Чи писатиме ШІ більшість коду, як прогнозують? Ось що кажуть експерти з OBRIO, Futurra Group, Ciklum та Boosta

Чи ставить розвиток штучного інтелекту під загрозу роботу розробників? CEO Anthropic Даріо Амодей вважає, що вже за кілька місяців штучний інтелект писатиме більшу частину коду, а за рік – практично весь. CEO IBM Арвінд Крішна має іншу думку – він прогнозує, що ШІ генеруватиме не більш як третину коду, а розробники натомість матимуть більше часу на виконання інших завдань. Редакція MC.today поцікавилась, що з цього приводу думають експерти українських IT-компаній.

Антон Водолазький

• СТО в OBRIO
• Сторінка OBRIO в LinkedIn

Наразі ми оцінюємо ШІ як потужний інструмент, за допомогою якого вдається оптимізувати бізнес-процеси.  Використовуючи його, наші команди вже стали працювати швидше та ефективніше. І при цьому ми точно не розглядаємо ШІ як інструмент, який потенційно може замінити спеціалістів. 

Серед ключових завдань, із якими нам допомагає ШІ, можна виокремити три – написання коду, соde review та створення і перевірку якості контенту. Розгляньмо детальніше.

• Написання коду. Ми достатньо активно експериментуємо із ШІ-помічниками для генерації коду: Copilot, Cursor та GPT-4. І вже можемо відзначити, що технології чудово справляються із рутинними завданнями, як-от автогенерація шаблонного коду, документації, тестів.
• Code review. Ми інтегрували технології ШІ в процеси перевірки якості коду. Це вже допомогло суттєво скоротити час на рев’ю. За допомоги ШІ розробникам вдається швидко знаходити потенційні помилки й недоліки в стилістиці коду.
• Створення контенту та перевірка якості. У роботі з контентом ШІ допомагає нам із двома ключовими завданнями – генерацією контенту й перевіркою його якості. Ми використовуємо ШІ для проведення аналізу граматики, стилістики та логічної зв’язності текстів. Це дозволяє зменшити кількість помилок і зробити контент більш структурованим.

Я раджу вивчати фундаментальні знання про технології ШІ: як вони будуються, тренуються і так далі. Вони дають змогу зрозуміти, як краще можна використовувати ШІ в бізнесі. Також рекомендую вивчати промт-інжиніринг. Навички промпт-інжинірингу допоможуть краще зрозуміти можливості та обмеження великих мовних моделей (LLM). І також я раджу не боятися експериментувати та використовувати ШІ на практиці в щоденних завданнях. Це допоможе вам краще зрозуміти, як можна оптимізувати роботу із конкретними моделями.

Антон Чередниченко

• Senior Backend Developer в Futurra Group
• Сторінка Futurra Group в LinkedIn
• Антон Чередниченко в LinkedIn

ШІ вже здатен генерувати значні обсяги коду, оптимізувати його та знаходити помилки. Але поки що він не може замінити людський фактор, особливо в складних завданнях, що вимагають глибокого розуміння контексту, архітектури та бізнес-логіки проєктів.

Прогноз, що за 3-6 місяців ШІ писатиме 90% коду, виглядає дуже оптимістично. Так, ШІ вже суттєво допомагає в розробці, але його поточні обмеження – зокрема, нездатність ухвалювати стратегічні рішення чи враховувати специфічні нюанси продукту – не дозволяють говорити про повну автоматизацію.

З іншого боку, якщо самі творці ШІ дають такі прогнози, можливо, вони знають більше, ніж ми. Але поки що в реальних проєктах розробники активно використовують ШІ як інструмент для прискорення роботи (як і ми в Futurra), а не для її повної автоматизації.

Які навички я б радив прокачувати розробникам уже зараз:

• Розуміння бізнес-логіки та архітектури. ШІ може писати код, але стратегічне мислення, глибоке розуміння продукту та здатність приймати правильні технічні рішення – це поки що винятково людські навички.

• Критичне мислення. Розробник має аналізувати, перевіряти та покращувати код, який генерує ШІ. Це слабке місце новачків, які сліпо довіряють ШІ й можуть у результаті «заливати в продакшн» неякісні рішення.

• AI-augmented coding. Вміння ефективно працювати із ШІ-асистентами (Copilot, ChatGPT, Code Llama) – це вже базова навичка для сучасного розробника. Більшість із цих інструментів інтегровані в популярні IDE.
• Prompt engineering. Грамотна постановка запитів – це навичка, яка стає такою ж необхідною, як володіння Git чи знання алгоритмів.
• Математика та аналітичне мислення. Без розуміння основ буде складно.
• DevOps, інфраструктура та безпека. Ці напрямки залишаються складними для автоматизації, тому попит на фахівців тут буде стабільно високим.
• Soft skills (комунікація, управління проєктами, робота в команді). Незалежно від розвитку технологій, слід памʼятати, що ми все ще працюємо з людьми і для людей.

Раджу також придивитися до нових напрямів у розробці, особливо тих, що пов’язані із ШІ. Це вже не просто модний тренд, а серйозний зсув у галузі. Розвиток у сфері AI-інженерії, машинного навчання та аналізу даних може забезпечити стабільне професійне зростання. Серед перспективних спеціалізацій – Machine Learning Engineer, Data Scientist, AI Researcher, MLOps Engineer, AI Product Engineer.

ШІ вже змінює правила гри, і ті, хто володіє цими навичками, матимуть перевагу на ринку. У світовому масштабі це відкриває безліч можливостей, а в Україні особливо актуальним напрямом стає Military Tech, де штучний інтелект відіграватиме ключову роль.

Читайте також: Від автоматизації до інтелектуальної переваги. Коли ШІ перевершить людину – CEO Google DeepMind

Богдан Погасій

• Head of Experience Engineering в Ciklum
• Сторінка Ciklum в LinkedIn
• Богдан Погасій в LinkedIn

Я поділяю думку Арвінда Крішни та вважаю, що в найближчій перспективі ШІ не зможе повністю замінити програмістів. Наразі в нашій компанії AI-асистенти вже допомагають досвідченим розробникам генерувати до 20% кодової бази, і я вірю, що цей відсоток буде поступово зростати.

Однак згенерований код – це ще не готовий продукт. Як компанія, що надає повний цикл розробки ПЗ, ми розуміємо, що наш кінцевий результат – продукт, а не просто код.

Для того, щоб отримати повноцінний програмний продукт, потрібна більш комплексна інфраструктура:

• архітектурне проєктування,
• інтеграція з іншими системами;
• тестування та валідація;
• підтримка та розвиток.

Отже, поки що роль ШІ – це допомога розробникам, а не їх заміна. Але ми впевнені, що його вплив на індустрію буде тільки зростати.

Я можу виокремити кілька важливих компетенцій.

• Аналітичне мислення та адаптивність – тобто вміння опрацьовувати інформацію, формулювати точні питання та знаходити рішення в мінливому середовищі.
• Обробка даних та робота із ШІ – базові вміння роботи з даними та розуміння принципів ШІ є надзвичайно важливими для будь-якого професіонала.
• Взаємодія та колективна робота – здатність ефективно працювати в групі та чітко доносити ідеї як усно, так і письмово, це якості, які неможливо замінити технологіями.

Відповідно, якби я створював план розвитку, він би складався з таких пунктів.

• Штучний інтелект та технології генеративного штучного інтелекту – оскільки розуміння та інтеграція цих технологій у робочі процеси стають ключовим фактором конкурентоспроможності.
• Хмарна інженерія та архітектура – знання принципів роботи з платформами на кшталт AWS, Azure або GCP є необхідним для кожного сучасного інженера.
• І, безумовно, м’які навички, оскільки лідерство, емпатія та ведення переговорів є важливими для будь-кого, зокрема для технічних фахівців.

Максим Тихоненко

• Full Stack Developer у Boosta
• Сторінка Boosta в LinkedIn

Найбільший потенціал ШІ у розробці я бачу у ролі помічника, який може суттєво полегшити виконання рутинних завдань, прискорити процес розробки завдяки автодоповненню та допомогти із покриттям коду тестами.

Також ШІ може суттєво допомогти у розробці UI/UX дизайну, коли ви маєте певну ідею, але не впевнені, як краще це відобразити.

Водночас важливо пам’ятати що ШІ не всесильний та має низку обмежень:

• при роботі над вузькоспеціалізованими завданнями штучний інтелект часто не має необхідних знань через обмеженість тренувальних даних;
• також галюцинації ШІ залишаються актуальними, тому повністю покладатися теж не варто.

В нашій команді використання ШІ ніяк не регламентовано і кожен розробник сам вирішує, чи потрібен йому цей інструмент, водночас ми плануємо використовувати ШІ для допомоги з проведенням внутрішніх код-рев’ю.

На мою думку, щоб залишатися затребуваним фахівцем в умовах активного поширення ШІ, важливо мати гарні фундаментальні знання, постійно цікавитись новими технологіями та вміти адаптуватись до змін. Окрім цього, варто навчитися якісно взаємодіяти із ШІ, формулюючи чіткі й ефективні запити (prompt-engineering).

Не менш важливим залишається розвиток критичного мислення та комунікаційних навичок, адже це ті компетенції, що штучний інтелект замінити не в змозі.

• Нагадаємо, раніше Сем Альтман назвав навичку, яка необхідна для досягнення успіху в епоху ШІ. Про що йдеться – можна прочитати тут.