Искусственный интеллект (ИИ) уже берет на себя часть задач программистов, однако это не означает, что в будущем профессия исчезнет. О том, как поменяется роль разработчика и что будет определять его ценность на рынке труда к 2030 году, рассказал руководитель группы разработки ИИ Александр Перевалов.
"В марте 2026 года Anthropic представила метрику observed exposure, которая оценивает, насколько ИИ влияет на ту или иную профессию. Сильнее всего оказались подвержены воздействию ИИ программисты: модели покрывают 75% их задач. В категории "компьютерные и математические профессии" теоретически можно ускорить решение 94% задач, хотя на практике охвачена примерно треть", - говорится в материале РБК.
Специалисты также разработали несколько сценариев развития экономики США до 2030 года. В "скромном" варианте безработица среди работников когнитивного труда почти не изменится (2,9%), в среднем - вырастет до 4,5%, а в экстремальном - достигнет 17,9%. По мнению Перевалова, эти прогнозы не говорят о том, что разработчики останутся без работы, но требования к их квалификации меняются уже сейчас. По мере того как ИИ берет на себя типовые задачи, владение стандартным набором инструментов все меньше становится конкурентным преимуществом.
Читайте также:
Почему начинающим айтишникам стало сложно найти работу
К 2030 году интенсивность замены специалистов на цифровых сотрудников будет также зависеть от устройства конкретных процессов.
"Повторяемую операцию с понятными исходными данными и проверяемым результатом проще передать агенту. Тем не менее, чтобы отказаться от штатной позиции, компании нужно автоматизировать весь круг обязанностей сотрудника", - считает эксперт.
Кроме того, со временем агенты научатся выполнять более сложные задачи. Тогда разработчики начнут создавать не столько сам код, сколько системы, которые его пишут и проверяют, добавил перевалов.
Для работодателей все большую ценность приобретут специалисты, способные критически мыслить, доводить задачи до конца и строить агентские системы. Важным преимуществом станет и экспертиза, позволяющая находить причины ошибок и решать задачи за пределами готовых инструкций.
Один из способов оставаться востребованным - развивать узкую техническую специализацию, считает эксперт. Например, перспективными могут стать специалисты, которые разбираются в ИИ на системном уровне (оптимизируют инференс LLM или занимаются дообучением таких моделей).
Читайте также:
В памяти алгоритма: Эксперт "РГ" рассказала, какие сведения о себе опасно доверять нейросетям
Еще одно направление - доменные знания. Специалист, сочетающий ИТ-компетенции с пониманием конкретной индустрии, займет выигрышную позицию по сравнению с большой языковой моделью. В частности, сочетание фармацевтики, машинного обучения и разработки ПО позволит заниматься поиском новых лекарств при помощи ИИ.
Третьим направлением развития Перевалов назвал научный и преподавательский опыт. Это помогает сохранять связь с индустрией за счет особого системного мышления, которое человек применяет в своей работе.
В ближайшие годы от начинающих разработчиков будут ждать умения быстро разбираться в незнакомом вопросе и объяснять результат, а от опытных кандидатов - технической насмотренности, уверен специалист.
При этом перед компаниями встанет вопрос, как обучать новых специалистов, если значительную часть простых заданий теперь может выполнять ИИ.
"Компаниям придется перестраивать систему стажировок, давать новичкам возможность самостоятельно предлагать решения, проверять их и обсуждать ошибки с наставником. Иначе сотрудник научится передавать задания модели, но не сможет оценивать ее работу", - отметил Перевалов.
Читайте также:
Ирина Зиновьева: Как руководителю компании использовать возможности нейросетей
Все главные события дня и ничего лишнего в нашем MAX. Подписывайтесь!