Код пишут машины. Люди управляют машинами
Вчера вы нанимали junior-разработчика за $60,000 в год. Сегодня платите $20 в час GPT-4o API. Завтра будете платить $5.
Это не гипотеза. Это уже работает в десятках компаний от Кремниевой долины до Сколково. Исследователи MIT потратили полгода, наблюдая за 453 разработчиками в 27 компаниях. Результат шокирует даже оптимистов.
Производительность разработчиков с ИИ выросла на 55%. Но не за счёт написания кода. За счёт его управления.
Джуниор — это роскошь, которую компании больше не могут себе позволить
Забудьте про задачки на алгоритмы. Забудьте про код-ревью простых фич. Забудьте про месяцы обучения.
Теперь junior — это не человек. Это набор промптов, настроек температуры и контекстных окон.
CEO Anthropic Дэрио Амодеи в закрытом брифинге для инвесторов сказал прямо: "Мы строим компанию, где 80% инженеров будут работать с моделями, а не с кодом. Через два года junior-позиции в классическом понимании исчезнут".
Microsoft уже тестирует внутреннюю программу "AI-First Engineers". Суть проста: вместо найма 10 джунов на поддержку легаси-кода, они нанимают 2 senior-разработчиков, которые управляют 8 ИИ-агентами.
Менеджер моделей: новая роль, которую никто не учил
Что делает менеджер моделей? Всё, что не умеет ИИ. Пока.
- Определяет, какую модель использовать для задачи (а их уже десятки тысяч)
- Настраивает параметры генерации (температура, top-p, частотные штрафы)
- Проверяет выходные данные на соответствие бизнес-логике
- Обучает модели на доменных данных
- Тестирует edge-cases (то, что ИИ постоянно пропускает)
Звучит как senior-позиция? Так и есть. Проблема в том, что большинство senior-разработчиков этому не учились. Они знают SOLID, паттерны проектирования, алгоритмы. Но не знают, как заставить GPT-4 правильно обрабатывать исключения в их домене.
Как писалось в нашей предыдущей статье про ИИ как младшего коллегу, метафора устарела. ИИ — не коллега. ИИ — это материал, с которым вы работаете. Как глина у скульптора.
Кто выживет в новой реальности?
Плохие новости для менеджеров среднего звена. Хорошие — для технических специалистов.
Когда ИИ пишет код, а разработчики его проверяют и направляют, нужда в трёх уровнях менеджмента отпадает. Команды становятся плоскими: senior-разработчик + ИИ-агенты.
Тимлиды превращаются в "капитанов ИИ-флотилий". Их задача — не распределять задачи между людьми, а настраивать workflows между моделями.
Самый большой риск — не потеря работы. Потеря смысла. Когда ты не пишешь код, а только проверяешь чужой (пусть и машинный), возникает экзистенциальный кризис. Об этом мы писали в статье Как не потерять смысл: руководство для программистов в эпоху ИИ.
А что с джунами? Их больше нет
Традиционный путь "junior → middle → senior" разваливается. Как стать senior, если нет junior-задач для обучения?
Ответа пока нет. Компании экспериментируют:
| Компания | Подход | Результат |
|---|---|---|
| GitHub | "ИИ-наставники" для новичков | Сокращение времени адаптации на 40% |
| Stripe | Новички сразу работают с production-моделями | Высокий процент ошибок, но быстрый рост |
| Amazon | "Модельные стажёры" вместо разработчиков | Смешанные результаты, эксперимент продолжается |
Парадокс: чтобы стать senior-разработчиком в 2025 году, нужно сначала стать senior-менеджером моделей. Но как этому научиться, если все курсы всё ещё про алгоритмы и фреймворки?
Структура компании 2027: плоская, быстрая, опасная
Представьте компанию из 50 человек. 40 из них — senior-разработчики, управляющие 200 ИИ-агентами. 5 — product-менеджеры. 5 — CEO и финансы.
Нет HR. Нет middle-менеджеров. Нет отделов. Есть потоки задач и модели, которые их решают.
Звучит утопично? Возможно. Но так уже работает Scale AI. Их платформа позволяет нанимать экспертов на разовые задачи по $200 в час, как описывалось в статье Эксперты на зарплате у ИИ. Только теперь эксперты не пишут код. Они тренируют модели, которые потом заменят их самих.
Ирония в том, что ИИ не убил программирование, как многие боялись. Он убил карьерные лестницы. Теперь либо ты senior, либо ты не в игре.
Что делать сегодня, чтобы выжить завтра?
Совет первый: перестаньте учить синтаксис. Учите prompt engineering, fine-tuning, evaluation.
Совет второй: специализируйтесь на домене, а не на технологии. Медицина, финансы, право — там, где нужна экспертиза, а не просто код.
Совет третий: станьте тем самым "AI-Accelerated Engineer", о котором мы писали в отдельном руководстве. Разработчик, которого ИИ не заменяет, а усиливает.
Самый важный навык будущего — не написание кода, а постановка задач. Чёткая, ясная, однозначная. ИИ плохо работает с расплывчатыми требованиями. Люди — тоже, но мы научились с этим жить. Модели — нет.
Конец эры джунов — это не трагедия. Это эволюция. Так же, как когда-то исчезли машинистки с появлением компьютеров, так сейчас исчезают junior-разработчики с появлением ИИ.
Но появляются новые роли. Менеджеры моделей. Архитекторы промптов. Аудиторы алгоритмов. Специалисты по этике ИИ.
Вопрос не в том, останетесь ли вы без работы. Вопрос в том, успеете ли вы переобучиться. И не слишком ли поздно вы это поняли.
P.S. Если думаете, что это касается только разработчиков, посмотрите на другие профессии. Там та же история, только с другими названиями ролей.
