Устойчиво ли использование ИИ в разработке? Взгляд сеньора через три года

Когда говорят об искусственном интеллекте в разработке, чаще всего звучат две крайности. Первая — восторженные отчёты о росте продуктивности, авторы которых обычно используют ИИ всего полгода и редко занимаются реальной разработкой. Вторая — детальные архитектурные схемы от вендоров, где ИИ аккуратно вписывается в жизненный цикл разработки, но за кадром остаются живые люди и их ежедневные трудности.

Реальность через три года

Автор статьи, сам senior-инженер, предлагает взглянуть на ситуацию изнутри — из команды, которая уже три года активно использует ИИ. Вопрос не в том, работает ли технология, а в том, как она меняет саму работу и роль старшего разработчика. Становится ли его позиция более осмысленной или, наоборот, размывается?

По наблюдениям автора, глубокое внедрение ИИ приводит к парадоксальному эффекту: мы начинаем строить до того, как подумать. Вместо того чтобы сначала спроектировать решение, команды всё чаще генерируют код на основе подсказок, а потом пытаются осмыслить результат. Это меняет не только процесс, но и саму суть инженерной работы.

Имеет ли смысл нынешняя роль senior-инженера?

Когда ИИ берёт на себя рутину — написание шаблонного кода, автодополнение, рефакторинг — что остаётся старшему разработчику? Автор отмечает, что ключевой компетенцией становится не столько умение писать код, сколько способность задавать правильные вопросы, оценивать качество предложений ИИ и принимать сложные архитектурные решения, которые алгоритм пока не может обосновать.

Однако возникает опасение: не превращается ли senior-инженер в «надзирателя» за ИИ, теряя глубокое понимание системы? Если мы строим до того, как подумать, то и исправлять ошибки приходится постфактум, а не предотвращать их на этапе проекта. Это может привести к росту технического долга и снижению качества решений.

В конечном счёте, устойчивость такого подхода остаётся под вопросом. Организации, глубоко внедрившие ИИ, должны пересмотреть, что они ожидают от senior-инженеров — и готовы ли они платить за рецензирование кода, сгенерированного ИИ, а не за создание собственных архитектурных решений.