ИИ может привести к дефициту senior‑специалистов через 5‑10 лет
AXENIX сообщила о проведении исследования влияния искусственного интеллекта на процессы разработки программного обеспечения и кадровую ситуацию в ИТ‑сегменте. Эксперты пришли к выводу, что внедрение ИИ в полный цикл разработки ПО — от генерации кода до тестирования и сопровождения — удваивает продуктивность разработки, но ожидаемого эффекта в ускорении вывода продуктов на рынок не происходит. При этом использование ИИ меняет требования к командам и требует пересмотра кадровой стратегии компаний.
Согласно данным StackOverflow, сегодня инструменты ИИ используют 84% разработчиков на мировом рынке, с его помощью создается более 40% программного кода, при этом его генерация ускоряется в 2‑3 раза. Автоматизируются также создание документации, тестирование и другие задачи. В результате опытный ИТ‑специалист, использующий современные ИИ‑инструменты, способен выполнять объем работы, который ранее распределялся между двумя или тремя junior-работниками.
Средняя экономия при отказе от найма одного начинающего специалиста может достигать 1‑1,5 годовых оклада без учета налоговых отчислений. Вполне логично, что компании и в России, и в других странах снижают набор молодых сотрудников.
При этом исследование показало, что рост производительности отдельных этапов разработки не всегда приводит к сокращению сроков вывода продукта на рынок. «Бутылочным горлышком» становится верификация сгенерированного кода, написанного с помощью ИИ, так как senior‑специалисты тратят на эту работу до 70% своего времени.
По мнению экспертов AXENIX, долгосрочный риск для отрасли формируется под влиянием двух основных факторов. Во‑первых, обеспокоенность вызывает качество сгенерированного кода. Так, в исследовании говорится, что команды с активным использованием ИИ накапливают технический долг значительно быстрее, чем при традиционном подходе к разработке.
В частности, за последние годы в несколько раз увеличился показатель churn rate — доля кода, который переписывается в течение короткого времени после создания. Высокий churn rate означает, что код принимается в систему, но вскоре оказывается некорректным или не соответствующим требованиям. Из‑за этого его приходится перерабатывать. То есть речь идет не просто об увеличении объема переделок, которое могло бы объясняться ростом общего объема разработки, а именно об ухудшении качества нового кода. Во‑вторых, из‑за активного внедрения ИИ senior‑специалисты все больше времени тратят на проверку и исправление сгенерированного кода, тогда как новых кадров для их замены становится меньше.
Поскольку компании все активнее замещают junior‑позиции ИИ‑инструментами и нанимают меньше молодых специалистов, воронка профессионального роста сужается уже сейчас. Некому проходить путь от junior до middle и senior. Учитывая, что этот путь традиционно занимает 10‑15 лет, последствия проявятся не сразу. Но через годы рынок столкнется с острым дефицитом опытных специалистов, которые смогли бы отвечать за развитие сложных цифровых продуктов. По мнению экспертов AXENIX, формируется риск разрыва «кадрового конвейера». Если в 2020 г. junior‑разработчики составляли около 40% кадровой структуры, то в 2026 г. их доля снизилась до 30%.
«С точки зрения бизнеса краткосрочная экономия выглядит убедительно. Однако такая стратегия создает риск дефицита квалифицированных кадров на рынке и роста стоимости высококлассных специалистов. Через десять лет при текущем темпе развития вайбкодинга сами инструменты разработки и ИИ могут кардинально измениться. И если отрасль перестанет системно выращивать специалистов, способных понимать технологии на глубоком уровне, есть риск, что сложные продукты постепенно превратятся в «черные ящики». Понимание того, как системы устроены в целом и как ими управлять, начнет утрачиваться. ИИ способен существенно повысить эффективность работы, но не может заменить систему подготовки экспертов, которая формировалась десятилетиями», — сказал Андрей Толстов, старший менеджер AXENIX.
Наиболее эффективной стратегией, по его словам, является сочетание ИИ‑инструментов разработки и сохранения программ подготовки junior‑специалистов. Таким образом, компании и сокращают издержки, и сохраняют преемственность кадров.
Кроме того, исследование указывает на дополнительный источник кадров для технических и архитектурных ролей — через переобучение системных аналитиков. ИИ снижает технический барьер входа в архитектуру: с его помощью проще генерировать прототип, оценить производительность решения, разбираться в чужой кодовой базе. Аналитики с 5‑7 годами опыта уже успешно переходят на позиции технических аналитиков и младших архитекторов.
СКАЧАТЬ ИССЛЕДОВАНИЕ