Update по замене программистов при помощи AI

Заменяет ли AI программистов в 2026 году?
Краткий ответ: нет, но с нюансами.

С момента релиза ChatGPT прошло уже 3.5 года. За это время как сами модели так и тулы на основе этих моделей проделали большой путь.
Если в 2023 это был просто какой-то бесполезный прикол. То благодаря появлению CoT (Chain of Thought) и RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) в 2024 стало понятно, что это как минимум может заменить собой поиск в интернете и Google Search под большой угрозой. Кроме того, для кода это стало заменять StackOverflow, Google поиск и автокомплиты в среде разработки.
В 2025 OpenAI со своим ChatGPT стало тормозить в развитии. Релиз ChatGPT 5.0 оказался разочарованием. Существенного прогресса по сравнению с предыдущей версией не было. Казалось, что хайп по AI начинает проходить. Круговые сделки между Oracle, Open AI, Microsoft раздували AI Bubble. И на сентябрь-октябрь 2025 казалось, что вот вот пузырь лопнет и хайп закончится.

Но тут вырвались сильно вперед Google Gemini и Anthropic Claude. А с релизом Claude Opus 4.6 в феврале 2026 года стало ясно, что автоматизация написания кода уже практически случилась.

Но, что важно, Claude Code + Opus >=4.6 могут помочь с написанием кода, но все еще не могут заменить программиста. Он все еще требует постановки задач, уточнения требований, ревью написанного кода. Кроме того, программист начиная с уровня Middle делает много чего другого, кроме написания кода. Это создание технической стратегии развития продукта, фичи, компоненты. Это создание и овнинг роудмапа. Это декомпозиция сложных задач и проектов. Это определение и устранение технических и организационных ботлнеков проектов. Это архитектура и дизайн продуктов и решений. Это обсуждение и согласование требований, технических решений. Это обнаружение и устранение конфликтов. Это написание и ревью кода. Это тестирование и мониторинг кода, фич и т.д. Это деплоймент и саппорт. Это документирование. Это менторинг и обучение. Это хайринг. И т.д.

Поэтому на данный момент AI может повысить вашу производительность в плане написания кода. При этом он все равно требует от вас усилий даже в написании кода. Если его не контролировать, то качество кода просядет и потребуется много переделок в будущем.
Можно рассматривать текущее состояние AI для программиста как наличие круиз контроля в вашем автомобиле или ранние версии автопилота в самолете. Даже современные продвинутые автопилоты не заменили живых пилотов. Наоборот, число пилотов выросло в разы по сравнению с временами, когда пилотировали чисто вручную.

Что по AI-собеседованиям?
Во многих компаниях сейчас стали заменять один из стандартных leetcode-style кодинг раундов на AI-coding. В том числе и в Мете. Раунд длится 60 минут вместо 45 минут. При этом задача одна, вместо двух. Но в ней несколько под-заданий. Например, пофиксить баг, реализовать функционал, написать тесты. У вас уже будет какое количество написанного кода до вас. А также могут быть файлы с данными. Обычно, это файл с тестами, файл с данными и пару файлов с кодом. При этом вам разрешают пользоваться строенным LLM в среду разработки, в которой вас будут собеседовать. Формулировка задач при этом более практичная, чем стандартные leetcode задачи. Но по факту, это не просто API с бойлерплейт кодом и перекладываением джейсонов. С чем в реальности работает программист на работе. Это все равно так или иначе задача на использование структур данных и алгоритмов. Кроме того, просто переадресовывать вопросы интервьюера LLM и копировать код не получиться. Придется разбираться с постановкой задачи, существующим кодом, алгоритмами и структурами данных. LLM просто может вас ускорить и помочь ускорить процесс написания кода.