Среди Software‑development вакансий за 2023 год произошел самый резкий спад среди всех профессий (Indeed hiring lab 2023) - на целых 53%. В 2024 спад уменьшился относительно прошлого года, но не относительно других профессий.
Кратко разберём тезисы:
Тезис 1: ИИ улучшается в решении типовых задач.
OpenAI GPT 4.1 модели стали лучше писать код (дешевле, быстрее, меньше ошибок) (wired).
Предложения от ИИ уже «коммитятся» в C++ std.
С 2019 года способность ИИ выполнять длительные задачи удваивается (ИИ может решать задачи всё длиннее) примерно каждые 7 месяцев (исследование Metr).
Тезис 2: ИИ упрощает разработку
Доступ к Copilot дал прирост продуктивности (на 13-22% больше PR) в Microsoft (Исследование).
Скорость решения типовых программерские задач возрастает вдвое (mckinsey).
Тезис 3: практически все разработчики используют ИИ
76% разработчиков уже используют (планируют), рост продуктивности (81%) (Stack Overflow Dev Survey 2024).
92% разработчиков в штатах используют ИИ дома и на работе (2023).
В этом году вышли бесплатные китайские нейросети уровня платных ChatGPT o1 (qwen.ai, deepseek), открыв доступ для разработчиков без денег и VPN.
Тезис 4: крупные компании больше не вкладываются в разработчиков
Глобальные инвестиции в AI достигли $500 млрд в 2024 году, отражая приоритет AI в стратегиях крупных компаний.
Брин (основатель гугла) сказал: «60 hours a week is the sweet spot of productivity». Раньше гугл был известен лояльностью к сотрудникам и порицал переработки.
Инвестиции в сектор SaaS и корпоративного ПО сократились с $17,4 млрд в 2023 году до $4,7 млрд в 2024 году (ctol digital solutions).
Тезис 5: разработчик ПО больше не дефицитная профессия
Software‑development вакансии за 2023 год ↘ ‑51 %, самый резкий спад среди всех профессий (Indeed hiring lab 2023). В 2024 спад уменьшился относительно прошлого года, но не относительно других профессий.
Программирование являлось халявой, но больше не является.
В недалеком прошлом достаточно было пройти несколько туториалов, посмотреть примеры собеседований, прорешать пару десятков задач c Leetcode (Codewars, Hackerrank) и идти на рынок.
Легко было обходиться без базовых знаний Computer Science: понимания структур данных и алгоритмов, баз данных, операционных систем, сетей, теории асимптотической сложности и т.п.
Даже если брать программистов с базой, многие считали своей главной задачей — перевести требования в код. По ходу статьи будут агрументы, что в этом уже нет большой ценности.
С дармовщиной покончено, и я предсказываю, что индустрия уйдет от сверхдоходов за умение решать простенькие логические задачки к обычному доходу за компетенции. А компетенции будут проверяться еще строже.
Тренд уже заметен и высмеивается в миниатюрах: https://youtu.be/4R4uTrA1vQ8?si=AG43Rvx-nC959vcd
LLM сейчас могут не просто помогать писать код, но и решать какие-никакие задачи вообще без помощи программиста. Казалось бы, логично предположить, что порог входа в разработку снизился.
Но это не так. Раньше junior-разработчику приходилось конкурировать с другими джунами, но тоже разработчиками. Сейчас приходится конкурировать еще и с промпт-программистами, вайб-кодерами, просто разработчиками, которые читерят с ИИ для прохождения собеседований.
Отбор и найм превратились в гонку вооружений и на самом этапе отбора: рекрутеры применяют ИИ для поиска резюме, а кандидаты оптимизируют свои резюме с помощью ИИ.
На таком рынке лучше всего тем, у кого есть опыт и есть база. Уже сформированный программист так же пользуется ИИ, но может утилизировать этот рычаг с большей эффективностью. Для всех остальных требования взвинтились невероятно.
Главное заблуждение вайб-кодера
Вайб-кодер думает, что наступили времена, когда за неумение писать код и незнание основ computer science компании будут платить деньги.
Жестокая правда такова, что эти времена как раз закончились с появлением LLM.
Повторюсь. С появлением LLM некомпетентность перестала оплачиваться.
Дело в том, что никакой сложности решать большую часть задач на большинстве проектов не было и раньше. Да, надо было иметь какое-никакое знание языка программирования, но это вопрос одной-двух недель, этому и дошкольников обучают. Вместо 1x запросов к LLM надо было сделать 2x запросов в Google и скопировать код. Может быть, внести мелкие правки.
Никакого волшебства с LLM не произошло, только поиск стал быстрее и нудная рутина ушла. Если речь идет о задаче, которую не решили в интернете, то и LLM не поможет. Говорю как человек, который ежедневно использует ChatGPT с 2022 года.
Никакой сложности решать большую часть задач на большинстве проектов не было и раньше
В прошлом работодателю казалось, что программировать сложно. Кандидаты могли ничего не знать и не уметь, но легко находили работу. Надо было подготовиться к собеседованию, а потом «копипастить» с интрнета. Я сам начинал так и получал хорошие в сравнении с другими сферами деньги. Без базы. Без алгоритмического мышления. Без умения писать простой код.
Сейчас работодатель понимает, что типовые задачи легко решаются с LLM, и не готов платить за это много. А желающих получать вознаграждение за легкую работу значительно(!) прибавилось.
>код, сгенеренный ИИ
Оглянись вокруг на свое программное окружение - какую ни возьми программу, а она написана ИИ! Хоть бы одну живой программист написал! Вот какого невиданного прогресса человечество достигло в 2025 году!
>И суть не в том что ИИ заменит программистов.
Как раз в этом и суть. Осталось только чуть-чуть подождать https://2ch.hk/pr/res/3429171.html