Хабр Курсы для менеджеров
РЕКЛАМА
Большая витрина: от крупнейших школ до частных авторов. Сравнивайте по цене, длительности, формату и выбирайте самый подходящий курс!
Поток Менеджмент доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 9
Вопрос к вашему тезису про насмотренность. У кого больше шансов через пять лет: у джуна, который игнорирует ИИ и пишет всё руками с нуля или у того, кто работает с агентом, но разбирает каждую его строчку? Первый получает тот самый опыт ошибок, но безнадёжно медленен. Перегнать бегущих с ассистентом сложно. Второй держит скорость, но рискует остаться оператором. Есть ли между ними середина или это уже развилка без общего пути?
Полностью отказываться от ИИ сейчас тоже кажется неправильным т.к можно просто отстать от тех, кто научился эффективно с ним работать. Тем более ИИ хорошо помогает изучать новые технологии. Но джуну я бы не советовал отдавать агенту весь цикл решения задачи. На первых порах лучше использовать его как помощника: для объяснений, подсказок и ревью, а проектировать, писать код и дебажить самому.
Поэтому я за золотую середину: ИИ нужно использовать, но важно, чтобы он помогал получать опыт, а не заменял его. Так постепеннно будет появляться насмотренность.
Польза ИИ - золотая середина.
На моей практике, время уменьшается, если мы хотим просто быстро проверить гипотезу. А вот для прод решения, действительно уменьшается лишь часть.
Я пробовала подход в написании небольших частей, и пожалуй это самый продуктивный подход, так ты уменьшаешь время на банальное написание, при этом четко регулируешь контекст. В ином случае когда ставим большую задачу, через несколько итераций забираешь 30 измененных файлов, у тебя уходит в 2 раза больше времени на редактирование и проверку.
А вот на счет остальных этапов, как по мне время не осталось прежним, а даже увеличилось. С ИИ я банально пишу больше кода, затрагиваю больше зависимостей, которые дольше проверяются на код ревью, и дольше тестируются. Даже в формате MVP проекта, с ИИ получается полноценный проект, который в формате MVP должен пройти остальные этапы.
если junior больше не пишет простой код, откуда через несколько лет возьмётся middle (впоследствии — senior), который способен понять, что ИИ написал сложный код неправильно?
Вы исходите из посыла что в будущем потребуется столько же разработчиков как и сейчас.
Но это не так.
Уже сейчас люди с опытом в IT не могут найти работу. Из-за ускорения кодогенерации с помощью ИИ количество ставок сокращается.
То есть новых айтишников индустрии не надо, старых пристроить на работу не можем.
Поэтому и не берут джунов, компаниям это не выгодно.
Но джуны в IT сами виноваты что выбрали эту профессию, погнались за большими деньгами и вот итог.
Пусть переучиваются на другие профессии, никто не обещал что все найдут работу в айти
Я как раз не исхожу из того, что разработчиков в будущем обязательно потребуется столько же, сколько сейчас. Их действительно может стать меньше, это я не отрицаю.
Мой посыл немного о другом. Когда-то значительная часть разработки была простыми сайтами, затем появились SaaS, PaaS, облачные платформы, сложные распределённые системы и огромное количество внутренних сервисов. Теперь ИИ ещё сильнее снижает стоимость создания нового софта. То есть кода и систем вокруг нас может стать больше, даже если людей для их создания потребуется меньш, но все эти системы кто-то должен понимать, поддерживать и проверять, особенно там где цена ошибки высока. Если ИИ допустит ошибку в системе банка, аргумент «код написал ИИ и другой ИИ проверил его по чек-листу» не вернёт потерянные деньги.
Конечно, ошибается и человек. Поэтому и появились code review, QA. Необходимость в специалистах, которые способны заметить ошибку ИИ и разобраться в системе, никуда автоматически не исчезает.
И вот здесь возникает мой вопрос: если компании перестают брать джунов, потому что простые задачи выгоднее отдавать ИИ, то откуда через 5–10 лет возьмутся специалисты, способные разбираться уже в сложных проблемах.
если компании перестают брать джунов, потому что простые задачи выгоднее отдавать ИИ, то откуда через 5–10 лет возьмутся специалисты, способные разбираться уже в сложных проблемах.
Это будут те же самые специалисты что и сейчас, только на 5-10 лет старше))
Нас на несколько поколений хватит с этим ИИ, а потом наверно только ИИ и останется, потому что мы уже будем не нужны...
Возможно, но довольно рискованно рассчитывать, что нынешнего поколения специалистов хватит на следующие 10–20 лет. Люди уходят из профессии, меняют специализацию, некоторые становятся руководителями, а технологии и сами системы продолжают меняться. При этом опыт не передаётся так просто.
Если через 10 лет окажется, что для сложных и критичных систем не хватает людей, а специалистов будет не хватать, быстро вырастить опытного инженера вряд ли получится. Я как раз обозначал в статье, что вход в профессию сокращают раньше, чем убедились, что специалисты на следующих уровнях действительно перестанут быть нужны.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
ИИ частично ускорил разработку. А что насчёт всего остального?