📱Когда AI заменит нас всех?
Часть III: куда денутся джуны.

Можно предположить несколько возможных вариантов развития ситуации с недостаточной востребованностью джунов:

1. Перестройка образования на манер медицинской интернатуры, которая по сути является мостом между теорией и практикой. Человек не становится хирургом сразу после окончания университета: сначала он ассистирует, потом проводит операции под надзором опытного товарища, ведь в медицине очень высока цена ошибки.
В разработке ошибки также дороги: баг в программном обеспечении беспилотного такси может обернуться катастрофой, а в банковской платформе — миллионными потерями. И чем стремительнее развиваются технологии, тем дороже ошибки. А для их недопущения нужны именно квалифицированные специалисты, так как на нейросети здесь положиться нельзя: они легко предложат вам рецепт свиных крылышек на ужин, если вы хорошо попросите.
Ответственность за критическое мышление при общении с нейросетью лежит исключительно на вас.

2. Удлинение программ обучения.
Если у истоков обучения программированию были курсы длительностью от двух недель до месяца, то сейчас можно встретить программы с длительностью год-полтора. Крупные технологические компании открывают свои обучающие центры, а лучшим выпускникам предлагают шорт-трек трудоустройства. Можно предположить, что обучающие программы продолжат удлиняться и будут включать развитие необходимых компетенций, помимо, собственно, написания кода, а также — проектный опыт.
Институт стажировок также ждет трансформация. Сейчас стажировка — способ получить реальный опыт и прокачать командные и продуктовые компетенции. И в связи с этим многие компании уже задаются вопросом: а зачем платить стажерам, если можно брать с них деньги, так как стажировка — больше ступень образования, а не карьеры?

3. Появление промежуточных грейдов, например, оператор AI. Если на входе в профессию будет стоять поток людей, которые умеют писать код с помощью нейросети, но при этом не обладают всеми остальными компетенциями джуна, то это не означает, что им следует отказать во входе в профессию. Возможно, разумнее будет взять такого специалиста, ограничить сферу его влияния на продукт и доучить до полноценного джуна. Причем последний станет уже «чуть-чуть разработчиком» за счет того, что умеет не только писать код.
На самом деле мы уже видели такое много раз. На заре интернета была всего одна профессия, связанная с разработкой сайтов — «веб-мастер». Потом пошло разделение на бекенд и фронтенд. Потом фронтенд, к примеру, разделился на верстальщиков, фронтенд-программистов и UX/UI дизайнеров. И с этой тенденцией связан еще один вариант.

4. Более плавные карьерные траектории.
Давайте честно посмотрим на положение вещей: да, есть чертовски умные ребята с инженерным мышлением из коробки. Чаще всего они полностью или частично пропускают джуновый и мидловый грейды. И относительно объема рынка их немного. Всем остальным приходится как-то выкручиваться. Во фронтенд можно попытаться попасть через верстку, в бекенд — через тестирование (QA), в DevOps — через системное администрирование. Все это — узкие специальности, навыки для которых можно сравнительно просто получить на курсах или за время обучения в ВУЗе, а потом уже в процессе работы учиться серьезному программированию и добирать необходимые компетенции.
И, если вам нужна метка «вы находитесь здесь», то это она и есть. Только пока это все воспринимается скорее не полноценным карьерным треком, а неким черным ходом в IT.

____
Помимо социальных и технических аспектов «незаменимости» человека нейросетями есть еще и экономические. О них поговорим в следующей статье. Конечно, если вы подпишитесь (@fyrnin_it) и поставите огоньков!