ИИ съедает вакансии джунов: боссы Microsoft Azure бьют тревогу

Марк Руссинович, технический директор Microsoft Azure, и Скотт Хансельман, вице-президент по сообществу разработчиков, опубликовали статью с неожиданно критичным взглядом на повальное увлечение ИИ-инструментами в индустрии. По их мнению, компании рискуют остаться без следующего поколения опытных разработчиков, если продолжат делать ставку исключительно на автоматизацию.

Суть проблемы, по словам авторов, в асимметрии: ИИ-агенты дают ощутимый прирост продуктивности опытным инженерам, но при этом тормозят профессиональный рост начинающих специалистов, которых сводят к роли надсмотрщиков за машинным кодом. В подкасте на эту тему Руссинович назвал происходящее «горячей темой во всех переговорах с клиентами» - компании замечают эту тенденцию повсеместно.

Проблема усугубляется тем, что ИИ-агенты нередко выдают плохой код, уверенно рапортуя об успехе. Авторы перечисляют типичные грехи таких агентов: серьёзные баги, неэффективные алгоритмы, дублирование кода по всей кодовой базе, игнорирование сбоев и зависаний, оставленный отладочный код и, наконец, написание кода, который проходит конкретные тесты, но ломается в реальных условиях. В качестве показательного примера авторы приводят случай, когда агент попытался устранить состояние гонки, просто вставив паузу через Thread.Sleep - что в лучшем случае маскирует проблему, а не решает её. Распознать такую ошибку способен только инженер с реальным опытом работы с синхронизацией.

Между тем компании реагируют на происходящее предсказуемо — нанимают меньше джунов. Исследование Гарвардского университета, на которое ссылаются авторы, подтверждает: в компаниях, активно внедряющих генеративный ИИ, занятость среди младших специалистов резко падает, тогда как число опытных разработчиков практически не меняется. Логичный итог такой политики — через несколько лет некому будет становиться сеньорами.

В качестве решения Руссинович и Хансельман предлагают модель «организации наставников», где опытные инженеры работают в паре с начинающими, совместно управляя ИИ-агентами. Крупные компании, по их мнению, должны продолжать нанимать джунов, осознанно принимая временное снижение продуктивности и превращая наставничество в явную корпоративную цель. Авторы также допускают создание специального «режима для новичков» в ИИ-ассистентах, где агент сам берёт на себя роль коуча, - хотя с учётом типичных ошибок агентов эта идея может не сработать так, как задумано.

Отдельно достаётся университетам: по мнению Руссиновича, в учебных заведениях должны быть курсы, где использование ИИ приравнивается к списыванию. Когда Хансельмана спросили в LinkedIn, будут ли теперь опытные инженеры оцениваться не только по продуктовым результатам, но и по вкладу в развитие коллег, он ответил коротко: «Это наша цель».

Примечательно, что сама Microsoft пока не торопится следовать собственным рекомендациям. В мае прошлого года компания объявила о сокращениях, и сильнее всего они ударили именно по разработчикам. Руссинович признал, что пилотный проект по наставничеству «только запускается» внутри компании.

Авторы оговариваются, что статья отражает их личное мнение, а не официальную позицию Microsoft. Тем не менее сам факт появления такого материала от топ-менеджеров компании, которая активно продвигает ИИ-инструменты, говорит о том, что индустрия начинает всерьёз задумываться о долгосрочных последствиях автоматизации разработки. Добавляет парадоксальности ситуации и наблюдение из недавнего воркшопа Thoughtworks: у джунов есть неожиданное преимущество при работе с ИИ - у них меньше устоявшихся представлений о том, как «правильно» писать код, что делает их порой более гибкими в работе с агентами, чем их опытные коллеги.