#AI

Профессия разработчика меняется на глазах. Ещё пару лет назад хватало уверенно знать стек и писать чистый код. Сегодня этого мало: нужно знать больше, думать шире, а главный множитель — умение работать с AI.

Что это значит на практике: Ставить задачу, а не просто писать код. Модель делает то, что ты смог объяснить. Чёткий контекст, ограничения и критерии готовности стали важнее скорости набора текста. Понимать архитектуру. AI быстро пишет куски кода, но собирать из них систему, которая не развалится под нагрузкой, по-прежнему придётся человеку. Проверять результат. Тесты, ревью, безопасность. Сгенерированный код выглядит убедительно даже тогда, когда он неправильный.…

AI перестал быть «фичей». Он стал базовым слоем.

Ещё недавно многие компании запускали собственные AI-пилоты и нанимали под них ML-инженеров. Сейчас всё чаще покупают готовые решения со встроенным AI, а не строят своё с нуля. Это не значит, что разработчики больше не нужны.

Это значит, что нужны другие разработчики.

Что происходит на рынке

Деньги в IT всё сильнее уходят в инфраструктуру под AI: вычисления, дата-центры, пайплайны данных. Компании не перестали покупать разработку — они покупают её под AI-задачи. И вот где, на мой взгляд, сейчас настоящий дефицит.…