Каждые десять лет программистам обещают, что скоро они будут не нужны. Я собрал коллекцию.
1960-е: COBOL
«Теперь бизнес-аналитики смогут писать программы сами. Синтаксис настолько близок к английскому языку, что программисты станут не нужны».
COBOL расшифровывается как Common Business-Oriented Language. Идея была в том, что менеджеры смогут читать и писать код. ADD YEARS TO AGE. MULTIPLY PRICE BY QUANTITY. Почти английский.
Шестьдесят лет спустя банки платят COBOL-программистам безумные деньги, потому что их осталось человек двести на планете, а код никуда не делся.
1980-е: 4GL
«Языки четвёртого поколения позволят создавать приложения без программирования. Пользователи будут сами описывать, что им нужно, и система сгенерирует код».
PowerBuilder. dBase. Clipper. FoxPro. Кто-нибудь помнит эти названия? Они должны были убить программистов. Они создали новый класс программистов — тех, кто пишет на 4GL.
1990-е: CASE-инструменты
Computer-Aided Software Engineering. Рисуешь диаграммы — получаешь код. Rational Rose. Together. Visio с плагинами. UML как универсальный язык, который заменит программирование.
Помнишь, когда последний раз UML-диаграмма компилировалась в рабочий продакшен-код? Я тоже не помню.
2000-е: Outsourcing
«Зачем платить американскому программисту сто тысяч, если индийский стоит десять?»
Программистов не заменили. Их заменили другими программистами. Которые тоже оказались программистами. И которым теперь тоже платят сто тысяч, потому что рынок выровнялся.
А ещё выяснилось, что часовые пояса, языковой барьер и культурные различия — это не баги, которые можно пофиксить в Jira.
2010-е: No-code
«Теперь каждый сможет создать приложение без единой строчки кода. Wix. Squarespace. Bubble. Airtable. Программисты будут не нужны».
No-code отлично работает, пока тебе нужен лендинг. Или простая CRM. Или формочка для сбора заявок.
Потом приходит первый edge case. Потом второй. Потом ты понимаешь, что платформа не поддерживает то, что тебе нужно. И ты нанимаешь программиста, который пишет костыль через API. Или переписывает всё с нуля, потому что из no-code нельзя мигрировать никуда.
No-code не убил программистов. No-code создал спрос на программистов, которые интегрируют no-code платформы между собой.
2015: Машинное обучение
«Нейросети скоро смогут писать код. DeepMind. OpenAI. Google Brain. Через пять лет программисты будут не нужны».
Через пять лет нейросети научились генерировать картинки с шестью пальцами и уверенно врать про исторические факты. Прогресс.
2021: GitHub Copilot
«Это конец. AI пишет код. Не идеально, но уже полезно. Через пару лет джуны будут не нужны».
Copilot — отличный инструмент. Я сам им пользуюсь. Он экономит время на бойлерплейте. Он подсказывает синтаксис. Он иногда даже угадывает, что ты хочешь написать.
А ещё он иногда уверенно генерирует код с багами. Использует deprecated API. Предлагает решения, которые работают локально и падают в проде. И ты всё ещё должен понимать, что он написал, чтобы это проревьюить.
Copilot не заменил программистов. Copilot сделал программистов чуть быстрее. И сделал код-ревью ещё важнее.
2023: ChatGPT
«Теперь точно конец. Можно просто описать задачу словами — и получить работающий код. Даже собеседования можно проходить с ChatGPT».
Я видел, как люди проходят собеседования с ChatGPT. Я видел, как они потом работают. Спойлер: недолго.
ChatGPT отлично пишет код, который почти работает. Для пет-проекта — достаточно. Для продакшена — нужен кто-то, кто понимает, почему этот код сломается в пятницу вечером под нагрузкой.
2024-2025: Агенты
«Теперь AI не просто пишет код — он сам запускает тесты, сам дебажит, сам деплоит. Claude Code. Devin. Cursor Agent. Программисты будут нужны только чтобы ставить задачи».
Devin — помнишь хайп? Первый AI-разработчик. Полностью автономный. Решает задачи от и до. Миллиардная оценка.
Потом вышли независимые тесты. Оказалось, что Devin решает 14% задач из бенчмарка. На остальных — либо сдаётся, либо выдаёт нерабочий код, либо уходит в бесконечный цикл.
Четырнадцать процентов. И это на специально подобранных задачах. В реальном проекте, где нужно понимать бизнес-контекст, легаси-код и политику между командами — сильно меньше.
Замечаешь паттерн?
Каждый раз обещают заменить программистов. Каждый раз появляется новый инструмент, который делает часть работы. Каждый раз программисты начинают использовать этот инструмент и становятся продуктивнее. Каждый раз спрос на программистов растёт.
Потому что каждый новый уровень абстракции создаёт новый уровень сложности. Автоматизируешь написание кода — получаешь проблему проверки сгенерированного кода. Автоматизируешь проверку — получаешь проблему интеграции. Автоматизируешь интеграцию — получаешь проблему архитектуры.
Сложность не исчезает. Она перемещается.
Есть фундаментальная проблема с «AI заменит программистов». Программирование — это не написание кода.
Написание кода — это двадцать процентов работы. Остальные восемьдесят:
- Понять, что на самом деле нужно заказчику (он сам не знает)
- Договориться с соседней командой об API
- Выяснить, почему легаси-система ведёт себя так, а не иначе
- Объяснить менеджеру, почему «добавить одну кнопочку» — это три недели
- Провести ревью так, чтобы не обидеть джуна, но и не пропустить баг
- Решить, какой технический долг отдавать сейчас, а какой оставить внукам
- Быть разбуженным в три часа ночи, понять что сломалось, и починить
AI может помочь с первыми двадцатью процентами. С остальными восемьюдесятью — пока нет.
«Но подожди, — скажешь ты, — прогресс ускоряется. GPT-3 был так себе. GPT-4 уже полезен. GPT-5 будет ещё лучше. Через пять лет...»
Может быть. Я не знаю будущего. Никто не знает.
Но я знаю историю. И история говорит, что предсказания о конце программистов делаются регулярно последние шестьдесят лет. И каждый раз они оказываются неправильными. Не потому что технологии плохие. А потому что предсказатели не понимают, что такое программирование.
Они думают, что программирование — это перевод человеческих требований в машинный код. Если так, то да, это можно автоматизировать.
Но программирование — это выяснение требований. Это переговоры. Это компромиссы. Это работа с неопределённостью. Это принятие решений, когда нет правильного ответа. Это ответственность за то, что система работает.
Попробуй автоматизировать ответственность.
Знаешь, что реально происходит, когда появляется новый инструмент автоматизации?
Порог входа снижается. Больше людей могут делать простые вещи. Лендинги, простые приложения, автоматизации — теперь это доступно не только программистам.
Но сложные вещи становятся сложнее. Потому что ожидания растут. Раньше «сделать сайт» — это было достижение. Теперь это норма. Теперь нужно делать сайт, который работает на всех устройствах, грузится за секунду, соответствует accessibility-стандартам, защищён от атак, интегрирован с десятью сервисами и персонализирован под каждого пользователя.
AI возьмёт на себя бойлерплейт. А программисты будут заниматься тем, что AI пока не может: думать.
Мой прогноз? Через десять лет программистов будет больше, чем сейчас. Они будут писать меньше кода руками. Они будут больше ревьюить, проектировать, интегрировать и объяснять.
Их будут называть по-другому. Может быть, «AI-операторы». Может быть, «системные архитекторы». Может быть, «prompt engineers» (хотя надеюсь, что нет).
Но это будут люди, которые понимают, как работают системы. Которые несут ответственность за результат. Которые могут сказать «нет, это сломается» и объяснить почему.
То есть программисты.
В 1830 году ткачи-луддиты ломали станки, потому что те отнимали их работу. Станки не отняли работу. Станки изменили работу. Ткачей стало больше, потому что ткань стала дешевле, спрос вырос.
Мы не луддиты. Мы пользуемся инструментами. Copilot, Claude, ChatGPT — это станки. Они делают нас продуктивнее. Они не делают нас ненужными.
Когда в следующий раз прочитаешь статью «AI заменит программистов через N лет» — добавь этот прогноз в коллекцию. К COBOL, 4GL, CASE, outsourcing, no-code и остальным.
Через N лет пересмотришь и посмеёшься.
А если я окажусь неправ и AI реально заменит программистов — что ж, тогда у человечества будут проблемы посерьёзнее, чем моя карьера. Потому что если AI может полностью заменить умственный труд — он заменит не только программистов. Он заменит всех.
И тогда это будет не история про профессию. Это будет история про вид.
Но пока — я иду писать код. Мой. Руками. С помощью AI, но своими руками.