С 2021 года я работаю на стыке двух отраслей – цифровой и сельского хозяйства. За это время мышление у меня заметно профдеформировалось: я все чаще смотрю на другие сферы через сельхоз-призму. Тем, кто далек от агропрома, такая аналогия может показаться странной. Но прежде чем спорить, попробуйте дочитать до конца.
На прошлой неделе я уже писал о том, заменят ли программистов вайбкодеры, агенты и генеративные большие модели. В ответ получил немало мнений, критики и комментариев. Теперь хочу продолжить свою мысль через неожиданную, но, как мне кажется, точную аналогию – между ИТ и племенным животноводством. Да простят меня айтишники и племенные бычки.
Любое племенное хозяйство держится не на всем стаде сразу, а на ядре – линии, которая сохраняет и стабильно передает лучшие признаки дальше. Пока это ядро поддерживается, качество можно воспроизводить из поколения в поколение. Если же ядро ослабить или перестать обновлять, деградация следующих поколений становится лишь вопросом времени и влечёт к утрате породы.
С ИТ, как мне кажется, происходит нечто похожее.
Племенное ядро отрасли – это не только сильные специалисты, но и вся система профессионального воспроизводства: инженерная культура, ревью, архитектурное мышление, дисциплина, понимание алгоритмов, знание основ, умение отвечать за последствия решений. Любое ядро должно кем-то пополняться, освежаться и непрерывно улучшаться. И здесь важнейшую роль играют джуны.
Джун – это не просто дешевый исполнитель на простых задачах. Это слой, из которого со временем вырастают мидлы, сеньоры, техлиды и архитекторы. Через рутину, мелкие задачи, ошибки, ревью и набивание руки человек постепенно начинает не просто писать код, а понимать систему.
Именно этому механизму роста сегодня угрожает ИИ.
Да, ИИ быстрее сгенерирует код. Да, он может сделать это чище, аккуратнее и без лишних вопросов. Но если отдать машине весь слой задач, на котором раньше учились люди, то какой-то джун не получит практику, не научится читать чужой код, не разберется, почему одно решение работает, а другое ломает систему. А значит, позже из него не вырастет ни уверенный мидл, ни сильный сеньор.
И вот в этом я вижу главную проблему. Не в том, что ИИ заменит программистов. А в том, что он может начать вытеснять сам механизм воспроизводства программистов.
Проблема еще и в том, что автоматизируется не вершина профессии, а её учебный фундамент. Раньше новичок входил в ремесло через простые задачи: чинил мелочи, писал типовой код, ошибался, получал замечания на ревью, переписывал, учился видеть последствия своих решений. Это не был самый красивый путь, но он работал.
Сейчас именно этот слой и оказывается первым кандидатом на автоматизацию. Не ответственность, не архитектура, не инженерное суждение, а тот участок, на котором раньше вообще происходило профессиональное взросление.
На короткой дистанции логика бизнеса понятна. Если агент делает типовую задачу быстрее джуна и не требует времени сеньора на обучение, выбор выглядит очевидным. Но в долгую такая логика начинает проедать собственный кадровый запас. Сильные инженеры не берутся с рынка в готовом виде и в нужном количестве. Они вырастают из тех, кому когда-то дали право ошибаться, разбираться и постепенно брать на себя больше ответственности.
Если отрасль перестает выращивать начинающих специалистов внутри, она некоторое время живет за счёт накопленного запаса. А потом внезапно выясняется, что сильных инженеров мало, стоят они дорого, а новые почти не появляются.
Поэтому джун – это не досадная нагрузка на бизнес. Это ремонтный молодняк отрасли, из которого потом обновляется весь сильный слой. И если ИИ съест джунские задачи, индустрия рискует съесть собственный кадровый фонд.
Но отсюда не следует, что нужно просто вернуть старый мир и снова посадить джунов на бесконечное форматирование дискет (боже, как я стар) и написание простых процедур по работе с данными. Этого уже не будет. Если ИИ оказался лучше человека на большом пласте рутинной работы, значит старый путь входа в профессию придется перестраивать.
Новый джун должен расти не как дешёвая пара рук, а как младший инженер по пониманию системы. Учиться не только писать, но и читать. Не только генерировать, но и проверять. Не только радоваться быстро сгенерированному красивому коду, но и понимать, почему он работает, где хрупок и что именно может сломаться.
Если признать, что проблема реальна, то одной метафоры недостаточно. Племенное ядро не сохраняется само собой – его поддерживают осознанно. С ИТ, кажется, придется делать то же самое.
Во-первых, нужен нормальный контур входа студентов в профессию через ре��льную практику в ИТ-компаниях. Не формальную стажировку ради галочки, а работу с ограниченным набором реальных задач и наставничеством.
Во-вторых, работодателей нужно поощрять за выращивание джунов. Сейчас молодой специалист для бизнеса часто выглядит как издержка: его надо учить, ревьюить, страховать от ошибок. Если отрасль хочет сохранить механизм воспроизводства кадров, эта нагрузка не должна целиком ложиться только на работодателя. Например, меры поддержки ИТ-компаний можно частично увязать с реальной работой по выращиванию молодых специалистов: наличием практикантских мест, стажерских программ, наставничества и первых позиций для джунов.
В-третьих, нужно разделять продукты, в которых ИИ был инструментом, и продукты, в которых человеческое инженерное участие было сведено к минимуму. Речь не о запрете ИИ, а о прозрачности уровня человеческой ответственности. Если за цифровым продуктом по сути не стоит инженерная приёмка, это должно быть понятно. Этот критерий нужно использовать как риск и, например, ограничивать включение таких продуктов в реестры специализированного ПО.
Главная угроза ИИ, как мне кажется, не в том, что он заменит программистов. Главная угроза в том, что он может помочь индустрии разрушить механизм выращивания программистов.
Поэтому главный вопрос сегодня звучит не так: заменит ли ИИ программистов?
А так: сумеем ли мы сохранить систему, которая вообще делает появление сильных программистов возможным?
зы. Кстати, я со своей стороны с радостью даю молодому поколению шанс набраться опыта и с удовольствием всегда нанимал молодых специалистов, давал им практические задачи и наставлял. Немало молодых специалистов продолжили работу в структурах, куда я их приглашал.
Автор: bormee
