Почему сильные инженеры выиграют от LLM больше всех остальных

Я в последнее время активно качаю AI adoption в разработке внутри своей зоны ответственности. LLM-ки внедряются в повседневную работу сотрудников и уже стали частью их жизни.

При этом я сам томными вечерами тыкаю агентскую разработку (потому что на рабочие задачи банально не хватает времени). И постепенно я пришёл к интересному заключению, что LLM-ка подобна гранате: в грамотных руках она может сделать много интересного, но дай её обезьяне и не миновать беды.

⭐️ AI-граната

Медленное и неправильное можно сделать медленным и правильным. Быстрое и неправильное сделать быстрым и правильным невозможно.

Эту простую истину я крепко прочувствовал в своих занятиях боксом: все изменения в технике происходят на медленной скорости, а если стараться ускориться с кривой техникой – она так и зафиксируется в мышечной памяти. Аналогичной мне видится ситуация и с LLM-ками: сильный инженер с хорошим пониманием кода, архитектуры и языка программирования может делать очень крутые вещи, а «перекладыватель JSON-ов» довольно быстро выстрелит себе в ногу.

В итоге получается, что LLM-ки наибольший прирост продуктивности дают тем, кто прекрасно справлялся и без них. Если человек умел делать хорошо и качественно сам, то с агентом он будет делать гораздо больше без деградации качества. Но если человек хорошим инженером никогда не был, то с LLM он начнёт генерировать проблемы в космическом масштабе. И это приводит нас к одному интересному выводу.

⭐️ LLM в разработке повышают требования к профессионализму, а не снижают их

Большим опасением многих моих знакомых (кстати, крутейших профи в своём деле) было то, что LLM нас всех заменит. Но это не так: LLM может заменить только формошлёпов и перекладывателей JSON-ов. И, скорее всего, заменит: слабая инженерная база, помноженная на ускорение разработки, очень быстро даст о себе знать увеличением количества багов и техдолга. А крепкие профессионалы будут ещё более востребованы.

LLM снижает порог входа, но без профессиональных навыков быстро вылезает обратная сторона этого ускорения. Поэтому потребность в высококвалифицированных «кожаных мешках» только увеличится (и поэтому, кстати, джуны не вымрут – иначе неоткуда будет браться тем самым высококвалифицированным спецам).

Лучший вайбкодер – тот, кто и без LLM-ки под рукой способен сделать хорошо.