Ближайшие два года в разработке: что нас ждет с точки зрения AI 🤖

Addy Osmani (Google Cloud AI director, 14 лет в Chrome/DevTools) разбирает в своем недавнем посте пять ключевых вопросов, которые определят нашу профессию в 2026-2027. Поделюсь главными тезисами + своими мыслями.

1. Проблема junior-разработчиков 👨‍💻

Исследование Harvard на 62 млн работников показало: компании, внедрившие генеративный AI, сокращают наем junior на 9-10% в течение 6 кварталов. При этом наем senior почти не меняется.

Big Tech за последние 3 года наняли на 50% меньше выпускников. Логика проста: зачем платить junior $90K, если AI-агент справляется дешевле?

Но есть и оптимистичный сценарий: AI может разблокировать спрос на разработчиков в новых индустриях — healthcare, manufacturing, агро. Не заменить, а распределить разработку туда, где её раньше не было.

Мои мысли: Долгосрочный риск очевиден — если обрубить pipeline junior-ов сегодня, через 5-10 лет получим дефицит senior/tech lead. Индустрия будет рубить сук, на котором сидит.

2. Атрофия навыков или их усиление? 🧠

84% разработчиков используют AI регулярно. Многие новички вообще не пишут код "с нуля" — только compose промпты и склеивают AI-generated куски.

Риск: поколение, которое не умеет дебажить или писать алгоритмы самостоятельно. AI вносит subtle баги и уязвимости, которые junior могут не заметить.

Контр-сценарий: раз AI берет рутинные 80%, человек фокусируется на сложных 20% — архитектура, интеграции, edge cases. Глубокие знания становятся критичнее, а не наоборот.

Цитата из статьи: "Лучшие инженеры — не те, кто быстрее кодит, а те, кто знает, когда не доверять AI."

Мои мысли: Мы в RetailCRM видим это на практике. AI помогает быстро генерить код, но review требует большего внимания. Архитектурные решения и security всё еще полностью на людях.

3. Роль разработчика: аудитор или оркестратор? 🎭

Пессимистичный вариант: разработчик превращается в "code janitor" — проверяет AI-generated PR, исправляет баги, следит за compliance. Творчество убито.

Оптимистичный: разработчик становится оркестратором — проектирует системы, распределяет задачи между AI-агентами и сервисами, склеивает решения из множества компонентов. Роль становится междисциплинарной: инженер + архитектор + продуктовый стратег.

Мои мысли: Со своей стороны вижу скорее второй вариант. Ключ в том, как компания интегрирует AI. Если видит его как замену труда, то получит аудиторов. Если как усилитель команды — получит оркестраторов.

4. T-shaped инженеры vs узкие специалисты 🔧

Узкая специализация становится рискованной. AI может автоматизировать нишу, и специалист останется не у дел (вспомните Flash, COBOL).

Тренд: T-shaped разработчики — глубокая экспертиза в 1-2 областях + широкий кругозор в других. 45% вакансий уже требуют знаний в нескольких доменах. AI как раз помогает: backend-разработчик с AI может нарисовать UI, frontend — сгенерить серверную часть.

Мои мысли: Полностью согласен. У нас в команде наиболее эффективны именно T-shaped специалисты. Исторически мы стараемся брать фулл-стеков. Понятно, что сейчас невозможно найти одинаково сильного человека и в бекенде, и во фронте, но более широкий кругозор позволяет снимать ботлнеки и работать более компактными командами. А с приходом AI в одного человека запилить очень приличный не то, что MVP, а вполне себе небольшой продукт.

↓ продолжение

🔗 Инженерия и AI | Ilyas Salikhov