Квалификация при использовании ИИ Тезис о том, что квалификация разработчиков, использующих ИИ, должна вырасти прямо противоречит текущим настроениям рынка. Бизнесу очень хочется верить в формулу: наберем джунов, дадим им агентов и готово. Но реальность выглядит иной: теперь нужно не только проектировать структуру системы до написания кода (возвращение к истокам инженерной культуры), но и уметь формализовать принципы разработки для ИИ. Раскроем эту мысль. AI - это мультипликатор. Не помню, где подсмотрел этот термин, но он выглядит подходящим. AI масштабирует навыки того, кто им управляет. Если инструментом пользуется senior/архитектор, он масштабирует порядок и структуру (по-крайнеме мере, I want to believe). Если им пользуется новичок без инженерного/архитектурного бэкграунда, он с невероятной скоростью масштабирует хаос и энтропию. Vibe coding делает процесс написания кода дешевым, но проектирование - дорогим и критически важным. Знание синтаксиса языка, кажется, больше не стоит дорого. Дорого стоит умение декомпозировать сложную бизнес-задачу на изолированные модули, которые AI сможет реализовать, не сломав остальное. Разработчик должен уметь переводить абстрактные бизнес-желания в жесткие технические спецификации до того, как начнется написание кода. Это возвращение к истокам, к инженерной дисциплине, свойственной, скорее, старой школе, чем современным реалиям быстрой разработки. Так что придется подтягивать базу 🙂 Иначе вместо ускорения разработки мы получим ускоренное создание legacy в промышленных масштабах, которое невозможно поддерживать. __И еще раз напомню: это касается крупных и сложных систем, которые нужно развивать годами. С прототипами, MVP или отдельными скриптами таких проблем, как правило, не возникает.__