Эксперты частично связывают эту тенденцию с распространением инструментов на основе искусственного интеллекта. По мнению специалистов, именно простые, шаблонные задачи, которыми обычно занимаются начинающие разработчики, оказались наиболее уязвимы перед автоматизацией.
"Задачи уровня джуниор могут быть автоматизированы, - отмечает эксперт по кибербезопасности компании Angara Security Никита Новиков. - ИИ способен выполнять их быстрее и без обучения. В этом сценарии компания может взять не троих джуниоров, а одного мидла с ИИ".
В ряде компаний такая замена уже происходит. ИИ справляется с написанием стандартных фрагментов кода по образцу, генерацией однотипных запросов к базе данных, автодополнением кода, рефакторингом небольших методов и составлением технической документации.
"Все, что имеет четкий образец и не требует понимания бизнес-контекста, ИИ делает хорошо", - говорит ведущий специалист отдела исследовательских разработок компании "Стахановец" Алексей Миронов.
Практический эффект от использования ИИ в разработке, по оценке Миронова, составляет от 20 до 40 процентов прироста производительности на одного специалиста. Однако это не означает, что один инструмент полностью заменяет штатную единицу: разработчик все равно тратит время на проверку и исправление сгенерированного кода.
"Наверное, если разработка подразумевает выпуск однотипных сайтов или примитивных приложений без отклонений от шаблона, то ИИ уже справится, - считает генеральный директор системного интегратора "Айтоника" Алексей Болдырев. - Однако крупные проекты устроены иначе: требования в них противоречивы, изменчивы и полны скрытых нюансов, с которыми ИИ пока не справляется без участия человека".
Кроме того, есть целый ряд задач, где замена человека ИИ принципиально невозможна. Это касается, в частности, проектирования архитектуры сложных систем, поиска причин падения производительности в незнакомом коде, согласования требований с заказчиком, принятие ответственности за сбой или утечку данных.
"ИИ не способен отличить правильное техническое решение от неправильного, если нет явно прописанных правил, - поясняет Алексей Болдырев. - Без человека, который ставит правильные границы и проверяет результат, ИИ выдает красиво оформленный, но часто опасный или логически неверный код".
Пока ИИ не способен нести ответственность за принятые решения, управлять командой, разрешать конфликты и обучать - таков общий вердикт экспертов.
"ИИ - это мощный инструмент для автоматизации, но не для замены мышления, ответственности и живого человеческого взаимодействия", - резюмирует Алексей Болдырев.
По словам экспертов, не все сегодня понимают, что полностью заменять человека умным алгоритмом не стоит. Для многих ИИ является соблазнительным инструментом для того, чтобы сократить штат и оптимизировать издержки. Однако эксперты уверены, что это недальновидный и даже опасный путь. По их прогнозам, если полностью перекрыть приток джуниоров сегодня, то через несколько лет в компаниях образуется дефицит старших специалистов, понимающих специфику продукта.
"Джуниоры нужны ИТ-компании в том числе для погружения в специфику и формирования кадрового резерва", - отмечает Алексей Болдырев. Кроме того, по его словам, опытные разработчики, вынужденные постоянно проверять код, сгенерированный ИИ, быстро выгорают от рутины и уходят на поиск более интересных задач.
Эксперты сходятся во мнении, что оптимальная модель - это не сокращение команд, а перераспределение задач. Вместо того чтобы уволить треть программистов ради экономии, целесообразнее выпускать на 50 процентов больше продукта за тот же срок и с действующей командой.
ИИ пока не способен полноценно заменить человека даже на позициях начального уровня. Он закрывает шаблонные задачи, но не берет на себя ответственность, не понимает бизнес-контекста и не формирует кадровый резерв. Вместе с этим ИИ заставляет рынок меняться: компании становятся избирательнее в найме, а роль разработчика смещается от исполнителя к тому, кто управляет инструментами и отвечает за результат.