Це одне з тих надокучливих, трохи тривожних питань, що закрадаються в нічні чати Slack та дебати за кавою серед кодерів, засновників та, чесно кажучи, будь-кого, хто хоч раз стикався з таємничою помилкою. З одного боку, інструменти штучного інтелекту стають швидшими, чіткішими, майже моторошними у тому, як вони видають код. З іншого боку, програмна інженерія ніколи не була лише про відпрацювання синтаксису. Давайте розглянемо це трохи глибше — не скочуючись у звичний антиутопічний науково-фантастичний сценарій у стилі «машини захоплять владу».
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Найкращі інструменти штучного інтелекту для тестування програмного забезпечення
Відкрийте для себе інструменти тестування на базі штучного інтелекту, які роблять контроль якості розумнішим та швидшим.
🔗 Як стати інженером штучного інтелекту
Покроковий посібник із побудови успішної кар'єри у сфері штучного інтелекту.
🔗 Найкращі інструменти штучного інтелекту без коду
Легко створюйте рішення на основі штучного інтелекту без кодування, використовуючи провідні платформи.
Інженери-програмісти важливі 🧠✨
Під усіма клавіатурами та стеками, інженерія завжди була спрямована на вирішення проблем, креативність та оцінку на системному рівні . Звичайно, ШІ може створювати фрагменти коду або навіть створювати каркас програми за лічені секунди, але справжні інженери створюють речі, до яких машини навіть не доторкаються:
-
Здатність розуміти заплутаний контекст .
-
Пошук компромісів (швидкість проти вартості проти безпеки… завжди жонглювання).
-
Працювати з людьми , а не лише з кодом.
-
Виявлення дивних крайніх випадків, які не вписуються в чітку схему.
Уявіть собі ШІ як неймовірно швидкого, невтомного стажера. Корисно? Так. Керує архітектурою? Ні.
Уявіть собі: команда розвитку хоче функцію, яка пов'язана з правилами ціноутворення, старою логікою виставлення рахунків та обмеженнями ставок. Штучний інтелект може розробити її частини, але рішення про те, де розмістити логіку , що вилучити та як не зіпсувати рахунки-фактури під час міграції , належить людині. Ось у чому різниця.
Що насправді показують дані 📊
Цифри вражають. У структурованих дослідженнях розробники, які використовують GitHub Copilot, виконували завдання приблизно на 55% швидше, ніж ті, хто писав код самостійно [1]. Звіти з ширшого поля? Іноді до 2 разів швидше завдяки інтеграції штучного інтелекту в робочі процеси [2]. Впровадження також є масовим: 84% розробників використовують або планують використовувати інструменти штучного інтелекту, і понад половина професіоналів використовують їх щодня [3].
Але є один нюанс. Рецензовані роботи показують, що кодери за допомогою штучного інтелекту частіше писали небезпечний код – і часто залишалися надто впевненими в цьому [5]. Саме тому фреймворки наголошують на таких захисних елементах: нагляді, перевірках, людському огляді, особливо в делікатних сферах [4].
Швидкий порівняльний аналіз: ШІ проти інженерів
| Фактор | Інструменти штучного інтелекту 🛠️ | Інженери-програмісти 👩💻👨💻 | Чому це важливо |
|---|---|---|---|
| Швидкість | Блискавка під час запуску двигуна [1][2] | Повільніше, обережніше | Швидкість — не приз |
| Креативність | Зв'язаний своїми навчальними даними | Може справді вигадати | Інновація — це не копіювання шаблонів |
| Налагодження | Пропонує виправлення поверхні | Розуміє , чому зламалося | Першопричина має значення |
| Співпраця | Один оператор | Навчає, веде переговори, спілкується | Програмне забезпечення = командна робота |
| Вартість 💵 | Дешево за завдання | Дорого (зарплата + пільги) | Низька вартість ≠ кращий результат |
| Надійність | Галюцинації, ризикована безпека [5] | Довіра зростає з досвідом | Безпека та довіра важливі |
| Відповідність | Потребує аудитів та нагляду [4] | Розробка правил та аудитів | Не підлягає обговоренню в багатьох сферах |
Сплеск спільного програмування зі штучним інтелектом 🚀
Такі інструменти, як Copilot та IDE на базі LLM, змінюють робочі процеси. Вони:
-
Миттєво створіть шаблонний варіант.
-
Запропонуйте поради щодо рефакторингу.
-
Поясніть API, яких ви ніколи не торкалися.
-
Навіть випльовувати тести (іноді лускаті, іноді тверді).
Різниця? Завдання молодшого рівня тепер тривіалізовані. Це змінює спосіб навчання новачків. Проходження нескінченних циклів менш актуальне. Розумніший шлях: дозволити ШІ складати чернетки, а потім перевіряти : писати твердження, запускати лінтери, агресивно тестувати та перевіряти на наявність прихованих недоліків безпеки перед об'єднанням [5].
Чому ШІ досі не є повноцінною заміною
Будемо відверті: ШІ потужний, але також… наївний. У нього немає:
-
Інтуїція - вловлювання нісенітниць.
-
Етика – зважування справедливості, упередженості, ризику.
-
Контекст – знання того, чому функція повинна існувати або не повинна.
Для критично важливого програмного забезпечення – фінансів, охорони здоров'я, аерокосмічної галузі – не варто робити ставку на систему «чорного ящика». Фреймворки чітко дають зрозуміти: люди несуть відповідальність, від тестування до моніторингу [4].
Ефект «посередника» на робочі місця 📉📈
Штучний інтелект найбільше впливає на середню сходинку навичок:
-
Розробники початкового рівня : Вразливі — базове кодування автоматизується. Шлях зростання? Тестування, інструменти, перевірка даних, огляди безпеки.
-
Старші інженери/архітектори : Безпечніше – володіння дизайном, лідерство, складність та оркестрація штучного інтелекту.
-
Нішеві спеціалісти : Ще безпечніше — безпека, вбудовані системи, інфраструктура машинного навчання, речі, де важливі особливості домену.
Уявіть собі калькулятори: вони не витіснили математику. Вони змінили, які навички стали незамінними.
Людські риси, за які ШІ спіткнувся
Кілька інженерних суперздібностей, яких ШІ все ще бракує:
-
Боротьба з незграбним, застарілим кодом.
-
Зчитування розчарування користувачів та врахування емпатії в дизайні.
-
Орієнтування в офісній політиці та переговорах з клієнтами.
-
Адаптація до парадигм, які ще навіть не винайдені.
За іронією долі, людський фактор стає найгострішою перевагою.
Як зробити свою кар'єру готовою до майбутнього 🔧
-
Оркеструйте, а не конкуруйте : ставтеся до ШІ як до колеги.
-
Подвійна увага приділяється огляду : моделювання загроз, специфікації як тести, спостережуваність.
-
Дізнайтеся глибину предметної області : платежі, охорона здоров'я, аерокосмічна галузь, клімат — контекст вирішує все.
-
Створіть власний інструментарій : лінтери, фаззери, типізовані API, відтворювані збірки.
-
Документування рішень : ADR та контрольні списки дозволяють відстежувати зміни ШІ [4].
Ймовірне майбутнє: співпраця, а не заміна 👫🤖
Справжня картина не така: «ШІ проти інженерів». Це протистояння ШІ та інженерів . Ті, хто нахиляється, рухатимуться швидше, мислять масштабніше та зніматимуть з себе важку роботу. Ті, хто чинить опір, ризикують відстати.
Перевірка реальності:
-
Рутинний код → ШІ.
-
Стратегія + критичні рішення → Люди.
-
Найкращі результати → Інженери з доповненим штучним інтелектом [1][2][3].
Підсумовуємо 📝
Тож чи замінять інженерів? Ні. Їхні професії зміняться. Це буде менше «кінець кодування» і більше «кодування розвивається». Переможцями стануть ті, хто навчиться керувати ШІ, а не боротися з ним.
Це нова суперсила, а не рожевий листок.
Посилання
[1] GitHub. «Дослідження: кількісна оцінка впливу GitHub Copilot на продуктивність та щастя розробників». (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
[2] McKinsey & Company. «Розкриття продуктивності розробників за допомогою генеративного штучного інтелекту». (27 червня 2023 р.). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai
[3] Stack Overflow. «Опитування розробників 2025 року — ШІ». (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
[4] NIST. «Структура управління ризиками штучного інтелекту (AI RMF)». (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Перрі, Н., Срівастава, М., Кумар, Д. та Бонех, Д. «Чи пишуть користувачі більш небезпечний код за допомогою помічників штучного інтелекту?» ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157