Эпоха, когда разработчик писал каждую строчку кода вручную, стремительно уходит в прошлое. Сегодня работа программиста все чаще напоминает работу авиадиспетчера, который лишь корректирует курс огромного автоматического лайнера. Инженеры массово переходят от создания продуктов с нуля к присмотру за большими языковыми моделями, которые сшивают код из готовых паттернов. Об этом сообщает Futurism.
![]()
Фото из открытых источников / © GigaChat
Процесс зашел так далеко, что специалисты начали терять контроль над результатом. Основатель компании Infinity, занимающейся софтом для оптимизации чипов, Джереми Никсон в интервью Business Insider подтвердил: отрасль достигла точки, где инженеры физически не могут разобрать то, что выдает нейросеть.
Ситуация порой доходит до абсурда. В начале этого года сотрудник исследовательской фирмы SemiAnalysis Джордан Нанос рассказал в эфире Fireside Alpha, как инженеры OpenAI листали код собственного графического ядра и не понимали ни одной его функции.
«Парни, которые скроллили этот код, знают кучу всего о железе и системных концептах, но они просто не имеют понятия, что делает этот MLA-ядро для DeepSeek», — заявил Нанос.
При этом алгоритм работает идеально.
«ИИ понимает его, ИИ его тестирует, и вы видите результат. Он выдает правильные ядра, которые показывают отличную производительность», — добавил исследователь.
Однако за скоростью скрывается системная проблема. По данным компании Undo, около 35% сгенерированного ИИ кода попадает в продакшн без полного понимания командами разработки. Это уже привело к реальным финансовым потерям: Amazon был вынужден объявить 90-дневный «сброс безопасности кода» после серии сбоев, парализовавших заказы клиентов. Внутренние протоколы компании зафиксировали опасения менеджеров по поводу «огромного радиуса поражения» изменений, внесенных генеративным ИИ.
Платят за автоматизацию и сами разработчики. Исследование показало, что 29% инженеров теряют продуктивность несколько раз в месяц, потому что вынуждены «распутывать» сгенерированный алгоритм. Еще 94% столкнулись с этим хотя бы раз за последние полгода.
Искусственный интеллект меняет не только процесс написания кода, но и саму структуру IT-рынка. В марте 2025 года генеральный директор Anthropic Дарио Амодей на форуме Council on Foreign Relations заявил, что через 3–6 месяцев ИИ будет писать 90% программного кода.
При этом, как отмечает заместитель декана факультета прикладной информатики ИТМО Артём Береснев, нейросетям пока недоступны системный подход и видение всей архитектуры продукта. Они автоматизируют рутину, но не способны придумать принципиально новое решение или определить цель разработки — это остаётся прерогативой человека.
Парадокс в том, что, упрощая вход в профессию, ИИ делает её вершину сложнее: спрос на высококвалифицированных системных архитекторов растёт, а совокупная компенсация на таких позициях в крупнейших технологических компаниях может достигать 500 тысяч долларов в год с учётом акций и бонусов.
«Разработчикам уже не обязательно погружаться в мельчайшие детали реализации каждой задачи, — отмечает исследователь из ИТМО Сергей Клетсов.
Достаточно чётко определить архитектуру решения и критерии правильности, а нейросеть возьмёт на себя генерацию и оптимизацию кода. При этом роль специалиста трансформируется: теперь ключевая задача — грамотно поставить задачу машине, проверить результат и обеспечить его интеграцию в систему.
Вопрос лишь в том, не приведет ли эта слепая вера в алгоритмы к тому, что через десять лет в индустрии не останется людей, способных исправить фундаментальную ошибку в логике самих моделей.
