного забезпечення для створення та проблем для вирішення, можливо, навіть більше, ніж сьогодні. Залишаючись освіченими, гнучкими та зосереджуючись на тому, що люди роблять найкраще, розробники можуть забезпечити собі успішну та цікаву кар'єру у партнерстві зі ШІ .

Зрештою, варто відзначити той факт, що ми вступаємо в еру, коли розробники мають у своєму розпорядженні надсили. Наступне покоління програмістів досягне за лічені години того, на що раніше йшли дні, і вирішить проблеми, які раніше були недосяжні, використовуючи штучний інтелект. Замість страху, настрій у майбутньому може бути сповнений оптимізму та цікавості . Доки ми підходимо до ШІ з відкритими очима – усвідомлюючи його обмеження та пам’ятаючи про свою відповідальність – ми можемо сформувати майбутнє, де ШІ та програмісти разом створюватимуть дивовижні програмні системи, які набагато перевершують те, що кожен з них міг би зробити самостійно. Людська креативність у поєднанні з ефективністю машин – це потужне поєднання. Зрештою, справа не в заміні , а в синергії. Історія ШІ та програмістів все ще пишеться – і вона буде написана як людиною, так і машиною разом.

Джерела:

1. Brainhub, «Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив штучного інтелекту [2024]» ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив штучного інтелекту [2024] ).

2. Brainhub, цитати експертів Сатьї Наделли та Джеффа Діна про ШІ як інструмент, а не заміну ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив ШІ [2024] ) ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив ШІ [2024] ).

3. Medium (PyCoach), «Чи замінить ШІ програмістів? Правда про ажіотаж» , де йдеться про нюанси реальності та ажіотажу ( Чи замінить ШІ програмістів? Правда про ажіотаж | автор The PyCoach | Artificial Corner | бер. 2025 | Medium ) та цитата Сема Альтмана про те, що ШІ хороший у виконанні завдань, але не у виконанні повноцінних робочих місць.

4. DesignGurus, «Чи замінить ШІ розробників… (2025)» , де наголошується, що ШІ доповнить і підвищить кваліфікацію розробників, а не зробить їх зайвими ( Чи замінить ШІ розробників у 2025 році: короткий огляд майбутнього ), а також перераховані області, в яких ШІ відстає (креативність, контекст, етика).

5. Опитування розробників Stack Overflow за 2023 рік, використання інструментів штучного інтелекту 70% розробників, низька довіра до точності (3% дуже довіряють) ( 70% розробників використовують інструменти кодування на основі штучного інтелекту, 3% дуже довіряють їхній точності - ShiftMag ).

6. Опитування GitHub за 2023 рік показало, що 92% розробників пробували інструменти кодування на основі штучного інтелекту, а 70% бачать переваги ( Опитування показує вплив штучного інтелекту на досвід розробників - Блог GitHub ).

7. Дослідження GitHub Copilot, яке показало на 55% швидше виконання завдань за допомогою штучного інтелекту ( Дослідження: кількісна оцінка впливу GitHub Copilot на продуктивність і щастя розробників - Блог GitHub ).

8. GeekWire, про AlphaCode від DeepMind, який працює на середньому рівні програміста-людини (топ-54%), але далеко не досягає найкращих результатів ( AlphaCode від DeepMind відповідає майстерності середнього програміста ).

9. IndiaToday (лютий 2025 р.), короткий виклад бачення Сема Альтмана щодо «співробітників» зі штучного інтелекту, які виконують завдання молодших інженерів, але «не повністю замінять людей» ( Сем Альтман каже, що агенти ШІ незабаром виконуватимуть завдання, які виконують інженери-програмісти: Повна історія у 5 пунктах - India Today ).

10. McKinsey & Company підрахувала, що ~80% робочих місць програмістів залишатимуться орієнтованими на людину, незважаючи на автоматизацію ( Чи є майбутнє для розробників програмного забезпечення? Вплив штучного інтелекту [2024] ).

Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:

🔗 Найкращі інструменти для парного програмування на основі штучного інтелекту.
Ознайомтеся з провідними інструментами штучного інтелекту, які можуть співпрацювати з вами як партнер з кодування, щоб покращити ваш робочий процес розробки.

🔗 Який ШІ найкраще підходить для кодування – Найкращі помічники ШІ-кодування.
Посібник із найефективніших інструментів ШІ для генерації коду, налагодження та прискорення програмних проектів.

🔗 Розробка програмного забезпечення на основі штучного інтелекту – трансформація майбутнього технологій.
Зрозумійте, як штучний інтелект революціонізує спосіб створення, тестування та розгортання програмного забезпечення.