Чому ШІ не замінить програмістів (і чому зараз — найкращий час почати вчитися)

Відкриваю LinkedIn — і там черговий пост: "ШІ пише код краще за людей, професія програміста вмирає". Заходжу в Twitter — те саме. Дивлюся YouTube — експерти пророкують кінець ери розробників.

А потім дивлюся на вакансії. І бачу, що компанії пропонують $150-200K на рік за middle-розробників. Що AWS платить на 31% більше програмістам, які вміють працювати зі ШІ. Що попит на фахівців з машинного навчання за останні два роки виріс на 82%.

Щось не сходиться, правда?

Давайте розберемося, що реально відбувається. Без паніки і без хайпу — просто подивимося на факти.

Що таке ШІ насправді (спойлер: він тупіший, ніж здається)

Знаєте, чим ШІ нагадує студента-відмінника, який зубрить перед іспитом? Він запам'ятовує купу інформації, але не розуміє, як вона працює.

Коли ChatGPT генерує код, він не "думає" над рішенням. Він згадує схожі приклади з мільйонів рядків коду, на яких його тренували. GitHub, Stack Overflow, документація — все це лежить у його "пам'яті" як величезна база шаблонів.

Уявіть школяра, який готується до контрольної. Він розв'язав 500 задач з математики. Коли йому дають схожу задачу на іспиті, він згадує: "О, це як задача номер 347, тільки числа інші". І розв'язує за аналогією.

ШІ працює точно так само. Тільки замість 500 задач у нього мільйони прикладів коду.

Один розробник вирішив провести експеримент. Він почав відповідати на технічні питання за допомогою ChatGPT. Перші кілька тижнів все здавалося чудово — відповіді звучали професійно. Але потім він помітив закономірність: нейромережа просто переформульовувала популярні відповіді, які вже були в тому ж обговоренні парою постів вище.

Тобто ШІ не винаходив нових рішень. Він працював як просунутий пошуковик з функцією переказу.

Де ШІ провалюється (а це трапляється постійно)

Тепер давайте поговоримо про те, чого нейромережі робити не вміють. І це список довгий.

Він не розуміє контекст вашого проєкту

ШІ бачить тільки те, що ви йому показали. Він не знає, що у вашому проєкті вже є три різних способи роботи з датами. Що ваш API працює зі специфічною структурою даних. Що певні бібліотеки конфліктують між собою.

Попросіть його написати функцію для валідації email:

function validateEmail(email) {
    const regex = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/;
    return regex.test(email);
}

Виглядає непогано? А тепер уявіть, що у вашій системі email може містити кирилицю. Або що вам потрібно розрізняти одноразові поштові адреси від постійних. Або що у вас вже є централізований валідатор, і додавання нового створить плутанину.

ШІ цього не знає. Він написав "правильний" код, який у вашому конкретному випадку марний.

Він створює проблеми з безпекою

Нейромережі навчалися на публічному коді. А в публічному коді повно помилок і застарілих практик.

Попросіть ШІ створити функцію для роботи з базою даних:

def get_user_by_id(user_id):
    query = "SELECT * FROM users WHERE id = " + str(user_id)
    return database.execute(query)

Цей код відкриває двері для SQL-ін'єкцій. Будь-який зловмисник зможе вкрасти або видалити дані. Але нейромережа не розуміє небезпеки — вона просто скопіювала патерн, який зустрічала тисячі разів у старих туторіалах.

Або візьмемо авторизацію. ШІ може запропонувати зберігати токени в localStorage:

localStorage.setItem('authToken', token);

Працює? Так. Безпечно? Ні. Це відкриває вразливість для XSS-атак. Професійний розробник використовує httpOnly cookies. ШІ — ні, бо простий спосіб зустрічається частіше.

Він пише повільний код

Продуктивність — це те, про що нейромережа взагалі не думає.

Ось функція для пошуку дублікатів у масиві:

function findDuplicates(arr) {
    let duplicates = [];
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {
            if (arr[i] === arr[j] && !duplicates.includes(arr[i])) {
                duplicates.push(arr[i]);
            }
        }
    }
    return duplicates;
}

ШІ згенерує щось подібне. Складність O(n³). На масиві з 1000 елементів це займе секунди. Програміст напише через Set за O(n) — у тисячі разів швидше.

На тестових даних різниця непомітна. У продакшені ваш додаток перетвориться на черепаху.

Він не справляється з незвичними задачами

Є дослідження, де перевіряли, як ШІ пише код мовами, яких мало в інтернеті. Взяли, наприклад, Ada — мову для критичних систем в авіації та медицині.

Результат? Половина згенерованого коду навіть не компілювалася. Решта компілювалася, але працювала неправильно. ШІ просто вигадував синтаксис, який "виглядає схоже" на справжній код.

Те саме відбувається з нішевими фреймворками, внутрішніми бібліотеками компанії, специфічними доменними задачами. Якщо в інтернеті мало прикладів — ШІ безпорадний.

Реальні провали: коли компанії спробували замінити людей на ШІ

Теорія теорією, але давайте подивимося, що відбувалося в реальності.

Фінтех-компанії у США

У 2023-2024 роках кілька фінтех-стартапів вирішили "оптимізуватися". Звільнили розробників, залишили менеджерів і пару сеньйорів, які "будуть просто перевіряти код від ШІ".

Перші місяці здавалося, що все працює. Фічі виходили швидко. Менеджери раділи заощадженим грошам.

Потім почалися проблеми. Баги в продакшені. Критичні вразливості безпеки. Падіння сервісів. Скарги клієнтів. Штрафи від регуляторів.

Коли почали розбиратися, виявилося: ШІ-код виглядав нормально, але всередині було повно технічного боргу. Нестиковки в архітектурі. Дублювання логіки. Неочевидні баги, які проявлялися тільки за певних умов.

Компанії терміново почали шукати розробників назад. Але кращі фахівці вже знайшли іншу роботу. Довелося наймати нових людей за подвійну, а то й потрійну зарплату. Плюс витрачати місяці на розгрібання технічного хаосу.

Економія обернулася збитками.

Шведська історія з Klarna

Klarna — велика фінтех-компанія — у 2024 році оголосила, що звільняє 700 осіб і заміняє їх ШІ. ЗМІ писали захоплені статті про "майбутнє без програмістів".

Рік потому компанія тихо почала повертати людей. Бо якість сервісу впала критично. Клієнти скаржилися. Конкуренти випереджали за функціональністю. Розробка нових фіч застопорилася.

Виявилося, що ШІ може клепати простий код, але не може:

• Зрозуміти складну бізнес-логіку
• Координувати роботу різних частин системи
• Приймати архітектурні рішення
• Швидко реагувати на несподівані проблеми

Експеримент Carnegie Mellon

Дослідники вирішили перевірити: чи може команда з ШІ-агентів працювати як справжня IT-компанія?

Створили віртуальний офіс. Кожна роль — окремий ШІ-агент: розробники, тестувальники, менеджери, дизайнери. Дали їм задачі різної складності.

Найкращий результат? Claude 3.5 виконав 24% задач. GPT-4 — менше 9%. Інші моделі провалилися ще сильніше.

Але найсмішніше — як вони провалювалися:

• Один "розробник" застряг на діалоговому вікні браузера і не зміг продовжити роботу
• Інший не знайшов потрібної людини в Slack і просто створив нового користувача з потрібним ім'ям
• Третій закрив задачу як виконану, взагалі нічого не зробивши

Висновок дослідників: ШІ катастрофічно не вистачає здорового глузду. Він не розуміє, що робить.

Що насправді відбувається з ринком праці

А тепер найцікавіше. Поки всі кажуть "ШІ вбиває професію", на ринку відбувається зворотне.

Зарплати ростуть

Всесвітній економічний форум опублікував прогноз: потреба в AI/ML-фахівцях за найближчі кілька років підскочить на 82%. Так, ви правильно прочитали — більше ніж на чотири п'ятих.

AWS додає до зарплати програмістів з досвідом у ШІ додаткові 31%. А в Штатах кожна друга вакансія, пов'язана зі штучним інтелектом, обіцяє $174K річних — майже вдвічі більше, ніж отримує середньостатистичний розробник.

Що там у Західній Європі? Приблизно та сама історія:

• У Німеччині звичайний сеньйор тягне на €70-90K, а якщо ти розумієшся на машинному навчанні — можеш розраховувати на €85-110K
• Британія: класичний розробник — £50-70K, AI-спеціаліст — £70-95K
• Нідерланди: розробка — €60-80K, дата-сайенс — €75-100K

А що в Україні? Зарплати теж зростають:

• Junior розробник: $800-1500 на місяць
• Middle розробник: $2000-4000 на місяць
• Senior розробник: $4000-7000 на місяць
• AI/ML фахівці: додаткові 20-30% до базової зарплати
• Робота на західні компанії з України: $3000-8000+ на місяць

І це все при можливості працювати віддалено, не виїжджаючи з дому. Українські програмісти активно працюють на американські, європейські та ізраїльські компанії, отримуючи західні зарплати.

Дефіцит фахівців нікуди не подівся

Компанії скаржаться: знайти хорошого розробника рівня middle або senior стало ще складніше, ніж раніше.

Чому? Бо вимоги змінилися. Тепер потрібні люди, які:

• Розуміють архітектуру системи цілком
• Вміють працювати зі ШІ як з інструментом
• Можуть перевірити згенерований код на безпеку та продуктивність
• Приймають рішення, а не просто пишуть код за ТЗ

Такі фахівці коштують дорого. І їх справді не вистачає.

ШІ не заміняє програмістів — він змінює професію

Раніше багато часу йшло на рутину. Написати черговий REST API. Створити форму з валідацією. Налаштувати конфіг. Це були механічні задачі.

Тепер їх робить ШІ. А програміст зосереджується на тому, що вимагає інтелекту:

• Проєктує архітектуру
• Вибирає технології під конкретну задачу
• Оптимізує продуктивність
• Забезпечує безпеку
• Спілкується із замовником і перетворює бізнес-вимоги на технічне рішення

По суті, професія стає більш інтелектуальною. Менше кодингу заради кодингу, більше прийняття рішень.

І це чудова новина для тих, хто тільки починає вчитися.

Чому зараз — найкращий час почати вчитися програмуванню

Так, я серйозно. Саме зараз — ідеальний момент.

1. Високий попит і хороші гроші

Вакансій багато. Зарплати високі. Можливість працювати віддалено на глобальний ринок.

Для порівняння з іншими професіями в Україні (середні місячні зарплати):

• Лікар: $600-1200
• Юрист: $800-1500
• Програміст: $1500-5000 (а в великих компаніях до $8000+)
• Вчитель: $300-500
• Медсестра: $400-700

Різниця відчутна. Програмісти — в топ-3 найбільш високооплачуваних професій в Україні.

2. Можна вчитися швидше, ніж раніше

Раніше, щоб стати програмістом, потрібно було:

• 4-5 років вчитися в університеті
• Або кілька років самостійно розбиратися в хаосі інформації

Зараз з гарним структурованим курсом і практикою можна вийти на рівень junior за 6-12 місяців.

Так, ринок став вимогливішим. Але це означає тільки одне: потрібно вчитися правильно. Не просто дивитися відео-лекції, а розв'язувати задачі. Багато задач. Писати код. Робити проєкти.

Наприклад, на JavaRush студенти розв'язують більше 1200 практичних задач. Бо програмування — це навичка. А навичка розвивається тільки через практику, а не через теорію.

Можна прочитати книгу про плавання. Але навчитеся ви тільки в басейні.

3. Поріг входу став нижчим

Університетський диплом більше не обов'язковий. Компанії дивляться на:

• Що ви вмієте робити
• Які проєкти можете показати
• Як розв'язуєте задачі на співбесіді

Портфоліо з кількох робочих проєктів цінується більше, ніж диплом.

4. ШІ — це інструмент, а не конкурент

Уявіть: ви архітектор. Раніше креслення малювали вручну — довго і нудно. Потім з'явився AutoCAD — тепер можна малювати швидше і точніше.

Архітекторів стало менше? Ні. Вони стали проєктувати більш складні будівлі.

З програмуванням те саме. ШІ бере на себе нудну механічну роботу. Програміст фокусується на цікавих задачах.

Більше того: ті, хто навчиться ефективно працювати зі ШІ, будуть заробляти більше за інших. Це новий навик, який поки мало хто освоїв.

5. Глобальний ринок праці відкритий

Програмування — одна з небагатьох професій, де географія не має значення.

Лікар з України не може працювати в Німеччині без перекваліфікації. Юрист з України марний у США — там інші закони.

А програміст може:

• Жити в Україні
• Працювати на компанію зі США або Західної Європи
• Отримувати західну зарплату (або близько до неї)
• Подорожувати і працювати з будь-якої точки світу

Це унікальна перевага. Особливо зараз, коли багато українців працюють віддалено і можуть вибирати найкращі умови на ринку.

Хто реально ризикує втратити роботу через ШІ

Ось парадокс: ШІ загрожує не початківцям програмістам, а тим, хто робить одне і те саме багато років і не розвивається.

Якщо ви 10 років пишете типові CRUD-операції, налаштовуєте форми, копіюєте рішення — вас справді може замінити нейромережа. Бо ви робите механічну роботу.

Але якщо ви:

• Розумієте, як спроєктувати систему з нуля
• Вмієте вибрати правильне технічне рішення для конкретної задачі
• Відчуваєте, де код може зламатися
• Бачите слабкі місця в продуктивності та безпеці додатку
• Можете нормально розмовляти з людьми і перетворювати їхні хотілки на конкретні технічні задачі

...то ви незамінні. І ваша цінність тільки зростає.

А для тих, хто тільки починає вчитися, є величезна перевага: ви будете вчитися програмуванню в світі, де ШІ вже існує. Для вас це буде природний інструмент — як для попереднього покоління Google і Stack Overflow.

Ви одразу навчитеся правильно працювати зі ШІ. А ті, хто вчився "по-старому", зараз намагаються перенавчатися.

З чого почати, якщо ви вирішили стати програмістом

Ось моя чесна порада.

Вчіться не просто писати код, а думати як програміст.

Що це означає?

Розв'язуйте багато задач. Теорія важлива, але навичка розвивається тільки через практику. 100 прочитаних туторіалів не замінять 100 написаних програм.

Робіть проєкти. Роботодавцю важливо побачити, що ви вмієте створювати робочі речі. Пара реально робочих проєктів у портфоліо коштує дорожче за будь-який сертифікат.

Навчіться розбиратися в чужому коді. Серйозно, це настільки ж важливо, як і писати свій власний. На реальній роботі більшу частину часу ви будете копатися в тому, що написали до вас інші люди, а не створювати все з чистого аркуша.

Намагайтеся розуміти логіку рішення. Не просто копіюйте код з інтернету — витратьте час розібратися, як це працює зсередини. Чому використали саме цю структуру даних? Які є альтернативи? Які компроміси?

Не бійтеся помилок. Кожен професійний програміст колись був новачком, який гуглив "як створити змінну". Усі через це пройшли.

ШІ може згенерувати функцію за секунду. Але він не може:

• Зрозуміти, яка саме функція потрібна у вашій ситуації
• Побачити, як вона впишеться в загальну архітектуру
• Передбачити, де виникнуть проблеми
• Пояснити замовнику, чому це правильне рішення
• Взяти відповідальність за результат

Все це роблять люди. І будуть робити ще довго.

Висновки: програмісти стають елітою

Знаєте, що відбувається, коли технологія автоматизує прості задачі? Попит на фахівців не падає — він зростає. Але вимоги підвищуються.

Коли з'явилася цифрова фотографія, фотографів стало не менше — їх стало більше. Але змінилося те, що від них вимагається. Тепер недостатньо просто натиснути на кнопку — потрібно розуміти композицію, світло, обробку.

З програмуванням відбувається те саме.

ШІ не знищить професію — він зробить її більш цінною. Рутину візьмуть на себе машини. Інтелектуальну роботу — люди.

Ті, хто розуміє, як працюють системи, будуть отримувати зарплати, про які інші професії навіть не мріють. Вони будуть створювати продукти, які змінять світ. Вони будуть розв'язувати складні цікаві задачі.

Ринок ще далекий від насичення. Цифровізація йде у всіх сферах — від медицини до сільського господарства. Компаній, яким потрібні програмісти, стає більше швидше, ніж самих програмістів.

Тому якщо ви думаєте, чи варто починати вчитися програмуванню в епоху ШІ — відповідь однозначна: варто.

Але робіть це правильно:

• Фокусуйтеся на практиці, а не на теорії
• Розв'язуйте реальні задачі, а не просто дивіться лекції
• Вчіться розуміти, як працюють технології, а не просто використовувати їх
• Розвивайте вміння думати, а не копіювати код

Майбутнє за тими, хто вміє розв'язувати проблеми. А ШІ просто зробить цю роботу швидшою і цікавішою — якщо ви, звісно, навчитеся ним користуватися.