С 2021 года я работаю на стыке цифровой и аграрной отраслей. За это время моё мышление заметно профдеформировалось: я всё чаще воспринимаю другие сферы через призму сельского хозяйства. Тем, кто далёк от агропрома, такая аналогия может показаться странной. Но, возможно, она поможет по-новому взглянуть на происходящее.

Племенное ядро и ИТ-отрасль

Любое племенное хозяйство держится не на всём стаде, а на ядре — линии, которая сохраняет и передаёт лучшие признаки из поколения в поколение. Если ядро ослабевает, деградация неизбежна.

В ИТ-отрасли племенное ядро — это не только сильные специалисты, но и система профессионального воспроизводства: инженерная культура, ревью, архитектурное мышление, дисциплина, понимание алгоритмов и ответственность за решения.

Это ядро должно пополняться. И ключевую роль в его обновлении играют джуниоры.

Джун — это не дешёвый исполнитель

Джун — это слой, из которого со временем вырастают мидлы, сеньоры, техлиды и архитекторы. Через рутину, ошибки, ревью и практику человек учится не просто писать код, а понимать систему.

Именно этот механизм сегодня под угрозой.

ИИ вытесняет не программистов, а процесс их становления

Да, ИИ быстро генерирует код. Да, он делает это аккуратно и без лишних вопросов. Но если машине отдать весь слой задач, на котором раньше учились люди, джун лишается практики.

Он не научится читать чужой код. Не поймёт, почему одно решение работает, а другое ломает систему. А значит, не вырастет в уверенного мидла или сильного сеньора.

Главная угроза — не в замене программистов. А в том, что ИИ может разрушить сам механизм их воспроизводства.

Автоматизируют не вершину, а фундамент

Раньше новичок входил в профессию через простые задачи: чинил мелкие баги, писал типовой код, ошибался, получал замечания, переписывал, учился.

Сейчас именно этот слой становится первым кандидатом на автоматизацию. Не архитектура, не инженерное суждение — а тот участок, где раньше происходило профессиональное взросление.

На короткой дистанции логика бизнеса понятна: агент справляется быстрее, не требует наставничества. Но в долгосрочной перспективе такая экономия проедает кадровый запас.

Сильные инженеры не появляются на рынке в готовом виде. Они вырастают из тех, кому дали право ошибаться и учиться.

Джун — это ремонтный молодняк отрасли

Если ИИ съест джунские задачи, индустрия рискует съесть собственный кадровый фонд. Через время выяснится: сильных специалистов мало, они дорого стоят, а новых почти нет.

Джун — не издержка. Это инвестиция в будущее отрасли.

Нужен новый путь в профессию

Вернуть старый путь — посадить джунов на бесконечную рутину — невозможно. ИИ уже лучше справляется с рутиной. Значит, нужно перестраивать путь входа в профессию.

Новый джун должен расти не как дешёвая пара рук, а как младший инженер по пониманию системы. Учиться не только писать, но и читать. Не только генерировать, но и проверять. Не только радоваться красивому коду, но и понимать, где он хрупок и что может сломаться.

Что делать?

Племенное ядро не сохраняется само собой. Его поддерживают осознанно. С ИТ нужно делать то же самое.

• Организовать реальную практику для студентов — не формальную стажировку, а работу с реальными задачами под наставничеством.
• Поощрять компании за выращивание джунов — нагрузка по обучению не должна ложиться целиком на работодателя. Поддержку ИТ-компаний можно увязать с наличием стажёрских программ, наставничества и первых позиций для новичков.
• Ввести прозрачность по уровню человеческого участия — разделять продукты, где ИИ был инструментом, и где человеческая инженерная ответственность сведена к минимуму. Если за продуктом нет инженерной приёмки — это должен понимать заказчик. Такие решения можно ограничивать, например, в реестрах специализированного ПО.

Главная угроза ИИ — не в том, что он заменит программистов. А в том, что он может помочь индустрии разрушить механизм их выращивания.

Поэтому главный вопрос сегодня не: «Заменит ли ИИ программистов?»

А: «Сможем ли мы сохранить систему, которая делает появление сильных программистов возможным?»

С 2021 года я работаю на стыке двух отраслей - цифровой и сельского хозяйства. За это время мышление у меня заметно профдеформировалось: я все чаще смотрю на другие сферы через сельхоз-призму. Тем, кто далек от агропрома, такая аналогия может показаться странной. Но прежде чем спорить, попробуйте дочитать до конца.

На прошлой неделе я уже писал о том, заменят ли программистов вайбкодеры, агенты и генеративные большие модели. В ответ получил немало мнений, критики и комментариев. Теперь хочу продолжить свою мысль через неожиданную, но, как мне кажется, точную аналогию - между ИТ и племенным животноводством. Да простят меня айтишники и племенные бычки.

Любое племенное хозяйство держится не на всем стаде сразу, а на ядре - линии, которая сохраняет и стабильно передает лучшие признаки дальше. Пока это ядро поддерживается, качество можно воспроизводить из поколения в поколение. Если же ядро ослабить или перестать обновлять, деградация следующих поколений становится лишь вопросом времени и влечёт к утрате породы.

С ИТ, как мне кажется, происходит нечто похожее.

Племенное ядро отрасли - это не только сильные специалисты, но и вся система профессионального воспроизводства: инженерная культура, ревью, архитектурное мышление, дисциплина, понимание алгоритмов, знание основ, умение отвечать за последствия решений. Любое ядро должно кем-то пополняться, освежаться и непрерывно улучшаться. И здесь важнейшую роль играют джуны.

Джун - это не просто дешевый исполнитель на простых задачах. Это слой, из которого со временем вырастают мидлы, сеньоры, техлиды и архитекторы. Через рутину, мелкие задачи, ошибки, ревью и набивание руки человек постепенно начинает не просто писать код, а понимать систему.

Именно этому механизму роста сегодня угрожает ИИ.

Да, ИИ быстрее сгенерирует код. Да, он может сделать это чище, аккуратнее и без лишних вопросов. Но если отдать машине весь слой задач, на котором раньше учились люди, то какой-то джун не получит практику, не научится читать чужой код, не разберется, почему одно решение работает, а другое ломает систему. А значит, позже из него не вырастет ни уверенный мидл, ни сильный сеньор.

И вот в этом я вижу главную проблему. Не в том, что ИИ заменит программистов. А в том, что он может начать вытеснять сам механизм воспроизводства программистов.

Проблема еще и в том, что автоматизируется не вершина профессии, а её учебный фундамент. Раньше новичок входил в ремесло через простые задачи: чинил мелочи, писал типовой код, ошибался, получал замечания на ревью, переписывал, учился видеть последствия своих решений. Это не был самый красивый путь, но он работал.

Сейчас именно этот слой и оказывается первым кандидатом на автоматизацию. Не ответственность, не архитектура, не инженерное суждение, а тот участок, на котором раньше вообще происходило профессиональное взросление.

На короткой дистанции логика бизнеса понятна. Если агент делает типовую задачу быстрее джуна и не требует времени сеньора на обучение, выбор выглядит очевидным. Но в долгую такая логика начинает проедать собственный кадровый запас. Сильные инженеры не берутся с рынка в готовом виде и в нужном количестве. Они вырастают из тех, кому когда-то дали право ошибаться, разбираться и постепенно брать на себя больше ответственности.

Если отрасль перестает выращивать начинающих специалистов внутри, она некоторое время живет за счёт накопленного запаса. А потом внезапно выясняется, что сильных инженеров мало, стоят они дорого, а новые почти не появляются.

Поэтому джун - это не досадная нагрузка на бизнес. Это ремонтный молодняк отрасли, из которого потом обновляется весь сильный слой. И если ИИ съест джунские задачи, индустрия рискует съесть собственный кадровый фонд.

Но отсюда не следует, что нужно просто вернуть старый мир и снова посадить джунов на бесконечное форматирование дискет (боже, как я стар) и написание простых процедур по работе с данными. Этого уже не будет. Если ИИ оказался лучше человека на большом пласте рутинной работы, значит старый путь входа в профессию придется перестраивать.

Новый джун должен расти не как дешёвая пара рук, а как младший инженер по пониманию системы. Учиться не только писать, но и читать. Не только генерировать, но и проверять. Не только радоваться быстро сгенерированному красивому коду, но и понимать, почему он работает, где хрупок и что именно может сломаться.

Если признать, что проблема реальна, то одной метафоры недостаточно. Племенное ядро не сохраняется само собой - его поддерживают осознанно. С ИТ, кажется, придется делать то же самое.

Во-первых, нужен нормальный контур входа студентов в профессию через реальную практику в ИТ-компаниях. Не формальную стажировку ради галочки, а работу с ограниченным набором реальных задач и наставничеством.

Во-вторых, работодателей нужно поощрять за выращивание джунов. Сейчас молодой специалист для бизнеса часто выглядит как издержка: его надо учить, ревьюить, страховать от ошибок. Если отрасль хочет сохранить механизм воспроизводства кадров, эта нагрузка не должна целиком ложиться только на работодателя. Например, меры поддержки ИТ-компаний можно частично увязать с реальной работой по выращиванию молодых специалистов: наличием практикантских мест, стажерских программ, наставничества и первых позиций для джунов.

В-третьих, нужно разделять продукты, в которых ИИ был инструментом, и продукты, в которых человеческое инженерное участие было сведено к минимуму. Речь не о запрете ИИ, а о прозрачности уровня человеческой ответственности. Если за цифровым продуктом по сути не стоит инженерная приёмка, это должно быть понятно. Этот критерий нужно использовать как риск и, например, ограничивать включение таких продуктов в реестры специализированного ПО.

Главная угроза ИИ, как мне кажется, не в том, что он заменит программистов. Главная угроза в том, что он может помочь индустрии разрушить механизм выращивания программистов.

Поэтому главный вопрос сегодня звучит не так: заменит ли ИИ программистов?

А так: сумеем ли мы сохранить систему, которая вообще делает появление сильных программистов возможным?

зы. Кстати, я со своей стороны с радостью даю молодому поколению шанс набраться опыта и с удовольствием всегда нанимал молодых специалистов, давал им практические задачи и наставлял. Немало молодых специалистов продолжили работу в структурах, куда я их приглашал.