Все чаще звучит мысль: «AI скоро замнит программистов». Но если оглянуться на историю, картина вырисовывается совсем иная. Хорошая аналогия — эволюция фотографии.

1️⃣ Фотография как сложная инженерная задача
Первые фотографы совмещали роли инженеров и химиков. Им приходилось разбираться в химии проявки, возиться с камерами, вручную выставлять экспозицию, готовить фотопластины. Оборудование стоило дорого, фотограф был редким и высококвалифицированным специалистом.

2️⃣ Демократизация
Появились плёночные камеры. Фотография шагнула к массовому пользователю. Миллионы людей начали снимать. Но профессиональные фотографы не растворились — они просто переместились в более сложные и коммерческие области.

3️⃣ Полная массовость (смартфоны)
Сегодня фотографирует почти каждый. Однако профессиональные фотографы по-прежнему существуют — просто их роль изменилась: коммерческая съёмка, реклама, искусство, сложные проекты.

Профессия не исчезла. Она перестроилась и сменила форму.

Сейчас похожий процесс начинает разворачиваться в программировании. AI резко снижает порог входа: генерирует код, создает API, помогает ловить баги.

Это означает: часть задач станет массовой и дешёвой.

👆 Что, скорее всего, заметно подешевеет или исчезнет

1️⃣ Джуниор-кодинг. Работа формата: получил ТЗ → написал простой код → передал дальше. AI уже умеет выполнять такие операции стремительно.

2️⃣ Рутинная разработка. Типовые задачи: простой CRUD, шаблонные API, базовая верстка, небольшие скрипты. Подобные вещи всё чаще автоматизируются и упрощаются.

Но это вовсе не означает исчезновение профессии. Скорее наоборот — её структура изменится.

🤲 Что станет ценнее

1️⃣ Архитектура систем. Люди, которые понимают: масштабирование, инфраструктуру, безопасность, интеграции, распределённые системы.

2️⃣ Инженеры, понимающие продукт. Не просто писать код, а разбираться в сути продукта: бизнес-логика, UX, реальные процессы компаний

3️⃣ Инженеры, управляющие AI. Возникает новая роль — проектирование систем, где часть задач выполняют AI-агенты. Человек начинает оркестрировать технологии, а не просто писать код.

😲 Есть ещё один важный экономический эффект, который часто упускают из виду: парадокс Джевонса.

Суть проста: когда технология делает что-то дешевле и эффективнее, это не сокращает использование — наоборот, резко увеличивает спрос.

Исторический пример — уголь в эпоху паровых машин.

Паровые машины позволили использовать уголь эффективнее. Казалось бы, угля должно было требоваться меньше.
Но произошло обратное — его начали применять повсюду, и потребление резко выросло.

Похожий эффект наблюдался и с вычислениями. Когда компьютеры дешевели, происходило следующее:
• эпоха мейнфреймов — компьютеры только у крупных корпораций
• эпоха ПК — компьютеры появляются в каждом офисе
• интернет — софт приходит почти в каждый бизнес
• облака — стартап может развернуть продукт за один день

Каждый раз вычисления становились дешевле — и количество программного обеспечения только увеличивалось.

AI делает разработку намного быстрее и доступнее. А значит, вероятно, произойдёт следующее:

Софт начнут создавать намного больше компаний и людей, чем раньше. Программное обеспечение постепенно прорастёт повсюду:
• рестораны
• клиники
• школы
• склады
• производство
• логистика
• ЖКХ

Каждый бизнес будет строить:
• внутренние системы
• автоматизации
• интеграции
• AI-процессы

Поэтому нас, скорее всего, ждёт не исчезновение программистов, а глубокая трансформация профессии. Меньше людей, которые просто пишут код. И намного больше инженеров, которые:
• проектируют системы
• понимают бизнес
• управляют сложной технологической инфраструктурой.

История технологий подсказывает простую мысль: когда инструменты становятся проще — профессии не исчезают. Они эволюционируют и находят новую форму.

⸻

👉 Подписывайтесь на канал - здесь я разбираю технологические сдвиги без хайпа.