Comments 155
METR - это исследовательская организация, которая измеряет влияние AI на продуктивность. Они провели эксперимент: 16 опытных разработчиков, реальные задачи в open-source проектах (репозитории с 22K+ звёздами), рандомное назначение - с AI или без.
Результат: с AI разработчики работали на 19% медленнее.
Но вот что убило. Разработчики думали, что AI ускорил их на 20%. Объективно - замедлил на 19%. Субъективно - ускорил на 20%. Разрыв между ощущением и реальностью - 39 процентных пунктов.
Не дня без цитирования этого исследования в статьях про "ии на самом деле нас не заменит"
вам реально норм опираться на выборку из 16 ! ! ! ! ! человек которые не умели на тот момент разрабатывать с AI?
По METR - да, 16 человек это мало, я согласен. Я специально написал что они запустили второй раунд, и там результаты уже другие (30-50% отказались работать без AI). Первый эксперимент я привожу не как доказательство что AI бесполезен - он явно не бесполезен - а как пример разрыва между ощущением и реальностью. Этот разрыв сам по себе интересен даже на малой выборке.
А насчет "не умели разрабатывать с AI" - там были опытные контрибьюторы в проекты с 22K+ звезд, не студенты. Но fair point, навыки работы с AI тоже скилл который тогда был у мало кого.
Основной тезис статьи вообще не про то что AI не работает. Он работает. Проблема в другом - что конвейер подготовки людей ломается пока все увлечены оптимизацией.
Этот разрыв сам по себе интересен даже на малой выборке.
На выборке в 16 человек нельзя делать ВОООБЩЕ никаких выводов. Вообще никаких. Совсем.
Можно, если эффект большой и направление совпадает с другими данными. 16 человек - это не основа для policy decisions, согласен. Но когда субъективная оценка расходится с объективной на 39 п.п. - это как минимум повод копнуть дальше, что METR и сделали во втором раунде. Я же не пишу "доказано что AI замедляет", я пишу что люди переоценивают свой буст. И вот это подтверждается не только METR - тот же Uplevel на 800 разработчиках показал похожую картину с perceived vs actual productivity.
Основной тезис статьи вообще не про то что AI не работает. Он работает. Проблема в другом - что конвейер подготовки людей ломается пока все увлечены оптимизацией.
Работаю в IT чуть более двух лет, т.е по сути дела зашел уже когда ИИ внедрили. До сих пор к ИИ прибегаю исключительно как к гуглу. Покуда работодателя устраивает скорость моей работы без ИИ, буду писать ручками. Перейти на ИИ ещё успею, а вот научиться руками что-то делать и проблемы решать в будущем может уже и не представится...
Покуда работодателя устраивает скорость моей работы без ИИ
Ключевая фраза. Такие работодаетли все чаще переходят в историю, увы.
Это конечно хорошо да. Но работали бы вы лет 10.. что бы вы сами выбрали, даже при наличии такого работодателя,
Писать ручками
Писать с помощью «Ии» делая ту же работу но за меньшее время, а оставшееся время тратить уже на что-то другое.
Или работать тоже время но с помощью «ии» делать больше соответственно повысив свой доход.
Почему-то я уверен что вариант 1 выберет не так много людей. Даже вот автор в статье «ипотека, и тд»
Ну почему же 1 вариант настолько плох? Умение писать ручками - это конечно не про скорость. Это скорее вложение в себя, в будущее. В том числе это поможет и более качественно работать с ИИ кодом, и разгребать говнокод вайберов, и в конце концов не исключено, что когда-то в описании будущих вакансий будет "Умение писать код без ИИ" или "вайбкодеров не рассматриваем". Просто сейчас все в погоне за скоростью и производительностью, которые им обещают Альтманы, стильно, модно, молодежно, но производительность чего-то не особо растет. Отрезвление должно же когда-то наступить.
А кто сказал, что задача программиста "писать код"? Сейчас акцент смещается на "понимать код", и вот с этим возникают проблемы.
Осознанный подход. Anthropic research как раз про это пишут - "permanent beginners" эффект, когда AI сглаживает кривую обучения и человек не строит "ментальную мышцу". Ты сейчас эту мышцу качаешь, и потом AI будет усиливать то что уже есть, а не заменять то чего нет. Через пару лет когда перейдешь на AI-инструменты - будешь понимать что он генерит и ловить ошибки, а не жать accept вслепую.
да правы вы... вы на своем месте - не можете отказаться от ИИ.... другие по другим но таким же весомым аргументам тоже не могут... так что рванет....
мы представляли год назад - что такое как сейчас будет?
и вот реально... сейчас даже - не понимают.. какие специалисты нужны, все происходит слишком быстро. ну и подготовка же занимает... даже не 2-3 года.. много больше...
а спорящие про выборку... ну пусть спорят.... вопрос же прост.. на что ты сечас потратишь время.. на споры о выборке, или подготовишься к будущему, приобретешь скиллы...
Про скорость изменений - год назад Claude Code нормально не существовал, сейчас я им каждый день пользуюсь. Через год будет что-то что мы сейчас не можем представить. Готовиться к конкретному будущему бесполезно, но качать фундамент - понимание систем, умение дебажить, архитектурное мышление - это не устареет даже если инструменты поменяются полностью)
ну да... да вобщем.. понятно куда пойдут...
это же уже было...
CASE + Vibe + MSF + ИИ: Думаю, Будущая архитектура разработки но это я писал раньше... сейчас думаю что к этому добавиться - UML (Unified Modeling Language)
просто это уже было... Не пойму — чего за кипишь? Или почему ИИ — это просто новый «питон»
так что "структурное мышление", "структурная логика"... это и есть будущее, к нему и нужно готовиться...
Да с каждым годом всё меньше нужно будет разработчиков (даже синьоров, но мы пока держимся вместе с ИИ)
Так и какой смысл тогда сейчас в джунах? Куда им потом идти работать?
Один сеньор с Claude Code заменяет двух джунов
Ну так себе написано. Подозреваю что имелось ввиду: "добавление подписки на Claude Code для сеньора заменяет найм двух дополнительных джунов". Но выглядит скорее как "два джуна равноценны одному сеньору с Claude Code".
Это специально написано от лица менеджера который так думает, не как мой тезис. Дальше по тексту я как раз разбираю почему эта логика ломается - и про техдолг, и про talent doom cycle.
Фраза утрированная, да, но менеджеры реально так рассуждают когда смотрят в табличку с костами. Собственно в этом и проблема.
Не думаю, что реальный менеджер думает именно о замене сеньёра двумя джунами ввиде AI. Сеньёр никуда не девается и остаётся в его менеджерском распоряжении.
@blik13прав.
Ну да, сеньор никуда не девается. Имелось в виду что менеджер смотрит на бюджет и думает "зачем нанимать двух джунов если сеньор с подпиской закроет тот же объем задач". Подписка заменяет джунов, не сеньора. Формулировка все же в статье была неудачная, @blik13 правильно поправил)
Forrester прогнозирует, что 75% технических руководителей столкнутся с "moderate to severe" техническим долгом к концу 2026. Stack Overflow прямо пишет: "AI can 10x developers... in creating tech debt."
Меня в этом вопросе очень беспокоит вопрос передачи компетенций нейронке. Люди вот говорят как они переписывают целые сервисы в которых было легаси через нейронку. При этом если на этом легаси был хотя бы один человек который может не открывая код сказать где скорее всего сломалось, то теперь даже этого одного человека не существует. Внимание вопрос, а что делать, когда понадобится что-то серьезно там менять. Надеяться что нейросеть осилит? А что делать, если нет?
У меня от написания проектов с нейросетью складывается ощущение постоянного онбординга. Я вот вроде "написал" бота и он работает, но когда он стал выкидывать ошибки, которая нейронка не смогла поправить, у меня ушло кучу времени чтобы понять чет там как работает, хотя всеь сгенереный код я читал и ревьюил, проверял и думал что вроде бы понимаю что да как там сделал. Проблема примерно та же, что и в школе/универе, между слушать лекцию и слушать+записывать. Если ты не писал, то ты забудешь всё
Вот это ровно то что Anthropic называет "permanent beginners" - ты ревьюишь код, вроде понимаешь, но ментальная модель не строится потому что ты его не писал руками. Читать и писать это разные процессы для мозга, как ты и говоришь про лекции.
А про легаси переписанное нейронкой - тут даже хуже. Раньше хоть один человек помнил почему вот этот костыль тут стоит. Теперь никто не помнит, и в коде тоже не написано, потому что AI не оставляет комментарии "сделал так потому что API банка возвращает 500 по четвергам". У тебя получается код который работает по неизвестным причинам, и это по сути тот же техдолг только замаскированный.
Читать и писать это разные процессы для мозга, как ты и говоришь про лекции.
Работаю на своем проекте всего полтора года. Ситуаций "нука IDEA покажи ка мне annotate with git blame, сейчас глянем что за альтернативно одаренный написал вот ЭТО дерьмище, а погоди, в смысле Я НАПИСАЛ почему я не помню такого" было уже с десяток
внимание вопрос, а если бы я это не сам писал а с нейронкой?
Народная мудрость: чем круче джип, тем дальше бежать за трактором.
То есть пока пишешь сам, еще как-то представляешь причинно-следственные связи. А с нейронкой появляется иллюзия безопасности и непогрешимости инструмента. Увязнешь и раньше, и глубже.
Ахах, git blame на самого себя это классика. Но тут хотя бы есть шанс что вспомнишь контекст - "а, точно, это я в пятницу вечером фиксил тот баг". С нейронкой ты даже этого не вспомнишь, потому что контекста принятия решения у тебя вообще не было. Ты просто нажал accept.
В статье приведено очень много чисел, в которые предлагается просто поверить или гуглить их самостоятельно. Было бы здорово, если бы они снабжались ссылками на первоисточник.
Не скажу ничего нового, напомнив про Парадокс Джевонса: когда в результате новой технологии увеличивается эффективность добычи ресурса, на него падает цена, но через некоторое время спрос на него растет так, что добытчиков этого ресурса требуется еще больше, даже с учетом эффективности добычи. Сейчас мы находимся в первой фазе: увольняют мешки с костями, пытаются заменить ИИ. Ждем фазу, когда инженеров будут искать со свечкой. Кстати, я две недели назад как раз оказался за бортом...
Но вот что интересно, какова причина, по которой ветер поменяет направление? На эту тему пока можно только спекулировать, но у меня есть две версии.
Первая: безопасность. ИИ дает непропорциональный буст продуктивности инженерам и хакерам. Если точнее, то он более полезен в домене Complex, чем в домене Complicated. У хакера успехом является, если из миллиона уязвимостей он сможет успешно использовать одну (и тут ИИ ему очень помогает). А вот у инженера, если он залатает 999999 уязвимостей, но пропустит одну, то это промах. И тут крайне важны понятность кода, чистота архитектуры, и т.д., а именно этими вещами в последние лет пятнадцать принято пренебрегать. За последние полтора года я был свидетелем волны взломов всевозможных аккаунтов, но инженерных решений при этом не видел: единственное, что предлагают -- это двухфакторная авторизация, но и она не панацея. Короче, года через три будет гигантский спрос на тех, кто в состоянии программировать не в ad hoc стиле.
Вторая версия: качество. Как потребитель, я вижу его падение за последние два года. Более того, по моим наблюдением, отделы QA контроля сократили еще лет пять назад. И вот теперь на улице оказывается изрядное количество инженеров уровня сеньоров с неплохим критическим мышлением... Пофантазирую и предскажу появление новой отрасли: смеси инженерии и юриспруденции. Первые ищут баги наподобие белых хакеров, вторые судятся с корпорациями за низкое качество продукта. Наподобие того, как Амазон проиграл суд о том, что Прайм подключить легче, чем отключить.
Что из этого сработает, не знаю, но потребность в инженерии, а не в промпт кодировании, будет высокой. Правда, если доживем...
Парадокс Джевонса тут хорошо ложится, я про него не подумал когда писал. Если код станет дешевым ресурсом - его будут производить больше, и потребность в людях которые разбираются в этом коде только вырастет. Вопрос только в тайминге - разрыв между фазой "увольняем" и фазой "ищем со свечкой" может быть болезненным.
Про безопасность - это самый сильный аргумент по-моему. У Veracode 45% AI-кода содержит уязвимости, а атакующим достаточно одной. Асимметрия только растет. И тут промптер не поможет, нужен человек который понимает что происходит под капотом.
Сочувствую что оказался за бортом. Надеюсь ненадолго.
Я думаю что не будет фазы ищем со свечкой, скорость развития LLM такой что через 3 года все мы будем драться за возможность поработать на стройке за миску еды
Может и так, но пока что LLM за два года научились генерить код быстрее, но не научились его поддерживать. Генерация и поддержка - разные задачи, и вторая пока что масштабируется плохо. Если через 3 года модели будут сами себя дебажить в проде в три ночи - окей, стройка. Но я бы пока не списывал со счетов сценарий где код нагенерили а чинить некому.
"Скажите государю, что у англичан ружья кирпичом не чистят: пусть чтобы и у нас не чистили, а то, храни бог войны, они стрелять не годятся. И с этою верностью Левша перекрестился и помер."
>> и потребность в людях которые разбираются в этом коде только вырастет
Вопрос в том сколько им будут платить как раньше или значительно меньше, ожидая что ресурс стал дешевле. В этом вся соль.
Справедливо. Если менеджмент воспринимает код как commoditized ресурс, то и людей которые с ним работают будут оценивать соответственно. Даже если спрос вырастет - цена может не вырасти, потому что "ну вам же AI помогает, значит работа проще". Тут я оптимизм свой переоценил наверное.
Вчитайтесь в мой комментарий. О том, что спрос на программистов вырастет, говорю не только я. У меня же акцент делается на то, что вырастет спрос на очень качественный код. Так что зарплата вырастет, но не у всех.
Ну, вспомним историю. Когда Форд внедрил конвейер, чем повысил производительность труда рабочего в разы, количество рабочих, занятых в автопроме только увеличилось. И их зарплаты — тоже.
Я вот не понимаю, почему пишут про уязвимости ИИ сгенерированного кода, но "забывают" что все эти нынешние CVE - это "заслуги" живых программистов?
Далее, отчёт Veracode - это исследование какого года. 2022-2024? Ну серьёзно? Это просто вечность для моделей. Тогда толком и пайплайнов нельзя было построить, которые сейчас на раз строятся.
CVE от живых программистов - согласен, тут нет монополии у AI. Разница в масштабе: человек пишет уязвимость раз в N строк, AI генерит на порядок больше кода и соответственно больше уязвимостей в абсолюте. Плюс ревью AI-кода люди делают менее внимательно - это уже измерено.
Veracode - данные 2024, да, модели с тех пор сильно подросли. Но проблема не только в качестве генерации, а в том как люди с этим кодом работают. Даже идеальная модель не спасет если разработчик жмет accept не глядя.
Ну вы же не будете утверждать, что PRки ревьювятся всегда очень тщательно и компетентными людьми, способными продумать все edge cases и которые в курсе всех актуальных технологий безопасности? Это утопия. И этот процесс одна из причин выгорания сейчас людей. Много где уже пишут, что процесс ревью умрёт, так как станет 1) ботлнеком 2) ИИшки сами с этим лучше справятся если не сейчас, то совсем скоро.
Не утверждаю что ревью всегда тщательное - конечно нет. Но даже поверхностное человеческое ревью ловит вещи которые AI пропускает, типа "а зачем мы вообще это делаем". AI-ревью проверит синтаксис и паттерны, но не спросит "а точно ли нам нужен этот эндпоинт".
Что ревью станет ботлнеком - уже стало, время на ревью выросло на 19% после внедрения AI-ассистентов. Но решение скорее не убрать ревью, а автоматизировать рутинную часть (линтинг, типовые проверки) и оставить людям архитектурные решения.
А как в промышленности решают вопросы QA при выпуске миллионов единиц продукции? Проводят выборочные проверки качества отдельных партий продукции. Вот и сюда это всё приходит. И работать будет, почему нет?
Выборочная проверка работает когда единицы продукции взаимозаменяемы - болт с браком выкинул, взял другой. С кодом так не работает - каждый кусок уникален и связан с остальными. Пропустил баг в одном PR - он потом всплывает в пяти других местах. Это не конвейер штамповки, это скорее как строить мост - каждый элемент критичен.
Я не согласен с критичностью абсолютно любого куска кода. CVE поддаются классификации, условно inputs->sql injections, memory bounds и прочее. Все такие вещи на самом деле на много проще проверять автоматизировано, чем глазами. Что на много сложнее проверять - это кривые архитектурно-логические решения, приводящие к неэффективности, использованию ресурсов и т.п. Но я уверен - это всё вопрос инструментария. Чисто технически-теоретически ничего не мешает лет через Н ИИшкам разворачивать каждый коммит в песочнице и анализировать метрики, делая выводы. Это сложно - но отнюдь не нерешаемо. Ну и опять же, чисто "статический" анализ будет прогрессировать очень быстро. Ну нет ничего сакрального в абсолютном большинстве тех PR code review, что происходят в большинстве проектов. Понятно, будут сложные тематики как проектирование электроники, ASIC, FPGA где всё сильно сложнее по ревью и тестированию. Но блин, у нас индустрия по большей части занимается на много более примитивной ерундой.
С CVE и статическим анализом согласен - sql injection и buffer overflow ловятся автоматически уже сейчас, тут AI даже не нужен. Но ты сам написал ключевое - архитектурно-логические решения проверять сложнее. А это как раз то что AI
Про песочницы с метриками на каждый коммит - технически возможно, но пока этого нет. Мы обсуждаем реальность 2026, а не 2030. Сейчас ревью всё ещё делают люди, и делают его хуже когда код пришёл от AI. Может через N лет это решится, но talent doom cycle начинается сейчас, а не через N лет.
Ещё год назад агенты не были реальностью, а теперь - рабочий инструмент. Зарекаться наперёд становится всё рискованней.
А косяки с логикой, неэффективными запросами - это именно то, что и сейчас люди на раз совершают и оно проходит PRы, пока не вылезет в операционке под нагрузкой. Мой поинт в том, что это не является на столько критичным, что бы вот так сходу блокировать ИИ коммиты. Люди ошибаются не меньше. Выкатывать и QAить просто надо тоже правильно. Не all in в прод, а под процент трафика, мониторить метрики и т.п. Ничего нового, всё это и сейчас является best practice, так как люди косячат с этими вопросами так же часто и доверять им нельзя.
Canary deploys, feature flags, мониторинг метрик - всё правильно, и это работает независимо от того кто написал код. Тут не спорю. Я не предлагаю блокировать AI-коммиты, я использую AI каждый день. Просто говорю что при этом нельзя убирать людей из процесса. AI генерит, человек проверяет, инфраструктура страхует. Убери любое звено - получишь проблемы.
Про зарекаться - тоже верно, год назад я бы не поверил что агенты будут сами PR создавать. Может через год и ревью автоматизируют нормально. Но пока не автоматизировали.
Ревью должен быть быстрым и скучным. 100-200 строк в минуту и ноль ватдефаков. Если нет, то сразу в корзину.
. И тут крайне важны понятность кода, чистота архитектуры, и т.д., а именно этими вещами в последние лет пятнадцать принято пренебрегать. За последние полтора года я был свидетелем волны взломов всевозможных аккаунтов, но инженерных решений при этом не видел
Так в чём причина. Уменьшение QA? Или понижение среднего уровня программистов (вкатуны, стихийный найм и тп.)? И почему кто-то захочет вместо продуктивного компетентного по любым бизнес темам ИИ вдруг нанимать назад этих "специалистов"?
Причин много. В целом индустрия свернула не туда лет пятнадцать назад, и вот сейчас она полностью перестраивается.
Почему нужны будут специалисты? Потому что ИИ -- это инструмент, и нужны те, кто его использует. Те, кто в состоянии поставить непротиворечивые требования и отвечать за результат.
Это беспорно, но людей таких нужно будет если не на порядок, то в разы меньше, чем до этого. И требования к ним будут не сортировки писать, а архитектуры строить.
Нужно будет таких людей существенно больше, но за вычетом вкатунов и бездарностей предложение окажется весьма скромным. Далее, если заполнить важные позиции реально хорошими специалистами, то откроются важные ниши и для людей попроще: ну вот тот же QA. Вы думаете, AI будет продукт тестировать? Он же техасский стрелок: стреляет в стену, а потом рисует мишень. Что интересно, сейчас большинство мешков с костями являются техасскими стрелками; критическая же масса высоких специалистов, принимающих решение, может изменить ситуацию. И тут AI как каша из топора: поможет начать видеть проблему с тем, чтобы мы ее решали собственными же средствами.
Как по мне, так QA первый кандидат на вылет. Правильная работа с LLM подразумевает нынче хорошую структурированную самообновляемую документацию. А по документации нагенерить всяких разных тестов (опять же под мудрым присмотром) - какие сложности?
Потому что тестирование -- это не только "написание тестов", но и тщательное продумывание требований. Ведь тест -- это не любая процедура, а только та, что проверяет конкретное понимаемое требование. Но документация, о которой вы писали -- это скорее описание того, что уже сделано, а не того, что надо было сделать, и генерация тестов по ней опять становится техасским стрелком.
Документация разная бывает. Описание фактического состояния системы, своего рода память для ИИ - это одно. А требования - совсем другое, это то, что подаётся на вход на исполнение. И используя оба набора документов на вход ИИ спокойно тесты и напишет. Естественно, для обоих документаций нужно участие человека, вооружённого ИИ. А вот для технической имплементации тестов - тут штаты поредеют.
Кошмар на уровне Бута...
Краткая предыстория сериала о выживании после апокалипсиса После внезапного и ничем не спровоцированного увольнения ассемблер-программист 45 лет обнаружил, что до пенсии ему очень далеко, а на работу даже дворником или курьером можно устроиться только по знакомству… Цены на продукты, бензин, электричество и взносы по кредитам-ипотеке почему-то увеличиваются ежемесячно, а накопления стремиться к нулю. Осознав, что во всех проблемах в его жизни виновен “ИИ” программист создаёт несколько самораспостраняющихся вирусов уничтожающих программы загрузки… и убедил несколько самых популярных нейросетей в том, что его код является ускорителем их быстродействия.
Получится ли человечеству выжить без компьютеров, смартфонов и нейросетей?
Смотрите в новом блокбастере пока телевизор ещё не подхватил вирус!
AI делает сеньора продуктивнее, джун становится не нужен.
Да с чего вы взяли что джуны становятся не нужны? Скорее не нужны джуны с тем набором скилов которыми они обладают и нужны джуны с совсем другим списком скилов.
Мы находимся (ну не конкретно мы, у нас совсем другая история в моменте) в точке трансформации требований рынка труда. Тяжело. Очень тяжело. В том числе миддлам и сеньорам. Но также тяжело было жителем села, когда туда пришел трактор. Также было тяжело когда Генри Форд запустил свой конвейер. Так же тяжело было инженерам, работающим за кульманом, когда появился компьютер.
Прорвемся (ну и конкретно мы прорвемся, в контексте событий происходящих у нас).
Я не говорю что джуны не нужны )
я говорю что их перестали нанимать. Это разные вещи. Данные по найму однозначные: entry-level вакансии упали на 35-67% в зависимости от рынка. Компании решили что не нужны, а правы они или нет - покажет время.
Аналогия с трактором не совсем работает тут. Когда пришел трактор, тракториста всё равно надо было учить - и его учили. А сейчас компании говорят "зачем учить тракториста если трактор сам ездит". Только он пока не совсем сам ездит, и через 3 года когда понадобятся трактористы - учить будет некого.
я говорю что их перестали нанимать.
А есть статистика по числу людей работающих в компаниях? Вот можно увидеть что где то выросла безработица?
Напиши бота на AI который мониторит hh.ru и посмотри как entry-level вакансии тают в реальном времени) Но если серьезно - безработица среди выпускников CS в US сейчас 6.1%, computer engineering 7.5%. Gen Z (22-27) сидит на 7.4% при национальном 4.2%. Stanford зафиксировал падение занятости 22-25 летних разработчиков на 20% от пика 2022. Данные в основном по US/UK правда, по РФ такой детализации я не нашел.
Стоп стоп стоп
Что я увижу по анализу hh.ru? Тем более все таки мы в России и у нас AI пока скорее экзотика чем массовое внедрение.
И что ты видишь глядя на безработицу среди выпускников? Ровно то что я написал выше:
Да с чего вы взяли что джуны становятся не нужны? Скорее не нужны джуны с тем набором скилов которыми они обладают и нужны джуны с совсем другим списком скилов.
Вот нашел данные по безработице в США: https://ru.tradingeconomics.com/united-states/unemployment-rate
Изменения десятые доли процента, как я понимаю.
По РФ да, тут AI-найм пока не так давит как в штатах. Но тренды обычно доезжают с лагом в пару лет.
Общая безработица не покажет ничего - IT-джуны это капля в море всего рынка труда. Надо смотреть entry-level tech отдельно, а там по Revelio Labs минус 35% в US. При этом вакансий "джун с AI-скилами" тоже не появилось - компании просто закрыли позиции и всё. Если бы дело было в скилсете - были бы новые вакансии с другими требованиями. А их нет.
По РФ да, тут AI-найм пока не так давит как в штатах. Но тренды обычно доезжают с лагом в пару лет.
конкретно в нашем случае лаг может быть гораздо больше, и скорее все таки давит ситуация с экономикой а не с AI
При этом вакансий "джун с AI-скилами" тоже не появилось - компании просто закрыли позиции и всё.
и появились другие вакансии, рынок трансформируется. Пока не понятно во что
Если бы дело было в скилсете - были бы новые вакансии с другими требованиями. А их нет.
Тогда бы мы наблюдали рост безработицы, а его нет
Про лаг больше пары лет - возможно, особенно с учетом текущей ситуации в РФ и ограниченного доступа к части AI-инструментов. Тут ты скорее прав.
Про безработицу - люди не становятся безработными в классическом смысле, они уходят во фриланс или меняют сферу. Статистика это ловит плохо, поэтому общий показатель почти не двигается.
Рынок трансформируется - согласен. Куда именно, пока непонятно никому.
Это в в США-то нет безработицы?.. Вот интересно, я есть, а вы говорите, что меня нет :)
Где я написал что ее нет? Я написал что нет ее роста.
Рост безработицы в США есть. Причем не "отрицательный рост" ;)
а можно ссылку где про это можно почитать? я кроме ссылки выше нечего такого не нашел
Я смотрю в окно. Или читаю сводки в LinkedIn, вижу, как увеличилось количество ищущих работу среди знакомых или их друзей. У самого у меня в компании только что были сокращения, самые масштабные с 2009 года. А эта компания не делает ничего без оглядки на конкурентов в индустрии: там так же. Сам я попал под это сокращение, так что испытываю все на своей шкуре. И новости в Bloomberg, CNN и иже с ними подтверждают наблюдения. Хотя официальная статистика безработицы может отставать, т.к. она учитывает только тех, кто зарегистрирован на бирже труда, а высококвалифицированные кадры часто этого не делают. Но новостям о сокращениях в ведущих компаниях можете верить.
>> и через 3 года когда понадобятся трактористы - учить будет некого.
Мне кажется, что процессы не происходят так стремительно. Люди же не хомячки со сроком жизни 1,5 - 5 лет
И потребность в программистах не скачет на 100 % за 3 года
Похоже что вы запаниковали преждевременно. Либо сгущаете краски. Зачем ?
Может и сгущаю, заголовок точно кликбейтный, не спорю. Но entry-level найм уже упал на 35-67% за два года - это не паника, а данные. Три года до кризиса - это не мой прогноз, а CNBC и Forrester. Могут ошибаться, конечно. Но если они правы хотя бы наполовину - лучше обсудить сейчас чем потом удивляться.
Посмотрите, как скакнул спрос в пандемию, и как он рос до середины 2022. И как потом он падал. И как много наготовили вкатунов.
Три года -- адекватная оценка. +100% -- тоже вполне годная, особенно по некоторым специальностям и скилам.
А туда ли вы смотрите ?
Возможно, дело не в AI. А просто пузырь на рынке труда стал сдуваться (не из-за AI а в силу естественных экономических процессов.)
Пример : Работаю в компании. Развиваем ERP систему. Параллельно, 1 разработчик ведет проект на C#. В помощь ему открыли вакансию (чтобы мог в отпуск хотя бы уходить спокойно). Поразились числом соискателей доступных на рынке (их стало существенно больше). Каждый 2-й на собеседовании спрашивает, насколько у нас тут надежно и надолго ли проект. На рынке много спецов которых сократили. Причем нередко рубили целыми командами.
Вот где корень проблемы.
а вы все AI, AI ...
Не там ищете проблему.
А елси их сократили из-за АИ?)
Целые команды рубанули?
Я бы не сказал, что сокращают из-за ИИ. Сокращают из-за дурного менеджмента, особенно дурного топ-менеджмента. А вот тот -- с ИИ как обезьяна с гранатой.
Если дурным менеджментом называть нереалистичные планы развития в предыдущие лет 5 и связанный с этим сумасшедший найм персонала в любую пиццерию - то да, менеджмент дурной. Но если видеть в этом вопросы роста капитализации компаний и освоения дурных денег дурных инвесторов, то менеджмент уже не такой дурной, это инвесторы дурные, как и деньги. Как бы то ни было, всё это должно было сдуться рано или поздно по естественным причинам. ИИ тут не причина конечно, но один из катализаторов, участвующих в реакции охлаждения.
Пузырь - да, это часть картины, я этого в статье не учел. Post-COVID найм был перегрет, коррекция неизбежна даже без AI. Гарвардское исследование пытается отделить AI-эффект от общего спада, но идеально это сделать сложно.
Про вашу историю с C# - показательно что люди на собесах спрашивают про надежность. Значит рынок уже чувствуется. Вопрос только какая доля этого спада от AI, а какая от общей экономики. Скорее всего оба фактора работают одновременно.
А парадокс ещё и в том, что ИИ бустит джунов гораздо сильнее, чем сеньоров, то есть компаниям, казалось бы, джунов стало выгоднее нанимать, отдача от них теперь раньше появляется. Но нет.
Никакого парадокса. Я выше уже приводил анекдот про "чем круче джип, тем дальше бежать за трактором". В английском варианте это звучит как поговорка "the better your jig, the deeper you stuck": у джуниора jig завязнет быстрее. Хотя у сеньора есть опасность завязнуть позже, но глубже. И вот тут приходят на помощь все хорошие инженерные практики: они как раз и направлены на то, чтобы по возмжности не увязнуть, на крайняк уметь выйти из неприятности с минимальными потерями. И именно пониманием (и использованием) этих практик хороший инженер отличается от проходимца. Беда в том, что сейчас этого понимания у индустрии еще не сложилось.
Не факт что бустит сильнее. Скорость набора текста растет - да, но джун с AI всё равно не понимает что он написал. Anthropic research показали что AI-assisted джуны потом хуже решают задачи самостоятельно чем те кто учился руками. Буст иллюзорный - ты быстрее выдаешь код, но не быстрее растешь как инженер. По сути джун с AI это обезьяна с гранатой - урон наносит, но непредсказуемо кому. Менеджеры это чувствуют, поэтому и не нанимают.
Это если сеньор не заинтересован и смотрит через губу на всё это. Таких много. Но много и таких, которые распробовав инструмент, научившись с ним ПРАВИЛЬНО работать (что самое важное), осознали его мощь и стали продуктивней в РАЗЫ. Именно вокруг таких историй и поднимается обсуждение о ненужности больших команд.
Пока на одну вакансию по 1000+ откликов, говорить о дефиците как-то преждевременно, очевидно, что спад будет очень-очень медленым, так как существующие программисты особо никуда не деваются. Я даже хотел было написать статью что в разных языках программирования накопление техдолга значительно отличается, но боюсь что будет немало минусов, так как пруфов недостаточно
Про 1000+ откликов - это же как раз следствие того что джунов не нанимают. Люди никуда не делись, вакансии делись. Дефицит не сейчас, а через 3-5 лет когда нынешние сеньоры начнут уходить а замены не будет.
Про техдолг по языкам - напиши, мне было бы интересно почитать. Даже без строгих пруфов, наблюдения из практики тоже ценны. Минусы на хабре ставят за всё подряд, это не показатель.
А куда нынешние синьоры начнут уходить?
Я вот наоборот вижу что скоро работы всем не хватит, будем ходить искать через 10 этапов собесов...
А уж куда джуны лезут я вообще не понимаю
Сеньоры уходят на пенсию, в менеджмент, в свои проекты, выгорают. Текучка в IT всегда была высокая - средний срок на одном месте 2-3 года. Вопрос не в том куда они денутся, а в том кто придет на их место.
Про 10 этапов собесов - это уже сейчас реальность для многих. А джуны лезут потому что им 10 лет рассказывали что IT это золотая жила. Теперь жила подсохла а люди уже отучились.
Из моих коллег за последние 5 лет никто не ушел. Работы меняют, это да. Но все по прежнему в индустрии.
Работы становится меньше, конкуренция за места выше. Поэтому стараются держаться, чтобы не вылететь с работы и не ходить по собесам.
По такой тенденции, надо бы думать "куда текущих синьоров будем пристраивать", а не "кто придёт им на замену" (замена не понадобится)
Ну может у вас команда хорошая, поэтому и не уходят) Но в среднем по рынку люди двигаются - кто в менеджмент, кто в свои проекты, кто просто выгорает и берет паузу. Не завтра, но за 10 лет состав любой команды обновляется прилично.
Про "куда пристраивать сеньоров" - пока что такой проблемы нет, сеньоры нарасхват. Но если AI реально начнет закрывать их задачи - тогда да, может и придется пристраивать.
Посмотрим)
Текучка в IT всегда была высокая - средний срок на одном месте 2-3 года
Интересно, почему?
При этом для возраста 35-49 - выросла на 9%
Это значит что у меня есть шанс, подумал вкатун Василий. Очень может быть, но нет.
Ну там рост занятости для 35-49 это скорее про то что опытных держат и доплачивают, а не про то что вкатунов берут. Василию в 40 без опыта будет даже сложнее чем джуну в 22 - у того хотя бы ожидания по зарплате ниже.
>> Я сам не прекращу - у меня ипотека, мне нужна продуктивность, а не принципы.
Фактически так и есть, но меня тут усиленно в паре соседних статей убеждали что продуктивность и «ии» может вырасти только за счет потери качества..
>> Но я предлагаю подумать о том, что мы делаем с конвейером подготовки разработчиков. Потому что пока мы экономим на джунах, мы берём кредит, который отдавать будет некому.
остается вопрос, а за чей счет?
Про продуктивность vs качество - зависит от того как использовать. Если принимать всё что модель выдает без ревью - да, качество падает. Если использовать как черновик и дорабатывать - продуктивность растет без потери качества, но и прирост скромнее чем обещают маркетологи.
За чей счет конвейер джунов - вот это больной вопрос. Раньше компании платили за обучение джунов неявно, через менторство. Сейчас они эту статью срезали. Кто подхватит - непонятно. Вузы не тянут, курсы тем более. Может государство, но это уже из области фантастики.
Интересно, те кто говорят что джуны больше не нужны задумывались откуда берутся мидлы и сеньоры? Из интернета их скачивают?
Допустим: компании перестали брать на работу джунов, закрывая позиции ИИ. Нынешние сеньоры рано или поздно увольняются/уходят на пенсию/умирают.
Вопрос: Где взять новых сеньоров, если первая ступень из карьерной лестницы изъята?
А зачем новве сеньоры?
Собственно об этом и статья - talent doom cycle. Все понимают что сеньоры не скачиваются из интернета, но каждая отдельная компания думает "ну мы-то потом переманим у соседей". А соседи думают то же самое. В итоге через 5 лет все одновременно придут на рынок за мидлами которых никто не вырастил.
Ушедшие на пенсию сеньеры на полшышечки будут Колымить мидлами )
ну в общем-то подобный пожар уже тушили, когда после приколов 90-х оказалось что деньги пришли, заказы пришли, а КБ недееспособны, т.к. народ разбежался и персонал представляют собой администрацию, дедов-ветеранов 70+ и юных выпускников пришедших посидеть до 27 лет ради брони. тогда залили деньгами, пылесося рынок на аспирантов и энтузиастов ,попутно экстренно прокачивая молодых. возможно, надеются на подобный вариант.
А зачем нужны новые синьоры? Текущих не хватит?
Кто сказал что их понадобится больше? Это прям факт?
Если уже сейчас синьор + ИИ заменяет команду из нескольких мидлов и джунов. Ну вот, джуны уже не нужны. То ли ещё будет))
150 000 строк AI-кода за три года
И тут Остапа понесло. 3 года
С AI 150К строк за 3 года это ещё скромно, некоторые за неделю столько генерят) Другой вопрос что потом 60% из этого надо переписывать, но это уже проблемы будущего себя.
Я про то, что 3 года назад - это какая модель? В GPT35 из чатика руками эти мильоны дёргали? Как по мне, так настоящий ИИ в кодинге начался только в конце 2025ого. До этого было так, разминка.
Ну Copilot с 2022 работает, люди реально им пользовались и генерили код. Не на уровне 2025 конечно, но autocomplete на стероидах - уже тогда. А 150К строк за 3 года с Copilot это вообще не рекорд, там autocompletion мелкими кусками набегает незаметно.
Но в целом согласен - то что было до Claude 4/GPT-4o и агентских режимов это совсем другая история. Настоящий AI-кодинг где модель сама файлы создает и тесты гоняет - это да, конец 2025.
Забавный эффект от LLM: он помог мне попробовать очень много новых шаблонов и теперь я знаю больше шаблонов и лучше могу выбрать оптимальный. Насмотренность резко выросла. Но выбор всегда за мной: LLM не помогает.
В итоге: "свежесть" решений и качество кода выросли (ещё бы, я теперь делаю ревью как для чужого, значит требую отличной читаемости кода), скорость почти не выросла, прогнозируемость сроков упала. Но ради качества, в исследовательских моментах, в crud, boilerplate пожалуй, имеет смысл. Осторожненько
Про насмотренность - это пожалуй самый недооцененный эффект. LLM как способ быстро посмотреть "а как ещё можно" без рытья в доках и stackoverflow. При этом финальное решение всё равно твоё, модель просто расширяет меню.
Про прогнозируемость сроков - вот это прям боль. Иногда AI экономит час, иногда ты три часа дебажишь то что он нагенерил. В среднем может и быстрее, но дисперсия бешеная.
В среднем может и быстрее, но дисперсия бешеная.
Да. Поэтому, чем более жёсткие сроки тем меньше возможностей использовать LLM. А когда заказчик нервно дышит сзади - вообще нельзя.
Ага, парадокс - AI вроде для ускорения, но на критичных дедлайнах надежнее руками. Потому что руками ты знаешь сколько займет плюс-минус, а с AI можешь и за час сделать, и на полдня залипнуть в дебаге галлюцинаций.
Я встречал за свою жизнь разные ускорялки подобного рода. Поэтому, совсем не удивлён.
А... Один довод таки скажу в пользу LLM. С ним можно программировать с чуть меньшей ясностью ума или без одного большого слота времени успеть погрузиться в задачу. Правда, в бухом виде не выйдет).
А с возрастом и/ или с маленькими детьми, мешающими спать - быть в полной ясности ума не всегда получается.
В общем-то это аварийный режим, конечно..
Про аварийный режим с маленькими детьми - жиза. Когда спал 4 часа и мозг работает на 60%, LLM реально вытягивает. Не потому что он умный, а потому что берет на себя ту часть работы где нужна механическая внимательность - скобки, импорты, бойлерплейт. Ты думаешь только про логику. Но это именно костыль, а не усиление.
Вы забываете ещё одну очень важную причину, почему найм джунов не работает - массовые сокращения в крупных кампаниях высвободили уже несколько миллионов айтишников разного рода. Включая программистов, которые при такой конкуренции не сказать чтобы будут сильно дороже джунов.
Да, это я упустил. После волны сокращений 2023-2024 на рынке куча опытных людей которые готовы работать за -30% от прошлой зарплаты. Зачем брать джуна и тратить полгода на онбординг если можно мидла за те же деньги. AI тут скорее добивающий фактор, а не основной. Надо было в статье это разделить четче.
Это все понятно, но больше интересно будущее тех кто не сдастся. Мне кажется нас ждет новый бум стартапов.. "артельного типа", то есть без инвесторов.
А на какие средства эти стартапы будут запускаться? Или просто на энтузиазме участников?
Артельные стартапы - вполне реально. Когда один человек с AI может за месяц собрать MVP который раньше требовал команду из пяти - порог входа в продукт падает радикально. Инвестор нужен на масштабирование, а до этого можно дожить на своих. Собственно уже сейчас куча indie-хакеров так работают, просто пока без красивого названия.
Посмотрите на врачей или учителей. Учится долго и тяжело, а зарплаты не очень большие. Бум прошел, программисты будут как и все, зарплаты не больше чем у всех. Учится будут лет 5, работать за еду. Писать будут с ассистентом.
Аналогия с врачами интересная но не совсем точная - врачи зарегулированы государством, отсюда и зарплаты. IT пока что рыночный, и пока есть дефицит сеньоров - зарплаты держатся. Другое дело что если джунов перестанут растить и через 5 лет рынок заполнится "промпт-операторами" - тогда да, может и скатится к средней по рынку. Но пока до этого далеко.
Регулирование ИТ со стороны государства — лишь вопрос времени. Процесс уже идет: принимаются законы, формируется судебная практика. Сегодня код может писать выпускник курсов, но завтра доступ к серьезным задачам могут получить только специалисты с профильным дипломом.
Посмотрите на госсектор: там зарплаты уже не совсем рыночные, но специалисты работают. Скорее всего, подготовку джунов возьмут на себя вузы по госстандартам.
Аналогия с врачами тут все же работает: выпускник медвуза не становится хирургом сразу, сначала он терапевт, а для узкой специализации нужно доучиваться. Хорошего врача, как и программиста, найти непросто, но для лечения насморка не нужен сеньор экстра-класса. Рынок просто сегментируется
Про сегментацию рынка - похоже на правду. Уже сейчас есть "crud-разработчики" и "системные инженеры", просто пока все называются одинаково. Если государство зарегулирует - появятся формальные грейды как у врачей, со всеми плюсами и минусами этого. Минус в том что формализация обычно отстает от реальности лет на 10, а в IT за 10 лет всё меняется три раза.
Про вузы как конвейер джунов - было бы неплохо, но пока вузовские программы готовят к реальности пятилетней давности. Хотя может с AI-давлением наконец обновятся.
Посмотрите на зарплату врачей в США. Ведь именно эту страну обсуждают в контексте сокращений инженеров?
Опять же, каких конкретно врачей? Младший медицинский персонал в США зарабатывает не так много, а высокооплачиваемые специалисты — да, но посмотрите на цену этого успеха:
8–12 лет обучения (бакалавриат + медшкола + резидентура);
сотни тысяч долларов кредитов на учёбу;
постоянная сертификация и переобучение.
Примерно то же самое ждёт ИТ. Время и стоимость обучения вырастут, подтверждение квалификации станет обязательным. То, что сейчас вы изучаете сами по желанию (те же паттерны проектирования), станет обязательной программой вуза с экзаменами и билетами. Рынок просто сегментируется: базовые задачи — базовые зарплаты, сложные задачи — высокая оплата после долгого обучения
И?.. Где здесь "работа за еду"? Даже если смотреть на младший медицинский персонал.
Меня не сильно пугает сертификация и обучение. Меня наоборот очень бесит низкая квалификация большинства коллег, особенно менеджеров, и особенно высшего звена. Продолжая сравнение с врачами, это как медику быть под руководством антиваксера Роберта Кеннеди.
Вы еще не упомянули о том, что значительные издержки профессии врача в США составляют страховки и юридические услуги. Было бы неплохо, чтобы инженеров судили за баги. Посмотрите мой первый пост в этом топике, там я как раз фантазирую на тему о том, что именно так все и может обернуться. Лично я за.
Кстати, врачей судят за ошибки, бухгалтеров тоже. Почему инженеров не судят за недотестированный код? Не над компанией, а над конкретными ответственными людьми? Мне это кажется нелогичным, и объясняется лишь молодостью профессии. С ИИ мы, кажется, уткнемся в необходимость это зарегулировать.
Возможно, инженеров не судят за недотестированный код просто потому, что государство ещё не ввело регуляции в этой сфере. Но это вопрос времени.
Как только появятся:
методики и стандарты (ГОСТы),
чёткие определения ответственности,
законодательная база,
— тогда и начнут судить. В медицине уже есть протоколы лечения: если врач их придерживался, а пациент всё равно умер, вопросов к врачу нет. То же самое будет в ИТ — соблюдение стандартов снимет личную ответственность, а нарушение — приведёт к судебным искам.
Так что ваше сравнение с врачами работает в обе стороны: и по зарплатам, и по ответственности, и по регуляциям
Добрый дядя автор хотел добра для всех, но делать что-то ради этого не хотел - прятался за ипотекой...
Вы сначала проживите эти три года )) Ну, в смысле, если Open AI каждый венчурный цикл просит вдвое больше инвестиций, а Гугл занимает в долг с отдачей через сто лет, конец может настать довольно-таки внезапно.
Ну если AI-пузырь лопнет раньше чем через 3 года - тогда проблема с джунами решится сама собой, компании вернутся к найму людей) Но даже если OpenAI схлопнется, модели-то никуда не денутся - open source уже достаточно хорош. Скорее подешевеет инференс и AI станет ещё доступнее, а не исчезнет.
Модели быстро устареют. Выйдет новый фреймворк, и привет.
Фреймворки меняются, но базовые архитектуры живут долго. Трансформерам уже 8 лет и пока замены не видно. Llama, Qwen, Mistral - всё это open source и никуда не денется даже если OpenAI завтра закроется)
Я говорил про прикладные фреймворки (а также новые ЯП и так далее).
А, в смысле что модели обучены на текущих фреймворках и когда выйдет что-то принципиально новое - они будут бесполезны? Ну тут скорее вопрос скорости дообучения. Новый фреймворк попадает в training data через пару месяцев после релиза, а с RAG и доками - вообще сразу. React и Next.js модели уже неплохо знают, хотя те тоже обновляются постоянно.
Я не знаю, насколько «до-» в слове «ДОобучить» может продлить жизнь старой модели, но чудес не бывает, и они всё равно быстро устареют. Люди постоянно создают новые знания, а чатботы только перераспределяют созданные людьми.
Извините, сначала невнимательно прочитал ответ, и поэтому исправил свой выше.
Это всё справедливо для России? У нас тоже каждая компания может найти способ оплатить Claude Code?
Я вообще не в курсе применения нейросетей в разработке, кроме как в роли энциклопедии, и в то, как оплатить что-то за рубежом.
Знаю, что люди используют то ли платно, то ли бесплатно, но хватит ли этого на всех желающих? Насколько это легко? Какие возможные риски от использования "вражеских технологий"? Насколько алиса с гигачадом развиты в этом смысле? Видел Sourcecraft, он тоже что-то такое делает, но не изучал вопрос.
Короче, как оно у нас-то? Не в Гарварде и Стенфорде.
По РФ - справедливое замечание, я в статье это не раскрыл. Доступ к Claude/GPT через прямую оплату сложнее, но люди решают через VPN и зарубежные карты, это не rocket science. Плюс есть API-прокси которые принимают рубли.
Из локальных - GigaCode от Сбера, Sourcecraft от Яндекса, но они пока сильно слабее западных аналогов для кодинга. Алиса для разработки не годится вообще. Open source модели (Qwen, Llama) можно гонять локально на своем железе, тут вообще никаких ограничений.
Для РФ главный эффект скорее не прямой (компания купила Claude и уволила джунов), а косвенный - западные компании сокращают найм, аутсорс из РФ падает, и общий тренд "AI вместо людей" доезжает с лагом. Plesser выше правильно писал что лаг может быть большой.
Не знаю, эти аутсорсеры, которых могут уволить, и они будут вынуждены искать локальную работу, согласятся ли работать за ту зарплату, за которую соглашусь я. Такое впечатление, что для меня будет не самая большая угроза. Но как знать. Может, всё же не стоит пока пытаться менять работу.
А что с вычислительными мощностями? Хватит ли ресурсов для замены всех тех, кого пугают заменой? Может, цены на нейросети так вырастут, что люди станут дешевле?
Про мощности - вопрос хороший. Сейчас инференс дешевеет быстро, Sonnet стоит копейки по сравнению с год назад. Но если все компании одновременно начнут гонять агентов 24/7 - да, может не хватить. OpenAI уже жалуется на дефицит GPU.
Сценарий "люди дешевле нейросетей" возможен для каких-то задач, особенно если считать не только инференс но и время на промптинг, дебаг и ревью AI-кода. Для тривиальных задач AI дешевле, для сложных - пока нет. Вопрос где эта граница и как быстро она двигается.
Джуниоров больше не нанимают. Я собрал данные — и понял, что бомба рванёт через 3 года