Каждый день я вижу одни и те же заголовки: “AI заменит программистов через 5 лет”, “ChatGPT пишет код лучше джуна”, “90% разработчиков потеряют работу из-за AI”.
И знаете что? Это всё чушь. Но не по той причине, о которой вы думаете.
AI не заберёт вашу работу. Но кое-что другое заберёт. И вот об этом стоит реально волноваться.
Почему AI НЕ заменит программистов
Давайте начнём с фактов, а не с хайповых заголовков.
Я использую AI каждый день. Claude, ChatGPT, Copilot. Это мои основные инструменты. И именно поэтому я знаю их ограничения лучше, чем те, кто о них только читает.
AI отлично справляется с:
- Генерацией бойлерплейта
- Написанием тестов по готовому коду
- Объяснением чужого кода
- Рефакторингом простых функций
- Ответами на типовые вопросы
AI ужасно справляется с:
- Пониманием бизнес-требований
- Проектированием архитектуры
- Принятием решений в условиях неопределённости
- Общением с заказчиком
- Отладкой сложных багов, которые зависят от контекста
- Пониманием, что пользователю НУЖНО, а не что он ПРОСИТ
Попробуйте дать Claude задачу “спроектируй архитектуру приложения для доставки еды с учётом того, что у нас 3 разработчика, бюджет на инфраструктуру $200/месяц, и через 3 месяца ожидается x10 рост нагрузки”. Он выдаст что-то разумное, но это будет решение для сферического проекта в вакууме.
Реальная разработка состоит из контекста. И этот контекст невозможно передать в промпт.
Так что же реально заберёт вашу работу?
Ответ простой: разработчик, который умеет использовать AI.
Это не мем. Это уже происходит.
Я лично видел, как один разработчик с AI-инструментами делает работу, которая раньше требовала команду из трёх человек. Не потому что AI заменил двоих. А потому что AI убрал рутину, и один человек стал успевать больше.
Вот реальный пример из моей практики:
Раньше написание типового CRUD-модуля для iOS приложения занимало у меня 3-4 часа. Модель данных, сетевой слой, вью-модель, экран. Много повторяющегося кода.
Теперь я описываю структуру Claude, получаю 80% кода за 10 минут, и трачу оставшееся время на то, чтобы адаптировать это под реальный проект. Итого: 1-1.5 часа вместо 4.
Я не стал менее нужным. Я стал в 3 раза продуктивнее.
Но вот что происходит с теми, кто отказывается учиться: они делают ту же работу за 4 часа, пока я делаю её за полтора. Угадайте, кого выберет работодатель?
Три типа разработчиков в 2026
Я наблюдаю за рынком и вижу чёткое разделение:
Тип 1: “AI это хайп, я буду кодить как раньше”
Эти ребята принципиально не используют AI. Они считают, что настоящий программист должен всё писать сам. Что использование AI это “читерство”.
Они правы в том, что понимание кода важно. Но они неправы в том, что отказываются от инструмента, который делает их быстрее. Это как отказываться от IDE и писать код в блокноте, потому что “настоящий программист знает все команды наизусть”.
Через 2-3 года они будут неконкурентоспособны. Не потому что плохо кодят. А потому что слишком медленно.
Тип 2: “AI напишет всё за меня”
Противоположная крайность. Люди, которые копипастят из ChatGPT не глядя, не понимают, что сгенерировано, и не могут отладить результат.
Они быстрые на старте. Но как только появляется нестандартная задача, они тонут. Потому что не понимают основ. Не могут прочитать стектрейс. Не знают, почему решение работает (или не работает).
Это как водитель, который умеет только следовать за навигатором. Пока GPS работает, всё отлично. Стоит ему сломаться, и ты потерян.
Тип 3: “AI это мой множитель”
Вот это правильный подход. Эти разработчики:
- Понимают код, который генерирует AI
- Используют AI для рутины, а своё время тратят на архитектуру и сложные задачи
- Могут обнаружить ошибку в сгенерированном коде
- Знают, когда AI стоит использовать, а когда быстрее написать самому
- Постоянно учатся промпт-инженерии и новым инструментам
Это люди, которых будут нанимать. Это люди, которые будут зарабатывать больше. Потому что они не соревнуются с AI. Они используют AI для усиления себя.
Конкретные навыки, которые спасут вашу карьеру
Хватит теории. Вот что конкретно стоит учить прямо сейчас.
1. Промпт-инженерия
Не в смысле “придумать красивый запрос для ChatGPT”. В смысле понимания, как эффективно взаимодействовать с LLM для решения инженерных задач.
Это значит:
- Уметь декомпозировать задачу для AI
- Давать правильный контекст
- Итерировать над результатом
- Знать ограничения разных моделей
Это навык, который отличает “я попросил ChatGPT и получил мусор” от “я получил 80% решения за 5 минут”.
2. Системное мышление
AI генерирует код. Но он не проектирует системы. Понимание того, как компоненты связаны друг с другом, как данные текут через приложение, как масштабировать архитектуру, это то, что AI ещё очень долго не сможет делать.
Инвестируйте в понимание паттернов проектирования, архитектуры, и системного дизайна. Это ваша страховка.
3. Коммуникация
Половина работы программиста это не код. Это общение. С заказчиком, с дизайнером, с тестировщиком, с менеджером.
AI не сходит на встречу с клиентом. AI не объяснит CEO, почему фичу нельзя сделать за неделю. AI не разрулит конфликт в команде.
Разработчики, которые умеют общаться, всегда будут в цене.
4. Доменная экспертиза
Чем глубже вы понимаете бизнес-домен, в котором работаете, тем сложнее вас заменить. Программист, который понимает финтех, медицину, логистику, или e-commerce на уровне бизнеса, а не только на уровне кода, это на порядок более ценный специалист.
Реальный прогноз на ближайшие 3 года
Вот что я думаю произойдёт:
2026-2027: AI-инструменты станут стандартом. Компании начнут ожидать, что разработчики используют AI. Не знать как, станет как не знать Git в 2020.
2027-2028: Количество рутинных задач для джунов сократится. Джунам станет сложнее входить в профессию, потому что та работа, на которой они раньше учились, теперь автоматизирована. Но потребность в миддлах и сеньорах останется.
2028-2029: Появятся новые роли. “AI-инженер”, “промпт-архитектор”, специалист по интеграции AI в бизнес-процессы. Люди, которые начали осваивать AI сейчас, займут эти позиции.
Заметьте: нигде в этом прогнозе нет пункта “программисты больше не нужны”. Потому что этого не будет.
Что делать прямо сейчас
Если вы дочитали до сюда, вот конкретный план действий:
- Начните использовать AI в работе. Claude, Copilot, Cursor. Неважно что. Важно начать.
- Учитесь писать промпты. Это навык, не магия. Чем больше практики, тем лучше результат.
- Не забрасывайте фундамент. Алгоритмы, архитектура, паттерны. AI усиливает вас. Но если усиливать нечего, результата не будет.
- Развивайте софт-скиллы. Коммуникация, менеджмент проектов, работа с клиентами. AI этого не заменит.
- Следите за трендами. Не через хайповые заголовки, а через реальные кейсы и инструменты.
Итог
AI не ваш враг. AI не заберёт вашу работу.
Но ваш конкурент, который освоил AI раньше вас, может сделать вас ненужным. Не потому что вы плохой разработчик. А потому что он делает ту же работу быстрее.
Хорошая новость: освоить AI-инструменты не сложно. Это не новый язык программирования. Это новый подход к работе. И если вы начнёте сегодня, через полгода вы будете тем самым разработчиком, которого выберут вместо того, кто не адаптировался.
Выбор за вами.
Я каждый день делюсь практическими советами по карьере в IT и использованию AI для разработки:
Telegram: t.me/SwiftUIDaily – советы, инструменты, карьера в IT
Boosty: boosty.to/swiftuidev – готовые наборы для собеседований, карьеры и продуктивности
А вы уже используете AI в своей работе? Или считаете, что это пока рано? Пишите в комментариях, интересно узнать ваше мнение.