ИИ съел мою профессию: почему нейросети превратили разработку в псевдоработу 🤖

Продолжаем серию про ИИ и рынок. В прошлых постах мы уже эффект «экономии мышления» и как ИИ меняет практику аналитиков. Сегодня — взгляд из разработки.

Я Артём Геташвили — Senior Python Developer в Bureau 1440. Разбираю, как ИИ не сделал нас гениями, а превратил в надсмотрщиков за ботом. И нет, я не против прогресса. Я против того, чтобы он превращал нашу работу в бессмысленную рутину.

❌Отказаться от ИИ? Не выход
Вопрос уже не «заменит ли тебя ИИ», а «заменит ли тебя разработчик, который им пользуется эффективно?». Отказываться — значит отдать своё место. Но если просто «причёсываешь» код за ИИ — остаёшься в прошлом.

🔍Что творится на рынке?
🔵ИИ закрывает задачи, но убивает смысл.
Джуны больше не пишут код — ИИ генерирует CRUD, фиксит баги и лепит MVP за пару часов.

⚡️ Парадокс: по данным последнего опроса Stack Overflow, пока использование ИИ-инструментов растет, доверие к ним падает. Только 33% разработчиков реально доверяют точности ИИ, а 46% — активно НЕ доверяют.

Мы получили «помощника», но работа превратилась в бесконечный дебаг его «почти правильных» решений. 66% разработчиков назвали это главной фрустрацией. Сразу за ней идет вторая — 45% признают, что дебажить AI-код дольше, чем писать самому. Думаете, вы пишете код? Нет, вы просто редактируете сгенерированный мусор.

🔵Вакансии-мутанты и смерть hard skills
Логика работодателя стала пугающе простой: «Зачем платить эксперту, если GPT делает почти то же самое за копейки?».

В итоге рынок наводнили вакансии-мутанты: ищут middle+, который знает 5 фреймворков, сам себе DevOps и мастер промпт-инжиниринга, но предлагают зарплату, унизительную для такого набора навыков.

Фокус сместился. Раньше на собеседовании спрашивали: «Как ты оптимизируешь этот запрос?». Теперь негласно подразумевается: «Сможешь ли ты составить промпт, чтобы ИИ оптимизировал его за тебя?». Знание фреймворков превратилось в умение обслуживать нейросеть.

👥Что происходит с нами?
🔵Кризис профессиональной идентичности
Вместо углубленной работы и продумывания архитектуры — правка сгенерированного “кода”: почти 40% разработчиков считают, что ИИ плохо справляется со сложными, архитектурными задачами. Работа вроде и есть, но смысла в ней всё меньше.
🔵Тревога за будущее
"А если завтра ИИ научится чинить себя сам? А если менеджер самостоятельно сможет создать нужный промпт?" — такие мысли посещают каждого второго разработчика.
🔵Потеря экспертизы
Мы перестаем понимать, как работает код, который правим. Становимся компиляторами между требованиями и ИИ-генератором.

⚡️Как не стать "надстройкой над GPT"?
1️⃣ Переверни пирамиду ответственности
Делай то, что ИИ делает плохо:
🔵ИИ генерирует функции → ты проектируешь систему
🔵ИИ автоматизирует рутину → ты решаешь архитектурные задачи
🔵ИИ предлагает код → ты оцениваешь безопасность и масштабируемость

Опрос SO показал: 75% идут к человеку, когда "не доверяют ответу ИИ", 62% — при вопросах безопасности.

Твоя работа — быть этим человеком.

2️⃣ Правило двух инструментов
Не гонись за всем. Выбери несколько инструментов и изучи их достаточно глубоко.
Например:
🔵GitHub Copilot для генерации кода
🔵Claude для анализа и рефакторинга

Глубина > широты.
Лучше быть экспертом в двух инструментах, чем дилетантом в десяти.

3️⃣ Научись видеть границы ИИ
Установи четкие правила:
🔵Если на дебаг уходит в 2+ раза больше времени, чем на написание — ИИ не помог;
🔵Никогда не доверяй ИИ вопросы безопасности;
🔵Всегда проверяй понимание алгоритмов, которые предлагает ИИ.

4️⃣ Сохраняй экспертизу
🔵Продолжай изучать фундаментальные принципы;
🔵Читай и анализируй код, который генерирует ИИ, а не просто копируй;
🔵Задавайся вопросом: "А как бы я это сделал сам?".
🫥🫥🫥🫥🫥🫥
Делитесь, что у вас с ИИ в моем опросе “Что вас больше всего бесит в работе с кодом от нейросетей?”.

Если вам надоело дебажить ИИ и судорожно бежать за новыми тулзами, то на сессии с Артёмом сможете собрать свой набор рабочих инструментов и научиться решать ваши задачи.

➡️ Записаться на тестовую сессию с Артёмом