Futurra Group – останні статті та новини

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 Фото: Антон Водолазький 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 Фото: Антон Чередниченко 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 Фото: Богдан Погасій 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 Фото: Максим Тихоненко 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.