«Бизнесмены переоценивают возможности ИИ»

Кирилл (имя изменено по просьбе собеседника) зарабатывает на жизнь написанием программного кода уже более шести лет, а последние полтора из них разрабатывает финансовые приложения в аутсорс-компании средней величины.

Весной разработчик попал на проект, где нужно было реализовать продукт в очень сжатые сроки — тогда-то Кирилл и начал активно применять ИИ для работы.

— Код руками сейчас почти не пишу, флоу примерно такой: сетапишь минимально проект руками, а дальше работа с ИИ. Но сроки очень сжатые и, даже перейдя на вайб-кодинг основательно, проблематично успеть к дедлайнам.

В этом программист видит проблему, образовавшуюся на рынке IT, — по его словам, в последнее время он попадает только на проекты, где результат нужно дать максимально быстро. Виновником такой тенденции Кирилл считает именно искусственный интеллект.

— Бизнесу в большинстве случаев не нужны хорошо масштабируемые и чистые проекты, а нужен быстрый результат, что печально. Ситуация за последний год стала ухудшаться. Рынок устроен так, чтобы продукт создавался за месяц-два, а цена этому — качество.

А само развитие вайб-кодинга — это всего лишь результат технических возможностей, умноженных на нежелание работодателей платить и ждать. То есть господа бизнесмены иногда очень сильно переоценивают возможности ИИ в погоне за желанием сэкономить и ускорить процесс разработки.

Как пример того, что качество кода страдает от использования нейросетей, белорус вспоминает Spotify. Он говорит, что на музыкальном стриминге возросло количество багов, — например, он заметил, что иногда лайкнутые треки с разных устройств не синхронизируются в аккаунте, отображаясь по-разному. Ранее представители Spotify рассказывали, что разработчики компании активно применяют ИИ.

— Это все очень сильно влияет на пользовательский опыт. В результате юзер не продлевает подписку, а деньги уходят конкуренту. Такие случаи не единичны, их очень много.

Большинство разработчиков в компании Кирилла, по его словам, активно применяют вайб-кодинг, однако все еще встречаются проекты, в которых заказчик прямо запрещает использовать ИИ.

— Есть понятие приватности, например: бизнес не хочет, чтобы ИИ что-то знал об их коде. В этом случае для разработчиков продукта поднимается своя LLM, а вот программисты на аутсорсе пишут ручками. Почти на 100% уверен, что к разработке ПО ядерных чемоданчиков или роботов-хирургов искусственный интеллект тоже вряд ли допустят.

В связи с этими тенденциями мужчина заметил, что джунов стало меньше, а требования к ним выросли. Ведь ИИ-агент — это такой же джун, которого направляет старший по иерархии специалист, отмечает разработчик.

— Он точно так же может врать, плохо или хорошо закрывать задачи, тупить и так далее. Но чего он точно не сделает: не уволится, не заболеет и не станет грустить из-за личной жизни. А сами джуны, в свою очередь, зачастую прокрастинируют, а вместо того, чтобы делать что-то руками, делают это с помощью ИИ, упуская возможность развития через практику.

«Дырок и ошибок больше, чем рабочего кода»

Год назад мы общались с Василием, сооснователем небольшой белорусской IT-компании, которая создает собственные продукты и работает на аутсорс. Уже тогда руководитель рассказывал, что около половины всего кода для внутренних разработок его сотрудники пишут вместе с ИИ. С тех пор эта практика участилась — некоторые небольшие проекты, по словам айтишника, программисты полностью делают с помощью нейросетей.

За последний год, как заметил Василий, качество генерации кода значительно выросло, особенно у главных игроков рынка — OpenAI и Anthropic.

— Но, если ты не обладаешь достаточными знаниями в своей области, можешь многое упустить. Например, если при разработке приложения не указать, что нужно долговременное хранение данных, проект вполне может оказаться вообще без базы данных. То же самое с безопасностью: можно попросить авторизацию по логину и паролю, но в результате получить систему, которая никак не защищена от взлома.

Поэтому технические знания о том, что ты делаешь, все равно должны быть на высоком уровне. Когда я проверял проекты в открытых репозиториях, которые навайбкодили люди без технического опыта, результаты их работы были больше похожи на дуршлаг, чем на адекватный проект. Дырок и ошибок больше, чем рабочего кода.

Как рассказывает руководитель, в компании осталось правило: вайб-кодинг разрешен только разработчикам, достигшим уровня мидл и выше. Василий отмечает, что им важно, чтобы работа с ИИ была под контролем сотрудника, который хорошо понимает, что должно произойти.

Джунам же стало значительно труднее, ведь их труд можно почти полностью заменить искусственным интеллектом, говорит айтишник.

— Теперь, чтобы попасть на первое место работы, надо знать раза в три больше, чем пять лет назад. Иначе ты не интересен. Зачем платить зарплату сотруднику, которого перекрывает подписка [на ИИ-сервисы] в разы дешевле?

«За счет скорости стало больше денег»

Чтобы зарабатывать на разработке ПО, не обязательно устраиваться в компанию и работать «на дядю». Это доказывает Никита, который работает на фрилансе и сам находит компании для сотрудничества через соцсети, нетворкинг и собственный сайт.

С начала прошлого года программист использует ИИ-агентов, в частности — Codex. С помощью вайб-кодинга, по словам белоруса, ему удалось значительно сократить количество рутины в рабочем процессе.

— Однако сама работа никуда не исчезла, просто ее характер изменился. Теперь время уходит на код-ревью, тестирование и проверку результатов, которые генерирует ИИ. Стало ли проще? В определенной степени — да. Но для получения качественного результата по-прежнему необходимо разбираться в программировании, технологиях, библиотеках и архитектуре.

Интеллекту искусственному разработчик поручает создание структуры проекта, подготовку конфигурационных файлов, установку зависимостей и прочие шаблонные действия, а своему человеческому — анализ бизнес-процессов, чтобы глубже погрузиться в специфику проекта.

При этом специалист отмечает, что для хорошего результата нужно подготовить достаточно подробное техническое задание, ведь, если сформулировать задачу слишком обобщенно, результат, скорее всего, будет некачественным.

— Скорость разработки точно выросла, раньше приложение на два-три экрана писалось полторы недели в среднем, сейчас — три-четыре дня. Получается, за счет скорости и денег больше стало. Но главное — сдвинулся фокус: сейчас я больше времени трачу на то, чтобы разобраться в проблеме клиента и предложить лучшее решение.

По словам Никиты, около 20% кода изменяется в процессе ревью, так как ИИ все еще может создавать небезопасные, неработающие или плохо оптимизированные компоненты. Например, так программист вспоминает свою недавнюю работу над одним из приложений.

— Авторизация оказалась сделана настолько плохо, что каждые 30 дней приложение зависает — и для его корректной работы нужно перезапускать контейнер на сервере. 

Бывали ситуации, когда пишешь приложение с использование методов API, а ИИ спокойно выдает метод, которого вообще не существует. Причем, когда долго работаешь с документацией какого-то сервиса, выдуманные методы уже запоминаешь и это видно сразу.

Заменит ли полностью вайб-кодинг ручное кодирование, зависит от того, как ИИ-модели будут развиваться дальше, считает разработчик. Важные и ключевые задачи, которые касаются безопасности данных, все еще остаются в руках профессионалов, говорит Никита.

А вот ситуацию с джунами в IT-индустрии белорус тоже находит довольно проблематичной.

— Сейчас настолько сильно идет перестроение рынка IT, что я сам, если честно, не очень понимаю, куда это приведет. Если порассуждать, то новичкам нужно стараться расширять кругозор, потому что, с одной стороны, ИИ как будто создает проблемы, а с другой — открывает новые возможности. 

Также стоит развивать навыки работы с ИИ — сейчас все больше на рынке появляется спрос на специалистов, которые умеют работать с этой технологией, но только не на уровне «написать промпт», а глубже.

«Получили оптимизацию 24 000 рублей»

В еще одной показательной истории, как ИИ меняет разработку продуктов, программисты не сумели заработать ни копейки.

Андрей — заместитель генерального директора белорусского предприятия по производству пищевых ингредиентов. В конце 2025 года он решил помочь отделу снабжения автоматизировать их Excel-таблицы и стал с помощью моделей GPT писать скрипты. В итоге мужчина так увлекся процессом, что поставил себе весьма амбициозную цель — создать полноценную ERP-систему для своего производства. Это специальный софт для автоматизации, управления и объединения всех ключевых бизнес-процессов компании в единую цифровую платформу.

— В итоге я сейчас уже десять месяцев работаю над написанием программы. Она уже достаточно объемная — больше 38 000 файлов на более чем 3 ГБ. Пока создавал данный код, приходилось много чего изучать, и я сделал заключение, что, к сожалению, 90—95% блогеров, которые рассказывают, как это все легко и как за одну ночь пишется полноценная программа, на самом деле просто обманывают своих подписчиков и продают не только воздух, но и обман. 

Потому что за одну ночь и даже за одну неделю чуда не происходит. И если мы хотим написать полноценное рабочее приложение — это требует огромного количества времени. Тем не менее ИИ позволяет реализовывать и создавать проекты людям, которые не программисты, но у которых есть голова на плечах.

Нанимать программистов для этой задачи компания Андрея не стала по простой причине — экономия. Как рассказывает руководитель, он обращался к своим друзьям, работающим топ-менеджерами IT-компаний, и они подсчитали, что на разработку такой ERP-системы потребуется около двух лет и примерно $1,5—2 миллиона в эквиваленте.

Заместитель гендиректора делает всю разработку самостоятельно с помощью ИИ-моделей от OpenAI. Мужчина говорит, что задачи отдела снабжения уже на 100% автоматизированы, а отдел производства прямо сейчас на стадии запуска и отладки.

— Сейчас у нас единая база данных, сотрудникам раздали планшеты, обмен информацией занимает миллисекунды. На ровном месте уже получили оптимизацию 24 000 рублей за три месяца. А это мы еще даже полноценно не запустили программу.

Впереди еще цифровой отдел продаж, на это тоже пять-восемь месяцев уйдет. И потом еще останется сделать финансовую автоматизацию. За два года будет израсходовано на подписке GPT $2400 долларов, а экономия составит минимум $1,5 миллиона в эквиваленте.

Нравится читать Onlíner? Добавьте наши новости в «Основные источники» Google

Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро

Перепечатка текста и фотографий Onlíner без разрешения редакции запрещена. ga@onliner.by