Эта статья была вдохновлена статьей https://addyosmani.com/blog/next-two-years/. Постить на Хабре просто очередной перевод выполненный LLM, на мой взгляд, не имеет смысла и ценности не несет. Плюс разработка в России ≠ разработка в США, у нас много своих нюансов и специфики. При этом я заимствовал вопросы, и части текста автора , потому что полностью разделяю его мнение в некоторых вопросах, а в некоторых вопросах наши мнения расходятся (да, да, можете считать, что это с одной стороны урезанный, а с другой дополненный перевод статьи).
Про вайбкодинг не высказался только ленивый, буквально пару дней назад на Хабре была любопытная статья Перестань вайбкодить: почему «разработка на расслабоне» убьет твою карьеру. Я тоже хочу поделиться с вами своим мнением.
Почему я считаю, что вообще могу высказываться на эту тему? Весь мой рабочий опыт так или иначе связан с разработкой ПО. Больше 10 лет я писал код своими руками, наблюдал появление и адаптацию новых технологий, которые используются для написания кода. Последние 10 лет я так или иначе руковожу командами разработки и участвую в их найме.
При этом я продолжаю писать код - это конечно не большой production, а скорее скрипты и различные cli утилиты для решения собственных задач. При этом я стараюсь следить за трендами и пробовал множество AI инструментов, не столько для написания кода, сколько для понимания на сколько они могут быть полезны.
Я не сторонник резких мнений, типа вайбкодинг зло, вы разучитесь писать код, при этом и магическим благом, которое позволит писать код любому, вайбкодинг не считаю.
И хочу поговорить с вами скорее о том, какие варианты развития событий мы можем увидеть в ближайшие 2-3-5 лет и как к ним адапатироваться разработчикам.
DISLAIMER. Говорю разработчики, подразумеваю всех, кто участвует в цикле разработки ПО - аналитиков, программистов, тестировщиков, DevOps, тимлидов и тд.
Небольшая вводная
Индустрия разработки ПО проходит очередной этап в развитии, возможно переломный этап. Мы наблюдаем появление и бурную эволюцию AI-помощников для написания кода. В начале это было просто автодополнение, сейчас у нас появились агенты, MCP, и Skills с помощью которых можно целиком решать какие-то из задач разработки. Я специально пишу какие-то из задач, потому что сохраняю, как мне кажется, здоровый скепсис в части возможностей AI-помощников. С другой стороны, я считаю, что большая часть кода, которая разрабатывается в компаниях это несложные задачи, а скорее реализация автоматизации какой-то бизнес логики, которая очень часто состоит из перекладывания и трансформации условных JSON (я сознательно тут упрощаю, не воспринимайте буквально).
Оценить реальную эффективность новых инструментов мы сможем через 3-5 лет. Сейчас оценку выполнить крайне сложно по нескольким причинам:
Инструменты развиваются слишком активно. И большая часть разработчиков просто не успевают следить за трендами (и это нормально). Какие-то из этих инструментов (наиболее полезные) выживут и расцветут, а какие-то умрут.
Скепсис разработчиков, которые попробовали первые инструменты еще в 2024 и не впечатлились их работой или прочитали впечатление других разработчиков о работе AI инструментов, но не пробовали их сами. Чтобы любопытство перевесило и возникло желание попробовать еще раз должно пройти время.
Инструменты становятся сложнее и начинают требовать либо навыков, либо дополнительных артефактов (например, написания AGENTS.md, или создания другого описания архитектуры проекта, его логики и так далее). Развитие навыков или появление артефактов потребуют времени. А с учетом бурного развития (непонятно выживет инструмент или нет) и скепсиса части разработчиков, времени потребуется немало.
При этом развитие AI-инструментов наложилось на общий экономический спад, как в России, так и во всем мире. Если раньше мы видели непрерывный найм разработчиков (который и подтолкнул к появлению десятков инфоцыган обучавших ИТ), то в 2024-2025 произошел переход к сокращению найма, а местами и к увольнению людей. Скорее всего в 2026 мы не увидим смены тренда, скорее наоборот. При этом бизнес задачи, которые раньше решали разработчики никуда не делись. А значит нужно как-то повышать эффективность труда тех разработчиков, которые остаются работать в компаниях. Раньше у компаний был классический ответ - давайте уволим 2 Middle (или несколько Junior) и наймем одного Senior. По деньгам хороший Senior обычно стоит меньше, чем 2 Middle (обычно около 1.5 зарплатны Middle), при этом может делать x3-x5, а то и x10 результата. Эффективность также повышается за счет снижения количества коммуникаций в команде. Теперь менеджеры нашли еще один ответ - AI-инструменты. Мол давайте дадим людям новые инструменты, которые стоят дешевле, чем платить зарплату +1 специалисту, и за счет этого получим больше результата. Повторю - не будем пока учитывать реальную эффективность таких решений. Просто отметим этот факт.
Одновременно с этим мы увидим новое поколение разработчиков, которые будут выходить на рынок труда с другой системой ценностей: скептически относясь к культуре трудоголизма, воспитанные на AI-ассистентах с первого дня. Пока я не вижу поток таких кандидатов, но не сомневаюсь, что через несколько лет увижу.
Что будет дальше - неясно. Давайте попробуем поговорить о нескольких критический вопросах, которые могут определить или значительно повлиять на будущее разработки ПО. Это не предсказания - скорее рекомендации, как действовать.
Найм и рост Junior разработчиков
Есть 2 сценария по которому может пойти найм Junior.
Пессимистический сценарий: Найм начинающих разработчиков (джунов) может резко сократиться из-за автоматизации простых задач с помощью AI. В России период сокращения найма будет дополнительно зависеть от общей экономической ситуации.
Традиционный путь «научись программировать, устройся Junior, вырасти до Senior» почти не работает. Исследование Гарварда с участием 62 миллионов работников показало, что когда компании внедряют генеративный AI, количество занятых начинающих разработчиков падает примерно на 9–10% в течение шести кварталов, а занятость Senior-разработчиков почти не меняется. Гарвард для России не особо релевантен, но хороших собственных исследований у нас нет. Логику менеджмента я уже описывал выше - зачем нанимать +1 Junior, если можно повысить эффективность Middle/Senior разработчиков с помощью инструментов, которые стоят дешевле.
Долгосрочный риск пессимистичного сценария часто упускается из виду: сегодняшние Junior — это завтрашние Senior-инженеры и технологические эксперты. Полностью перекрыв канал притока талантов, создается вакуум лидерства через 5–10 лет. Ветераны отрасли называют это «медленным упадком»: экосистема, которая перестает готовить себе смену. Я не думаю, что джунов прям вообще не будут нанимать и растить, просто их будет значительно меньше. Скорее раньше рынок был перегрет и мы вернемся к доковидному найму.
Косвенная проблема, которая может быть следствием этого тренда - снижение bus factor. Один Senior, конечно, может принести больше ценности, чем 2 Middle, но что делать когда он пойдет в отпуск, на больничный или вообще уволится?
Есть еще одна проблема, которую на мой взгляд часто упускают - чтобы LLM хорошо работала ее надо на чем-то обучать. Но этот код, на котором мы научим модель, должен откуда-то появится. Для текущих языков программирования и библиотек кода для обучения достаточно, для новых - пока не достаточно. По крайней мере таков мой личный опыт использования LLM с менее популярными библиотеками или новыми технологиями, которые пока не стали супер-популярными. Но давайте вернемся к другому сценарию.
Оптимистический сценарий: AI открывает новый спрос на разработчиков во всех отраслях, а не только в технологиях. Здравоохранение, сельское хозяйство, производство и финансы уходят на новый виток внедрения ПО и автоматизации. Вместо того, чтобы заменять разработчиков на AI, мы получаем множитель мощности одного разработчика (если смотреть со стороны денег - это также снижение стоимости реализации автоматизации, а это может быть драйвером новой автоматизации, где раньше ее не рассматривали, так как было слишком дорого). Здесь может быть забавный эффект - когда компании хотят внедрить новые AI инструменты (не в разработке), им все равно нужно сколько-то разработчиков (использующих AI инструменты для разработки) для этого внедрения. В России этот сценарий сейчас выглядит куда менее вероятным - здравоохранению, например, сейчас точно не для AI автоматизации, но через 3-5 лет? Возможно, мы увидим даже новый виток импортзамещения с помощью AI (вряд ли с хорошим качеством, но там и без AI кодинга все было не без нюансов)
Что с этим делать:
Джунам: стать экспертом в новых AI технологиях и универсалом (так называемый T-shaped). Ваша задача показать, что вы + навыки AI можете соперничать с результатами маленькой команды (команды джунов конечно). Учитесь эффективно использовать AI-агентов, но с пониманием каждой строчки кода (а не просто доверяя LLM). Сосредоточьтесь на навыках, которые AI не может легко заменить: коммуникация, декомпозиция проблем, предметные знания. Рассмотрите смежные роли - прежде всего QA и аналитиков, как потенциальные точки входа в индустрию. Рассмотрите стажировки, подрядную работу или участие в open source. Не будьте «просто еще одним новым джуном, которого нужно учить и чуть»; будьте инженером, который сразу полезен и быстро учится. Создайте портфолио на github, особенно проекты, интегрирующие AI-API.
Все эти рекомендации банальные и в целом не сильно отличаются от рекомендаций, которые я бы дал джунам год или два назад. При этом они до сих пор актуальны - большая часть джунов с которыми я сталкиваюсь при найме так и не сделали ничего из описанного.
Senior-разработчикам: Меньшее джунов означает, что больше рутинной работы ляжет на вас. Вам точно стоит попробовать работу хотя бы с самыми популярными AI-инстурментами, понять их возможности и ограничения, а также показать работодателям, что вы готовы их использовать. Будьте неофициальным наставником через open source или обучение коллег из других отделов (чтобы не терять навыки обучения джунов). Будьте откровенны с руководством относительно рисков команд, состоящих только из Senior. Если спрос на джунов восстановится, будьте готовы к эффективному онбордингу и делегированию задач с использованием AI. Ваша ценность — в умножении результативности всей команды, а не только в вашем собственном коде.
Навыки
Пессимистический сценарий: навыки программирования могут атрофироваться, поскольку AI пишет большую часть кода.
84% разработчиков в США регулярно используют AI-помощников. В России это скорее 30-50%. Это исключительно мое мнение-наблюдение. При появлении новой ошибки или необходимости написать новую функциональность, разработчики рефлекторно начинают писать промпты и собирать вместе AI-сгенерированные фрагменты, а не пишут код с нуля. Меня больше всего смущают баги - так как именно на багах мы обучаемся "отладке", то есть погружению вглубь проблемы. И именно на таких задачах происходит обучение (на мой взгляд). Отсутствие этих навыков приведет к тому, что багу, которую не смог решить AI не сможет решить никто (из сотрудников компании). С другой стороны именно на багах AI сейчас ошибается чаще всего, и в них все равно приходится разбираться самому. Что будет через 3-5 лет - посмотрим.
Некоторые Senior-инженеры опасаются, что это порождает поколение, которое не может хорошо программировать самостоятельно, — своего рода деградацию навыков. Я бы не был так пессимистичен. Даже сейчас у нас есть разработчики с крайне глубокими знаниями с одной стороны и подавляющее большинство, которые, например, ничего не знаю про устройство ОС - им это не нужно. Скорее всего тут будет также - будут эксперты, которые могут написать код лучше\быстрее\безопаснее, чем средний разработчик, использующий AI-инструменты (но именно таких будет большинство).
Оптимистический сценарий: пока AI обрабатывает рутинные 80% задач, люди сосредотачиваются на 20% самых сложных задач. Примерно также как мы перешли от ассемблера к высокоуровневым языкам программирования, также как массовое распространение качественных библиотек позволяет нам не писать один и тот же код десятки раз. Архитектура, сложные интеграции, UI-дизайн, обработка исключительных ситуаций: проблемы, которые машины в одиночку решить не могут. Вместо того чтобы делать глубокие знания бесполезными для большинства, повсеместность AI сделает человеческий опыт более важным, чем когда-либо. Инженер будет использовать AI как "силовой" множитель, но должен глубоко понимать систему, чтобы эффективно им управлять.
Если у всех есть доступ к AI-агенту для кодинга, то опытных разработчиков отличает умение понять, когда AI ошибается или работает не оптимально. Как сказал один Senior-инженер: «Лучшими инженерами-программистами будут не самые быстрые кодеры, а те, кто знает, когда не доверять AI».
Программирование меняется: меньше печатания шаблонного кода, больше проверки вывода AI на логические о��ибки, недостатки безопасности и несоответствие требованиям. Критически важными навыками становятся архитектура ПО, проектирование систем, настройка производительности и анализ безопасности. AI может быстро создать веб-приложение, но эксперт-инженер гарантирует, что AI следовал лучшим практикам безопасности и не создал race condition.
Мнения разработчиков в 2025 году разделились. Некоторые признались, что почти никогда не пишут код «вручную» и считают, что технические собеседования должны эволюционировать. Другие утверждали, что пропуск основ приводит к большему количеству «тушения пожаров», когда вывод AI не работает. Отрасль начинает ожидать от инженеров и того, и другого: скорости работы с AI и фундаментальных знаний для обеспечения качества.
Отмечу кстати еще один забавный момент. Когда AI начинает писать много кода - одна из важнейших задач это code review. И наверное, каждый из нас знает на сколько сложнее отсмотреть несколько патчей на тысячу строк кода в день. Это очень высокая когнитивная нагрузка, которая крайне выматывает. С другой стороны - это именно то, что делает, например, Линус Торвальдс на протяжении десятков лет. Он уже очень редко пишет сам, скорее изредка редактирует присылаемые патчи. И большая часть его работы именно глубинное понимания того, как работает ядро, и десятки code review в день.
Я не разделяю мнения, что код превращается в "Черный ящик". Любое современное приложение это использование десятка, а то и пары тысяч библиотек (привет JavaScript). И никто не понимает как это все работает внутри. Я видел немало разработчиков, которые с трудо�� могут диагностировать проблему внутри библиотеки и еще меньше тех, кто может ее поправить, а не просто поставить костыли в своем коде или просто переключиться на другую библиотеку, где такой ошибки нет. Я скорее вижу, что есть разработчики которые могут копать глубоко, таких меньшинство, а есть те, которые не могут или не хотят это делать. Это скорее отдельный навык или личная предрасположенность, так было и раньше. И так может быть и дальше - кто-то будет копаться внутри AI кода, а кто-то будет просто 10 раз просить разные модели переписать ошибочный кусок кода или подставить костыли.
Что с этим делать:
Джунам: Используйте AI как инструмент обучения, а не костыль. Когда AI-агенты для кодинга пишут за вас код, анализируйте, почему он работает, выявляйте слабые места. Время от времени отключайте помощника AI и пишите ключевые алгоритмы с нуля. Изучайте основы информатики: структуры данных, алгоритмы, сложность, управление памятью. Реализуйте проекты дважды: один раз с AI, один раз без, и сравнивайте результаты. Изучите промпт-инжиниринг и мастерство владения инструментами. Углубляйте дополнительные навыки, которые AI не может воспроизвести: проектирование систем, интуиция в пользовательском опыте, понимание параллелизма. Покажите, что вы можете и быстро создавать решения с помощью AI, и решать сложные проблемы, когда он не справляется. Разбирайтесь в тестировании и отладке: пишите модульные тесты, читайте stack trace, не обращаясь сразу к AI, привыкайте к отладчикам. Стоит также начать работать над своими soft skills, учиться выстраивать эффективные коммуникации с коллегами и постановщиками задач. Чаще задавать себе вопросы - зачем и почему я делаю то или иное изменение. Если суммировать - вам надо учиться code review без хорошей базы написания кода. Будет непросто, и базу все равно придется набирать.
Senior-разработчикам: Позиционируйте себя как гаранта качества и сложных решений. Оттачивайте свою основную экспертизу: архитектура, безопасность, масштабирование, предметные знания. Практикуйтесь в моделировании систем с AI-компонентами и продумывании режимов отказа. Следите за новыми уязвимостями в коде, сгенерированном AI. Примите свою роль наставника и рецензента: определяйте, где использование AI приемлемо, а где обязательно писать руками (код, связанный с платежами или безопасностью). Погружайтесь в творческую и стратегическую работу; пусть комбинация Junior+AI занимается реализаций рутинных API, пока вы решаете, какие API нужны, проектируете хорошие контракты для этих API. Инвестируйте в soft skills и междисциплинарные знания. Следите за новыми инструментами и лучших практик. Удваивайте ставку на то, что делает разработчика-человека незаменимым: здравый смысл, системное мышление и наставничество. Защищайте свою творческую страсть через прототипы, хакатоны или исследование новых технологий
Специалисты vs универсалы
Пессимистический сценарий: Узкие специалисты рискуют столкнуться с автоматизацией или исчезновением своей ниши.
Учитывая скорость, с которой модели, инструменты и фреймворки появляются и устаревают, делать ставку в карьере на один стек технологий рискованно. Гуру в устаревшем фреймворке может внезапно обнаружить, что его знания менее востребованы, когда новый ИИ-инструмент справляется с этой технологией при минимальном вмешательстве человека. Разработчики, узко специализирующиеся на «одном стеке, фреймворке или продуктовой области», могут проснуться и обнаружить, что эта область пришла в упадок или стала избыточной.
Вспомните разработчиков COBOL, Flash или специалистов по движкам для мобильных игр, которые не сменили направление, когда отрасль ушла вперед. Разница сейчас — в темпе изменений. Автоматизация с помощью ИИ может сделать определенные задачи программирования тривиальными, подрывая значимость ролей, которые были сосредоточены на этих задачах. В целом - ничего нового - в ИТ нужно постоянно обучаться.
Российская специфика - в гос структурах все будет меняться на порядок быстрее. И AI ассистенты там будут появлятся не скоро, особенно если появится новая регуляторка и принуждение к использованию только российских инструментов.
Оптимистичный сценарий: специализация в новой форме: «универсальный специалист» или T-shaped разработчик. Глубокие знания в одной-двух областях (вертикальная черта), широкое знакомство со многими другими (горизонтальная черта). Такие инженеры становятся «связующим звеном» в междисциплинарных командах; они общаются со специалистами другого профиля и при необходимости заполняют пробелы.
Компаниям больше не нужны разработчики, которые либо слишком поверхностны, либо слишком узко сфокусированы; им нужна сильная ключевая компетенция плюс способность работать со всем стеком. Частично причина в эффективности: T-shaped инженер может решать проблемы от начала до конца, не дожидаясь передачи задачи. Частично — в инновациях: перекрестное опыление знаний приводит к лучшим решениям.
Инструменты ИИ на самом деле больше усиливают возможности универсалов, позволяя одному человеку легче работать с несколькими компонентами. Бэкенд-инженер может полагаться на помощь ИИ для создания приемлемого пользовательского интерфейса; фронтенд-специалист может поручить ИИ сгенерировать серверный шаблонный код. Среда, богатая ИИ, позволяет людям действовать шире. В то же время узкие специалисты могут обнаружить, что их ниша частично автоматизирована, и у них нет простого способа расширить кругозор.
Что с этим делать:
Начинающим разработчикам: Заложите широкий фундамент рано. Даже если вас наняли на конкретную роль, заглядывайте за пределы своей «башни». Если занимаетесь мобильной разработкой, изучите основы бэкенда; если фронтендом — попробуйте написать простой сервер. Изучите процесс развертывания и такие инструменты, как Docker или GitHub Actions. Определите одну-две области, которые вас искренне увлекают, и углубитесь в них: это станет вашей вертикальной экспертизой. Позиционируйте себя как гибридного специалиста: «full- stack разработчик со специализацией на облачной безопасности» или «фронтенд-разработчик с экспертизой в UX». Используйте ИИ-инструменты для быстрого изучения новых областей; когда вы новичок в бэкенде, попросите ChatGPT сгенерировать стартовый код API и изучите его. Выработайте привычку к постоянному переобучению. Участвуйте в хакатонах или кросс-функциональных проектах, чтобы заставить себя работать в режиме универсала. Скажите своему менеджеру, что хотите получить опыт в разных частях проекта. Адаптивность — это суперсила в начале карьеры.
Опытным разработчикам: Составьте карту своих навыков: в чем вы эксперт, с какими смежными областями вы знакомы лишь поверхностно? Выберите одну-две смежные области и начните в них разбираться. Если вы специалист по базам данных на бэкенде, освойте современный фронтенд-фреймворк или изучите основы ML-пайплайнов. Выполните небольшой проект в своей слабой области с помощью ИИ. Интегрируйте свою глубокую экспертизу в новые контексты; если вы специализируетесь на производительности веб-приложений, исследуйте, как эти навыки применимы к оптимизации ML-инференса. Выступайте за то, чтобы ваша роль стала более кросс-функциональной, или сами спроектируйте ее такой. Вызовитесь быть «чемпионом по интеграции» для проектов, затрагивающих несколько областей. Будьте наставником, чтобы распространять навыки, и сами учитесь у своих подопечных. Обновите резюме, чтобы отразить универсальность. Используйте свой опыт, чтобы выявлять шаблоны и передаваемые знания. Станьте образцом T-образного специалиста: глубокая экспертиза в своей области (дает авторитет и уверенность), но активное горизонтальное развитие.
В целом это универсальные советы, которые даже без развития AI имеют смысл.
Образование
Один из сценариев: университеты остаются важными, но с трудом поддерживают актуальность в части инструментов. При этом образование остается фундаментом и еще больше фокусируется на общих принципах построения ПО, архитектуре, а также заложат базу для тех самых T-shaped разработчиков. Университеты также могли бы начать обучать code review или общим принципам оценки кода, а также новым стандартам в части безопасного написания кода. Общая идея в том, чтобы хороший университет будет закладывать фундамент и развивать мышление в принципе.
В общем - ничего нового, большая часть университетов не даст вам знаний по облачным технологиям, современному DevOps и так далее.
Тогда как будут учиться AI навыкам? Скорее всего на статьях и видео от экспертов. Я верю в самообучение на открытых материалах, а вот в появление новых курсов, которые дают действительно качественные знания - не верю.
Сценарий перемен: традиционное образование все больше заменяется новыми системами. AI в целом, уже сейчас активно влияет на образование, при этом школьники и студенты как раз быстрее всех узнают и пробуют использовать новые технологии.
Возможно, будущие студенты еще больше разочаруются в знаниях, которые дают университеты, а работодатели перестанут совсем ценить дипломы (так как непонятно, кто его получил - студент или AI-модель). В этом случае мы увидим очередной виток развития онлайн-курсов, стажировок, буккемпов, хакатонов и прочих активностей, которые организуются совместно с компаниями.
Сам ИИ предлагает новые способы обучения: ИИ-тьюторы, интерактивные песочницы для кода, персонализированное обучение вне стен университетов.
Что с этим делать:
Джунам и учащимся: Если вы учитесь в вузе, не полагайтесь исключительно на свою программу. Дополняйте учебный план реальными проектами: создайте веб-приложение, внесите вклад в open source. Ищите стажировки или программы co-op. Если в вашей программе не хватает горячих тем, изучайте их через онлайн-платформы. Если учитесь сами, сосредоточьтесь на убедительном портфолио: как минимум один существенный проект с хорошей документацией. Будьте активны в сообществе разработчиков: вносите вклад в open source, пишите технические посты. Создавайте сеть контактов через LinkedIn, митапы, dev-мероприятия. Найдите опытного наставника, который поможет с обучением и сможет поручится за вас. Учитесь непрерывно; период полураспада технических навыков короток. Используйте ИИ как своего личного репетитора.
Опытным разработчикам: инвестируйте в непрерывное образование: онлайн-курсы, воркшопы, конференции, сертификации. Подтверждайте свои навыки новыми способами; будьте готовы к собеседованиям, которые оценивают текущую компетентность через реальные задачи. Поддерживайте пет-проекты с новыми технологиями. Отражайте это в собственном карьерном росте: реальные достижения и непрерывное обучение значат больше, чем дополнительные степени.
Руководителям: Пересмотрите требования к вакансиям: действительно ли новому сотруднику нужен диплом, или вам нужны определенные навыки и способность учиться? Выступайте за найм, основанный на навыках (skills-first hiring), чтобы расширить пул талантов. Поддерживайте внутренние учебные программы внутри компании. Отстаивайте круги наставничества для джуниоров без формального образования. Взаимодействуйте с вузами и альтернативными системами обучения: выступайте консультантом, гостевым лектором, давай обратную связь по пробелам в учебных планах.
В этих советах вы тоже наверняка не увидели ничего нового. Я специально это выделяю, чтобы показать, что влияние новых инструментов на индустрию не будет на столько глобальным. В обучении хватает своих собственных накопившихся проблем, которые надо решать, но появление очередного Claude Code никак их не решает (и не должно).
Вместо итогов
Эти сценарии не исключают друг друга. В реальности скорее всего будет какой-то гибрид или мы увидим разное поведение в разных индустриях, разных компаниях, разных университетах.
Одни компании сократят найм джунов, в то время как другие расширят его в новых областях. Разработчики могут проводить утро за ревью кода, а после обеда погрузятся в создание высокоуровневой архитектуры.
Общая мысль: изменения — единственная постоянная. Следя за технологическими трендами (и сохраняя здоровый скептицизм по отношению к ним), вы избежите неожиданностей от хайпа или паникерства. Обновляя навыки, диверсифицируя способности и фокусируясь на уникально человеческих аспектах (креативность, критическое мышление, коллаборация), вы останетесь в игре.
Будет ли будущее возрождением программирования или миром, где код пишет сам себя, спрос всегда будет на инженеров, которые мыслят целостно, учатся непрерывно и направляют технологии на решение реальных бизнес проблем.
Лучший способ предсказать будущее — активно строить е��о.
