Вот, вторит мне ИТ наизнанку. Посторонним В! - #916 от пользователя dmitre
Трудно передать, насколько программирование изменилось из-за ИИ за последние два месяца: не постепенно и не в формате «обычного прогресса», а именно в этот декабрь. Есть оговорки, но, на мой взгляд, до декабря кодинговые агенты по сути не работали, а после — по сути работают: модели стали заметно качественнее, приобрели долгосрочную связность и настойчивость, способны тянуть большие и длительные задачи, настолько, что это радикально ломает стандартный рабочий процесс разработки.
Пример. На выходных я настраивал локальную панель анализа видео для камер дома и написал: «Вот локальный IP и логин/пароль моего DGX Spark. Зайди, настрой ssh-ключи, разверни vLLM, скачай и протестируй Qwen3-VL, подними серверный endpoint для инференса видео, сделай базовый веб-интерфейс, всё протестируй, настрой через systemd, зафиксируй для себя заметки по памяти и подготовь для меня markdown-отчёт». Агент работал около 30 минут, столкнулся с несколькими проблемами, искал решения в сети, последовательно их устранил, написал код, протестировал, отладил, настроил сервисы и вернулся с отчётом — всё было готово. Я ничего не трогал. Ещё три месяца назад это легко тянуло бы на проект выходного дня, а сегодня это задача, которую запускаешь и забываешь о ней на полчаса.
В результате программирование становится неузнаваемым. Ты больше не печатаешь код в редакторе так, как это было с момента изобретения компьютеров — эта эпоха закончилась. Ты поднимаешь ИИ-агентов, ставишь им задачи на обычном английском и параллельно управляешь и проверяешь их работу. Главный выигрыш — понять, как подниматься по уровням абстракции и выстраивать долгоживущих оркестраторов с правильными инструментами, памятью и инструкциями, которые продуктивно управляют несколькими параллельными экземплярами Code. Рычаг, который даёт продвинутая «агентная инженерия», сейчас ощущается очень высоким.
Это не идеально: требуется стратегическое направление, суждение, вкус, контроль, итерации, подсказки и идеи. В одних сценариях работает значительно лучше, чем в других (особенно там, где задачи чётко сформулированы и результат можно проверить или протестировать). Ключ — развить интуицию, чтобы правильно декомпозировать задачу, передавать агенту подходящие части и корректировать по краям. Но, на мой взгляд, это уже совсем не «обычное положение дел» в разработке ПО.
Один умный человек написал
Компания Block уволила 40% сотрудников.
4 000 человек. Убраны. Заменены ИИ.Несколько месяцев назад я писал, что крупные компании будут быстро сокращаться.
Первая волна началась.
Что важно:
Валовая прибыль Block выросла на 24% в прошлом квартале. Выручка растёт. Прогноз на 2026 год повышен. Акции на этих новостях выросли на 25%.
Это не кризисная компания, режущая издержки. Это успешный бизнес, который перестраивается вокруг ИИ (с 10 000 до 6 000 сотрудников).
Джек Дорси сформулировал прямо: «Большинство компаний запаздывают. В течение следующего года, думаю, большинство придёт к тому же выводу и проведёт аналогичные структурные изменения. Я предпочитаю сделать это честно и на своих условиях, а не быть вынужденным реагировать постфактум».
CTO Block, Дханжи Прасанна, несколько месяцев назад в подкасте Lenny’s Podcast рассказывал о Goose — внутреннем ИИ-агенте компании, который экономит сотрудникам 8–10 часов в неделю.
Он написал Дорси «манифест об ИИ», который запустил трансформацию всей компании. Всё было предсказуемо.
«Меньшие, более плоские команды в связке с инструментами интеллекта» — новая операционная модель. Не только в Block. Везде.
Вопрос не в том, произойдёт ли это в вашей компании.
Вопрос в том, сделает ли руководство это проактивно — или будет вынуждено через год.
Компания Block не предоставила подробной информации о том, как именно ее инструменты на основе искусственного интеллекта делают ненужными определенные профессии. Некоторые аналитики задаются вопросом, действительно ли компании трансформируются благодаря искусственному интеллекту или просто используют его как удобное оправдание для сокращения расходов, которое они бы все равно провели.
вот же положила
Кто хочет понять, что будет в русском IT в будущем, просто смотрите график
со свигом 1,5-2 года
Ну люди, которые умеют четко и грамотно формулировать задачи всегда были нужны, а теперь еще больше нужны будут. Не добавлять никому не нужные эмоции, а формулировать так, чтобы задача имела четкие параметры и понятные однозначные маркеры выполнения. А формулировать так без опыта и понимания пока на данном этапе не получится результативно. Поэтому получается с нуля в такие постановщики задач не зайдешь, потому что надо хорошо представлять механизмы и методы решения. Возможно когда то ИИ дорастет до тогою чтобы просто решать задачи исходя из инфы типа «у меня тут какая то непонятная фигня, а я хочу, чтоб у меня было все хорошо по этому непонятному вопросу», но пока вроде не дорос. Поэтому у тех, кто достиг уровня понимания проблем выше начального будет какое то время все хорошо. Ну а начинающие специалисты, в 1001 раз решающие простецкую задачу, которая другими джунами в других местах уже 1000 раз решалась,только с перламутровыми пуговицами и раньше уже начинали отпадать, потому как тенденция унификации стандартных решений и весь лоукод/нокод не вчера появились.
Я вот сейчас ERP внедряю и параллельно размышляю о том, через сколько времени вместо покупки такого решения и его адаптации под местный процесс мне ИИ за подписку будет готов слепить мою собственную ERP, сразу ровно под мой кейс прям идеальную….
Написал свои первые статьи на Хабр, вдруг кому-то интересно будет:
- Как мы овощехранилище автоматизировали, разработали свою SCADA и железо. Часть 1: Вводная / Хабр
- Как мы овощехранилище автоматизировали, разработали свою SCADA и железо. Часть 2: Информативный интерфейс SCADA / Хабр
P.S.: Может быть в это нестабильное время кто-то захочет инвестировать в собственное овощехранилище? Буду рад помочь с автоматизацией)))
Не так давно сам размышлял на эту тему. Осмелюсь предположить, что люди будут “программировать” на человеческом языке, модели будут с высокой вероятностью угадывать то, что хочет человек. Выхлопом модели будет нечто на байткоде виртуальной машины, которая будет уже работать на голом железе (типа ВМ жавы или шарпа).
С одной стороны это всё круто, с другой стороны, для человека, уже почти 20 лет в ИТ и любящего своё дело, будущее выглядит уныло. Присматриваюсь к вариантам выхода из ИТ…
Уметь ясно формулировать свои мысли желания - навык, которым обладают не все. Возможно, тема с “угадыванием” прокатит на бытовом уровне, особенно когда у модели будет достаточно контекста, но в плане созидательных задач это вряд ли подойдет.
Аналогично, перспектив всё меньше и меньше оставаться и постоянно на рынок выбрасывает огромное количество сокращенцев, которые усиливают конкуренцию аж до 1000 и более кликов на нормальные вакансии
Работа в IT, как и в других крупных отраслях, будет всегда, вопрос только адаптации к новым требованиям и реалиям. Вижу рынок, работаю с вакансиями (как CIO).Сейчас волна когда много ищутся ИБ-шники, BI-щики, ИИ инженеры ессно. РП-шники всегда тоже нужны. Бывают периоды затишья, но за ними идут новые волны. При этом конкретные направления могут и будут меняться.
А куда? В продажи? В плиточники? В операторы станков с ЧПУ? Последние кое где больше начальников цехов получают).
“Знал бы прикуп, жил бы в сочи” (с) 
А если серьёзно, то нет и не будет универсального совета, у каждого будет свой путь…
Тут есть такие).
Я про модели, не людей. Даже если ты максимально чётко сформулируешь чего хочешь, выхлоп модели сейчас может выдать нечто неожидаемое. И начинается свистопляска с уточнениями, обогащением контекста. Вот и пишу, что в будущем это всё будет более “точным” со стороны моделек.
Не IT, но в моей области (звукозапись, звук для кино-ТВ), тоже беспокойство заметное типа клиенты разбегутся, сами научатся промтам и специалисты останутся не у дел. Тем более что вполне реальные прикладные приложения (реставрация звука, голосовые технологии, написание музыки) уже работают на профессиональном уровне и вполне прилично.
Но вот тут и “собака порылась”. Нельзя научится ставить задачи AI ни с того ни с сего, без понимания и опыта в своём деле. Дилетантский вайбкодинг из серии “сделай мне красиво но не знаю как” будет ооочень затратен по времени и ресурсам для достижения нужного результата.
Так что переквалифицируемся в “операторов ИИ”, и будет просто ещё один мощный инструмент под рукой.
И моё мнение, что все эти промпт инженегры - это не про классическое программирование, когда ты пишешь на ЯВУ, код которого после компилятора/интерпретатора детерминирован.
больше выглядит как симулятор выживания, а не адаптации, ну и надо сказать зарплаты в ИТ стали меньше расти или вовсе перестали