Искусственный интеллект уничтожает профессию программиста. В умении писать код модели уже догнали мидлов, а на очереди сеньоры. Технический директор компании «Хи-Квадрат» Константин Ващенков рассказал TelecomDaily, почему последним бастионом разработчиков может остаться фундаментальная математика и как распространение ИИ навсегда изменит индустрию разработки.

Увольнения как сигнал

С середины 2025 года крупные американские компании увольняют разработчиков и отдают все больше кода искусственному интеллекту. По данным компании Challenger, Gray & Christmas, которая отслеживает сокращения на рынке труда США, технологический сектор с начала года держит первое место по увольнениям и дает почти треть всех анонсированных сокращений. За первое полугодие 2026 года их количество в секторе выросло на 83% против первого полугодия 2025 года. И четвертый месяц подряд главным поводом для сокращений компании прямо называют внедрение искусственного интеллекта.

В прошлом году волны сокращений еще можно было списать на временную экономию в условиях общей неопределенности. Сейчас в эту версию поверят разве что закоренелые оптимисты.

Фундаментальный же сдвиг заключается в том, что в технологическом секторе кардинально (и, вероятно, навсегда) меняется экономика.

Причину такого перелома объяснить довольно просто. Модели ИИ уже уверенно выполняют работу не только джуниоров, но и разработчиков среднего уровня, а живая команда без ИИ не вытягивает нужный темп. Кто не ускоряется, тот проигрывает в time-to-market, а значит, для него не остается места на рынке. Поэтому не участвовать в гонке с ИИ «традиционный» ИТ-бизнес просто не может.

В некоторых американских банках почти весь софт, кроме систем, которые проводят платежи, собирают через LLM. При этом крупные проекты там заморожены, поскольку через год-два системы безнадежно устареют по сравнению с тем, что к тому времени смогут сделать ИИ-модели.

В целом код стареет так быстро, что без ИИ разработка теряет конкурентоспособность еще на стадии производства. Не сомневаюсь, что история не останется американской и скоро тенденция дойдет до нас. Для российского рынка она обернется чередой проблем.

Кодер против математика

Первой под удар попадает сама профессия. Ее ремесленный слой, то есть знание конкретных языков и библиотек, обесценивается буквально на глазах, потому что синтаксис и типовые конструкции модель подбирает быстрее и точнее человека. Порог входа в профессию при этом не падает, а поднимается. Год назад рынок остыл к джуниорам, сегодня под вопросом мидлы, завтра очередь дойдет и до части senior-позиций.

Я не говорю о полном исчезновении профессии, скорее смещается центр тяжести. Раньше разработчик стоил дорого в основном за счет владения инструментами. Условно, около 5% приходилось на фундаментальные знания в области математики, 10% на знание языка и до 70% на стандартные библиотеки и классы. Именно этот нижний, самый массовый слой первым уходит к машине.

Программист по своей природе всегда был близок к математику, но за годы массового найма он стал кодером: фундамент был желателен, но не относится к безусловным приоритетам.

Что будет дальше, уже просматривается. Разработчиков станет заметно меньше, а те, кто останется, будут специалистами с очень сильной академической школой и глубоким знанием математики. Профессия станет напоминать конструкторов истребителей, которые учат математику, в том числе высшую, треть жизни, а только потом переходят к прикладной работе.

Кто заберет маржу

Помимо профессионального, у ИИ-сдвига есть прямое денежное продолжение, и оно тяжелее кадровых потерь. Если независимых разработчиков почти не останется, поставщики ИИ становятся монополистами разработки, а монополист рано или поздно переписывает правила под себя.

Мы прекрасно видим это на примере агрегаторов такси, систем контекстной рекламы и маркетплейсов. Сначала площадка заманивает всех щедрыми условиями — но затем комиссии поднимаются до порога, за которым у партнера почти не остается прибыли. В такси заработки первых лет обернулись работой на износ ради тех же денег. В контекстной рекламе тот же прием виден без прикрас: цена показа подбирается почти вплотную к марже самого товара.

То же самое может повториться и с разработкой. Сегодня заказчик идет за продуктом к живому исполнителю, а тот незаметно обращается к модели. Завтра заказчик придет к модели сам, минуя посредника. Она станет тем самым «виртуальным разработчиком», и как только зависимость закрепится, цена генерации вырастет до уровня, где прибыль исполнителя снижается практически до нуля.

Код перестает быть своим

Третья проблема связана с собственностью на код. Чтобы ИИ-модель выдавала качественный результат, ей нужен максимально полный контекст, то есть весь проект целиком, а не отдельный кусок — иначе она не понимает, как устроена система.

А как только проект попал в модель, закрытый код перестает быть закрытым. Формально доступ к нему получают не люди, а ИИ, но одной компании он уже не принадлежит. Вдобавок жизнь такого кода коротка, ведь каждая новая генерация обесценивает предыдущую, и вчерашняя разработка отправляется в архив.

Для России тут возникает явная брешь в безопасности. ИИ-инструмент для генерации используется как правило не отечественный, а огромный массив сгенерированного ИИ кода вручную проверить невозможно. Значит вероятны как уязвимости, так и закладки. Кроме того, скоро станет непонятно, что считать отечественной разработкой, если весомую часть кода написала внешняя модель, обученная неизвестно на чем. Ведь при включении разработки в реестр отечественного ПО невозможно различить, написан код человеком или машиной.

Что делать

Из всего этого можно сделать один вывод: подход к разработке придется менять, и дальше речь пойдет уже не о диагнозе, а о лечении.

Как минимум одним из возможных рецептов является low-code. Так называют среды, где приложения собирают из заранее проверенных блоков, а не пишут строку за строкой на обычном языке программирования.

В новых условиях инструменты low-code на базе искусственного интеллекта станут фактически единственной безопасной средой. Они заранее очерчивают набор инструментов, доступных ИИ-модели, поэтому все, что она собирает, остается внутри понятного и контролируемого периметра.

За счет этого ограничения можно создать предсказуемую и безопасную среду для отечественной разработки.