AIRu 30.06.2026 07:15
🚨Новое исследование AXENIX: почему AI может спровоцировать дефицит ИТ-архитекторов
Пока компании считают экономию от внедрения AI в разработку, незаметно формируется совсем другая проблема. Автоматизация действительно ускоряет написание кода, но одновременно сокращает количество задач для начинающих разработчиков. А значит, через несколько лет индустрия может столкнуться с банальной нехваткой тех, кто способен проектировать сложные системы и проверять работу самого AI.незаметно формируется совсем другая проблема. Автоматизация действительно ускоряет написание кода, но одновременно сокращает количество задач для начинающих разработчиков. А значит, через несколько лет индустрия может столкнуться с банальной нехваткой тех, кто способен проектировать сложные системы и проверять работу самого AI.
Именно к такому выводу приходят Андрей Толстов и Максим Ким в исследовании «Скрытая цена ИИ-революцииАндрей Толстов и Максим Ким в исследовании «Скрытая цена ИИ-революции. Производственный процесс создания программного обеспечения в эпоху искусственного интеллекта», опубликованном компанией AXENIX.
Авторы обращают внимание на несколько тревожных тенденций:
🔹 ИИ ускоряет генерацию кода в 2–3 раза, но проверка такого кода занимает значительно больше времени. В результате узкое место смещается с разработки на этап верификации.
🔹 Компании все реже нанимают junior-разработчиков. На первый взгляд это выглядит рационально: опытный специалист с AI-инструментами закрывает больше задач. Но именно на простых задачах раньше формировались будущие middle, senior и архитекторы.
🔹 Технический долг продолжает расти. Исследование приводит данные о росте дублирования кода и снижении объема рефакторинга, что неизбежно усложняет поддержку продуктов в будущем.
При этом авторы не предлагают отказаться от AI. Наоборот, они считают, что менять нужно не инструменты, а процессы работы. Среди возможных решений – перестройка карьерных треков, усиление роли системных аналитиков, развитие архитектурных компетенций и внедрение более строгих практик проверки AI-кода.
📌 Вывод AIRu: AI действительно повышает производительность, но экономия на людях сегодня может обойтись значительно дороже через несколько лет. Руководителям уже сейчас стоит думать не только о внедрении AI, но и о том, кто будет управлять этими системами завтра.
Само исследование - в первом комментарии 👇
AIRu в VK
AIRu в MAX
#vk_feedПока компании считают экономию от внедрения AI в разработку, незаметно формируется совсем другая проблема. Автоматизация действительно ускоряет написание кода, но одновременно сокращает количество задач для начинающих разработчиков. А значит, через несколько лет индустрия может столкнуться с банальной нехваткой тех, кто способен проектировать сложные системы и проверять работу самого AI.незаметно формируется совсем другая проблема. Автоматизация действительно ускоряет написание кода, но одновременно сокращает количество задач для начинающих разработчиков. А значит, через несколько лет индустрия может столкнуться с банальной нехваткой тех, кто способен проектировать сложные системы и проверять работу самого AI.
Именно к такому выводу приходят Андрей Толстов и Максим Ким в исследовании «Скрытая цена ИИ-революцииАндрей Толстов и Максим Ким в исследовании «Скрытая цена ИИ-революции. Производственный процесс создания программного обеспечения в эпоху искусственного интеллекта», опубликованном компанией AXENIX.
Авторы обращают внимание на несколько тревожных тенденций:
🔹 ИИ ускоряет генерацию кода в 2–3 раза, но проверка такого кода занимает значительно больше времени. В результате узкое место смещается с разработки на этап верификации.
🔹 Компании все реже нанимают junior-разработчиков. На первый взгляд это выглядит рационально: опытный специалист с AI-инструментами закрывает больше задач. Но именно на простых задачах раньше формировались будущие middle, senior и архитекторы.
🔹 Технический долг продолжает расти. Исследование приводит данные о росте дублирования кода и снижении объема рефакторинга, что неизбежно усложняет поддержку продуктов в будущем.
При этом авторы не предлагают отказаться от AI. Наоборот, они считают, что менять нужно не инструменты, а процессы работы. Среди возможных решений – перестройка карьерных треков, усиление роли системных аналитиков, развитие архитектурных компетенций и внедрение более строгих практик проверки AI-кода.
📌 Вывод AIRu: AI действительно повышает производительность, но экономия на людях сегодня может обойтись значительно дороже через несколько лет. Руководителям уже сейчас стоит думать не только о внедрении AI, но и о том, кто будет управлять этими системами завтра.
Само исследование - в первом комментарии 👇
AIRu в VK
AIRu в MAX
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!