В рамках ЦИПР 2026 посетил лекцию "От разработчиков к создателям. Новая культура программирования". Мне, как действующему программисту было особенно интересно послушать спикеров. Новые технологии могут, как дать мне новые возможности, так и вовсе оставить без работы.
Сессия собрала представителей крупнейших IT-подразделений - от Ростелекома до Яндекса, от правительства Москвы до Lamoda. Объединял их один вопрос: как меняется работа программиста, когда код перестаёт быть главной ценностью, а на сцену выходят AI-агенты и промпт-инжиниринг.
Основные вопросы, которые обусждали спикеры включают в себя не только сокращение штата разработчиков, но и сокращение Time-to-Market (времени, необходимого для выпуска готового продукта).
Модератор: Подкорытов Павел, CEO, Napoleon IT
Спикеры:
- Лысковский Александр, Исполнительный Директор, DAO Tech (ГК Ростелеком)
- Уткина Анастасия, CPO B2B, Lamoda
- Песчаный Кирилл, Вице-Президент, Директор по ИТ- эксплуатации и инфраструктуре, ПАО "Ростелеком"
- Самигуллин Артур, Руководитель Yandex AI Studio, Yandex B2B Tech
- Петров Кирилл, Сооснователь, Just AI
- Анисимов Алексей, Заместитель руководителя ДИТ, Правительство Москвы
- Триерс Станислав, СЕО, Тесс Технолоджи
- Пак Матвей, Генеральный директор, Metamentor
Подкорытов Павел, (Napoleon IT)
Павел наблюдает тенденцию перехода от классического "вайб-кодинга" к агентной разработки. Когда вместо банального "Напиши мне сайт для пирожковой" задача поручается многослойному ИИ-агенту.
Также он привел кейсы крупных компаний, которым удалось сократить время реализации проектов на 40% и уменьшить размер команд.
Алексей Анисимов (ДИТ Москвы)
Алексей сообщил о том, что не доверяет разработку ИИ, но использует его, как вспомогательный инструмент. Т.е. действующий разработчик тратить вместо нескольких недель - несколько минут на создание кода, но потом тратит время на его проверку перед публикацией на прод.
Цена ошибки очень большая - 14 миллионов человек, которые пользуются сервисами. Поэтому пишем в основном руками, а AI используем в режиме подсказок.
Согласен с Алексеем, появление ИИ и мне позволило решать задачи в разы быстрее, но если я прошу LLM написать код с нуля - получается некачественный код, который потом дополнительно приходится править.
Артур Самигуллин ("Яндекс AI Студия")
Артур рассказал, что уже более 40 000 бизнесов используют платформу для своих задачах. По мнению Артура, в настоящее время смещается вектор ценности ручного написания кода, на грамотное управление AI-агентами.
Код как ручное ремесло обесценивается, а инженерное мышление дорожает.
По сути, мы встречаем новую профессию, промт-инженер. Программист не только должен уметь программировать, но и писать промты, чтобы программировать быстрее.
Кирилл Песчаный ("Ростелеком")
Кирилл также отметил появление новой роли, а именно специалисты с навыком AI-ready, которые смогут критически осмыслить выданный AI-агентом код и, при необходимости его доработать.
Также он подметил, что важна не скорость разработки, а надежность кода, чем ИИ пока порадовать не может.
Нам как не хватало, так и сейчас не хватает осознанных, критически мыслящих людей, которые готовы изучать новые задачи и менять процессы.
Матвей Пак (Metamentor)
Матвей, как и предыдущие спикеры, сделал акцент на обратной зависимости скорости разработки и её качества. Для создания устойчивых алгоритмов по прежнему нужны грамотные специалисты.
Когда у тебя стирается граница с помощью AI, и ты можешь ходить как сеньор - где вы возьмёте новых сеньоров через пять лет? Как они будут учиться? Негде проходить этот процесс.
Анастасия Уткина ("Ламода")
Анастасия сообщила об успешном опыте анализа рынка с помощью ИИ и отметила необходимость в найме грамотных промт-инженеров, которые смогут качественно построить запрос в ИИ.
От промта во многом зависит качество выдаваемых данных. Важно чтобы ИИ четко понимал не только какую роль он выполняет, и какую задачу решает, но и помнил и учитывал весь контекст этой задачи.
Кирилл Петров (Just AI)
Кирилл отметил значительную просадку рынка разработки на заказ. Даже малый бизнес зачастую самостоятельно решает вопрос разработки программных продуктов, конечно, не без помощи ИИ.
Согласен с Кириллом. Нейросети выдают приемлемый результат при разработки небольших решений - одностраничный сайт, небольшая функция или плагин, скрипт на python и т.д. Но за крупными проектами все равно придется обращаться к специалистам, этого в ближайшей перспективе не избежать.
Станислав Триерс (Тесс Технолоджи)
Станислав отметил, что команды разработки никуда не денуться, меняются лишь роли и навыки сотрудников. Сейчас на рынке ценится универсальный сотрудник, который может не только написать код и составить правильный промт, но и понимает модель бизнеса.
Голосование: роли будущего
Павел провел опрос среди присутствующих в зале - какие роли вы будете нанимать через два года.
Как мы видим, бизнесу нужны ai-архитекторы, тестировщики и аналитики. Тем не менее, кому-то понадобились сигма-бой, шива и даже воздухан, и это здорово, значит в зале была расслабленная и дружественная атмосфера.
Заключение
Я прогнозирую дефицит опытных разработчиков (сеньоров) на рынке. Благодаря "вайб-кодингу" многие спициалисты не перешагнут планку "джуна", а для анализа кода, написанного через ИИ нужны уже более специфичные навыки.
Если джуны начнут полагаться на AI вместо собственного обучения, кто вырастет в сеньоров через пять лет? Жизненный цикл разработчика рискует сломаться.
Модератор Павел Подкорытов
Останутся ли программисты без работы? Нет, но потребность в программистах снизится. Несмотря на это появятся новые роли, поэтому будет потребность в специалистах другого профиля.