Меня часто спрашивают как обезопасить себя от потери работы в IT в связи со стремительным развитием AI. Для ответа на этот вопрос нужно попробовать представить себе типовую разработку в будущем. Перспектива 2-3 года с текущей экспоненциальной скоростью изменений вполне подойдет.
Давайте начнем с того какие навыки будут максимально обесцениваться.
1. Знания. Это самый первый навык, который идет под нож. Раньше обладание знаниями в технологии, домене, проекте, организации и т.д. считалось очень ценным. Потому что получали их люди долго и дорого. Обучение новых сотрудников занимало годы. Многие люди оставались в организации только потому что они обладали нужными знаниями.
С приходом LLM и их развитием доступ к огромному объему знаний становится дешевым и обыденным. Знания можно будет использовать под разными ракурсами, нужными для конкретных работ. Это похоже на эволюцию от счетов к калькулятору и компьютерным программам.
Где знания все таки останутся ценными? В узких доменах, которые нигде не описаны и не могут быть использованы для обучения LLM. Но мне кажется, что даже эта область знаний будет в итоге обесценена. Автоматизируются процессы сбора знаний с людей и их формализации. Уже сейчас есть готовые технологии для выделения знаний из дискуссий, обсуждений и пользовательских интервью.
2. Написание кода. Эта область покрывается LLM проще всего, потому что языки программирования хорошо структурированы и написанного за долгие годы кода достаточно для тренировки моделей на любой вкус. Добавление инструментов для использования из LLM и цикл обратной связи для самообучения полностью закрывают вопрос. Еще 1-2 года максимум и тема будет закрыта. Как когда-то закрылась тема игры в шахматы с компьютером. :)
Что в этой области останется востребованным на какое-то время? Навыки архитектуры и технического дизайна. Эта область слишком слабо формализована и описана на текущий момент. В этом причина того, что не получается просто почитать книжек и стать классным архитектором. И кто-то должен будет на первое время драйвить работу AI по написанию кода для получения целостного решения.
3. Документация. В эту категорию попадает целая пачка активностей: описание требований, постановка задач, формализация приемочных критериев и тестовых сценариев, техническая документация, пользовательская документация и т.д. Работа большей части аналитиков, QA инженеров, прокси PO и менеджеров полностью заменится AI инструментами.
Где тут можно зацепиться и остаться подольше? Снова таки, узкие домены, узкопрофильные практические знания и опыт. Их автоматизация может не произойти хотя бы потому что проще и дешевле будет использовать людей чем обучать модели. :)
4. Менеджмент. Тут вообще интересная история. Менеджмент нужен тогда, когда работает множество людей и нужно организовать их работу. Если людей станет сильно меньше и зрелость оставшихся будет достаточно большой, то необходимость в менеджменте сильно сократиться. Задачи наподобие организовать процессы работы команды из 2 синьоров, 2 мидлов и 5 джунов уйдут в прошлое.
Определенная необходимость в менеджменте на уровне продукта или всей организации безусловно останется. Перспективное направление это продакт менеджеры, CTO, Head of Infastructure и т.д. Обязательно с практическими навыками в своей области и умением работать с AI-powered командами.
В интересное время мы с вами живем. ;) За что люблю и одновременно не люблю IT, так это за необходимость постоянно развиваться. Не выходит просто получить какой-то набор навыков и дальше просто плыть по течению. Хотя, отстающие от реальности энтерпрайзы с кучей легаси будут еще долгое время. :)
Кому интересно почитать еще мыслей на данную тему, рекомендую глянуть статью Agile in the Age of AI.