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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ну 22-летние сеньоры это отдельный жанр) Хотя если человек с 14 лет кодит - вполне реально. Другое дело что таких единицы, а курсы обещают "стань сеньором за 9 месяцев".
Да я понял что сарказм) Статистика от реального человека после практикума была бы кстати очень интересна. Все эти Revelio Labs и Stanford - агрегаты, а вот конкретный путь "закончил курс → N откликов → M собесов → оффер/не оффер" это совсем другой уровень данных.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ну 22-летние сеньоры это отдельный жанр) Хотя если человек с 14 лет кодит - вполне реально. Другое дело что таких единицы, а курсы обещают "стань сеньором за 9 месяцев".
Да я понял что сарказм) Статистика от реального человека после практикума была бы кстати очень интересна. Все эти Revelio Labs и Stanford - агрегаты, а вот конкретный путь "закончил курс → N откликов → M собесов → оффер/не оффер" это совсем другой уровень данных.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.