Дослідження JavaRush: Аналіз впливу AI на професію програміста

Ще не так давно ми сперечалися, яка мова програмування краща — Java чи Python. А сьогодні головне питання звучить зовсім інакше: «Чи не замінить усіх розробників штучний інтелект?» GitHub Copilot уже пише до 40% коду у популярних репозиторіях. ChatGPT розв'язує завдання рівня технічної співбесіди. А нові моделі, як-от Gemini чи Claude, перетворюються на повноцінних напарників у розробці. ШІ увірвався у професію програміста стрімко. І в багатьох — особливо в тих, хто лише починає свій шлях в IT — виникає закономірне запитання: що тепер буде з нами? Одні вважають, що навчання програмуванню втрачає сенс — мовляв, «усе напише нейромережа». Інші переконані: ШІ — це лише новий інструмент, і виграють ті, хто навчиться правильно ним користуватися. Щоб розібратися, де правда, ми провели власне дослідження серед студентів і випускників курсів програмування JavaRush. В опитуванні взяли участь:

• 395 студентів, які зараз вивчають програмування,
• 213 випускників, що вже працюють в IT.

Ми запитали їх, як вони використовують ШІ у навчанні та роботі, чого бояться і як, на їхню думку, змінюється сама сутність професії програміста. Результати ми зібрали у цьому матеріалі, з якого ви дізнаєтесь:

• які навички стають ключовими в епоху ШІ,
• як штучний інтелект впливає на продуктивність і мислення,
• і що варто робити вже сьогодні, щоб не залишитися за бортом технологічної революції.

Як ми шукали відповіді

Щоб отримати максимально об'єктивну картину, ми опитали дві ключові групи учасників JavaRush: тих, хто лише опановує професію, і тих, хто вже працює в індустрії.

Перша група: "Майбутні розробники"

До неї увійшли 395 студентів, які навчаються на курсах Java, Python та Web-розробки. Це люди, які щодня стикаються з навчальними завданнями, розв'язують практичні приклади, вивчають нові теми і вже активно експериментують із ШІ-інструментами у процесі навчання.

Друга група: "Практикуючі спеціалісти"

Сюди увійшли 213 випускників JavaRush, які вже працюють в IT-компаніях і мають від пів року до трьох років досвіду. Вони використовують ШІ не в теорії, а в реальній розробці — під час написання коду, тестування, підготовки документації та виконання робочих завдань. Ми ставили обом групам схожі запитання, але з різним акцентом. Студентів запитували, як саме вони застосовують штучний інтелект у навчанні — чи допомагає він розуміти складні теми, писати й налагоджувати код, чи, навпаки, викликає побоювання. Випускників — як часто вони звертаються до ШІ в роботі, які завдання він бере на себе і як це впливає на їхню продуктивність. Такий підхід дозволив не просто зібрати думки, а порівняти очікування і реальність — наскільки уявлення майбутніх розробників збігаються з тим, як штучний інтелект реально використовується у професії.

ШІ очима студента: новий найкращий друг у навчанні?

ШІ як персональний наставник

Якщо кілька років тому студенти JavaRush активно обговорювали складні моменти з курсів між собою, на форумі чи в чатах, то тепер у більшості з'явився ще один постійний учасник навчального процесу — штучний інтелект. Він став чимось на кшталт віртуального ментора, який завжди поруч: пояснить незрозумілу тему, допоможе дебажити код або підкаже, як переписати розв'язок «по-людськи».За результатами опитування, майже всі студенти — 9 із 10 — активно використовують ШІ у навчанні. Найпопулярніші сценарії виглядають так:

• Пояснення складних концепцій — 30% учасників звертаються до ШІ, щоб «розжувати» незрозумілі теми або приклади з теорії.
• Допомога у відладці коду (дебагінг) — 25% студентів використовують асистентів, щоб зрозуміти, чому програма не працює і де саме помилка.
• Генерація шаблонного коду — 20% респондентів довіряють ШІ створення однотипних конструкцій, наприклад класів-моделей або базових функцій.
• Переклад коду з однієї мови на іншу — 15% застосовують ШІ, щоб швидше опанувати синтаксис і логіку різних мов.
• Інші кейси (10%) — студенти згадували створення тестових даних, генерацію SQL-запитів, складання плану навчання або навіть підготовку конспектів за документацією.

✍ «Коли читаю нову тему і нічого не розумію, просто прошу ChatGPT пояснити "на пальцях". Іноді це ефективніше, ніж переглядати відео кілька разів», — поділився один зі студентів курсу Python. ✍ «ШІ став для мене чимось на кшталт напарника у навчанні: допомагає не застрягати на дрібницях і не втрачати мотивацію», — розповів учасник курсу Java.

Обережний оптимізм

Водночас третина студентів (34%) досі обережно ставиться до ШІ. Основні побоювання стосуються втрати навичок, якості знань і чесності навчання. Багато хто боїться, що при частому використанні ШІ можна "розучитися думати" — просто копіювати відповіді, не вникаючи в суть. Інші згадують ризик отримати неправильне пояснення або помилковий код: ШІ впевнено дає відповіді, але не завжди точні. Також звучали побоювання щодо приватності: навчальний код може десь зберігатися, а частина студентів замислюється про етичність: чи можна вважати задачу «своєю», якщо частину коду написав ШІ? ✍ «Іноді ловлю себе на думці, що питаю в нейромережі навіть те, що могла б знайти самостійно. Боюся, що з часом стану занадто залежною від підказок», — зізналася студентка курсу Web-розробки. Попри ці сумніви, більшість учасників визнають, що ШІ не замінює процес навчання, а пришвидшує його. Він бере на себе рутину, а студенту залишається головне — зрозуміти, як усе працює і навіщо.

ШІ в реальній роботі: що кажуть випускники

Від рутини до креативу: як ШІ змінює повсякденні завдання розробника

Якщо для студентів штучний інтелект — це помічник у навчанні, то для працюючих випускників він став повноцінним інструментом розробки. Інструменти ШІ глибоко увійшли в робочі процеси — від рутинного кодування до документування й рефакторингу.Згідно з опитуванням, понад 70% випускників курсів програмування від JavaRush регулярно використовують ШІ у своїй роботі. Із них 45% — щодня, ще чверть — кілька разів на тиждень. Лише кожен десятий зізнався, що поки не звертається до ШІ. Причини очевидні: ШІ допомагає не просто прискорити виконання завдань, а й повністю змінити їхню природу. Розробники зазначають, що тепер можна витрачати менше часу на шаблонні дії і більше — на архітектуру, аналітику та творчу частину. ✍ «Раніше я витрачав купу часу на написання однотипних тестів і документації. Тепер це робить Copilot, а я концентруюся на логіці та дизайні коду», — розповів випускник курсу Java з роком досвіду. ✍ «ШІ — це як другий розробник, який не втомлюється. Головне — вміти ставити йому правильні завдання», — додала випускниця курсу Python.

Зростання продуктивності

Результати дослідження підтверджують цю зміну:

• 40% учасників відзначили, що їхня швидкість роботи зросла на 20–30% після початку використання ШІ.
• Ще 35% повідомили про помірне зростання — на 10–15%.
• 15% заявили, що тепер працюють удвічі швидше, ніж раніше.
• І лише 10% не помітили змін — найчастіше це ті, хто поки що рідко користується ШІ.

Таким чином, для більшості випускників штучний інтелект став прискорювачем, але не «автопілотом». Він дозволяє працювати швидше й чистіше, але вимагає більшої відповідальності — особливо під час перевірки результатів.

Які завдання забрав на себе ШІ

Серед типових завдань, які тепер виконуються за допомогою нейромереж, лідирують:

• Написання рутинного коду — від простих CRUD-операцій до скриптів для однотипних задач.
• Рефакторинг — ШІ допомагає привести старий код до сучасних стандартів і підказати оптимізацію.
• Створення документації та коментарів — випускники відзначають, що асистенти прискорюють написання описів методів і класів.
• Генерація тестів — особливо unit- та інтеграційних, на основі вже готової логіки коду.

Приблизно 13% опитаних зазначили й інші кейси: від генерації SQL-запитів і чернеток технічних специфікацій до автоматичного складання changelog-файлів і навіть поверхневого аудиту безпеки залежностей. У результаті ШІ звільняє час для складніших, креативних і відповідальніших завдань — проєктування архітектури, продумування API, роботи із системним дизайном.

Нові вимоги до початківців

Коли рутинні завдання автоматизуються, логічно, що очікування від Junior-розробників змінюються. П'ята частина опитаних випускників зазначила, що компанії тепер чекають менше "техніків" і більше аналітиків та комунікаторів — тих, хто розуміє архітектуру, уміє грамотно ставити завдання та критично оцінювати відповіді ШІ. ✍ «Якщо раніше від джуна очікували, що він просто швидко напише код, то тепер важливо, щоб він розумів, чому пише саме так — і міг перевірити результат, навіть якщо код згенерував ШІ», — пише один із респондентів. ✍ «З'явилася нова навичка — prompt engineering. Той, хто вміє формулювати запити чітко й логічно, заощаджує собі години роботи», — відзначає інший випускник. Серед ключових компетенцій, які, на думку опитаних, стають обов'язковими для початківців, найчастіше називалися:

• розуміння архітектури та патернів проєктування,
• уміння критично перевіряти результат ШІ,
• навички комунікації та командної роботи,
• основи безпечної розробки та системного дизайну.

Одним словом, ШІ перестав бути екзотикою у світі розробки. Сьогодні він — частина робочого процесу, і це вже не питання вибору, а питання адаптації. Як сказав один із учасників опитування: ✍ «ШІ не замінить програміста. Але програміст, який уміє працювати з ШІ, — замінить тих, хто не вміє.»

Де очікування зустрічаються з реальністю?

Коли ми зіставили відповіді студентів і випускників, стало очевидно: сприйняття ШІ сильно залежить від того, на якому ти етапі. Для тих, хто навчається, штучний інтелект — це водночас і загадка, і джерело натхнення, і привід для тривоги. А для тих, хто вже працює, — це просто інструмент, який допомагає робити те саме, але швидше й якісніше.

ШІ в програмуванні: очікування студентів vs реальність розробників

Порівняння показує: ШІ не знижує цінність людини в професії, а підвищує планку. Від розробників тепер очікують не механічного виконання, а усвідомленості, системного мислення і вміння взаємодіяти з розумним інструментом.

Розвінчання міфів

Міф 1: "ШІ забере роботу у джунів."

На практиці відбувається інше. ШІ знімає частину простих завдань, але не усуває потребу в початківцях-розробниках. Просто поріг входу зміщується: від «знання синтаксису» до «вміння розуміти логіку й архітектуру».

Міф 2: "ШІ замінить навчання."

Так, він може пояснити тему або згенерувати код, але це не робить зі студента програміста. ШІ пришвидшує процес, але не формує мислення. Щоб стати спеціалістом, потрібно розуміти, як працює код, а не просто отримувати готові відповіді.

Міф 3: "ШІ робить усіх однаковими."

Навпаки. Чим більше рутинної роботи автоматизується, тим більше цінується індивідуальний стиль мислення, здатність бачити нестандартні рішення та формулювати чіткі завдання.

Еволюція, а не заміна

Головний висновок дослідження очевидний: ШІ — не "вбивця" професії програміста, а її еволюційний стрибок. Він забирає повторювані, низькорівневі завдання і звільняє місце для більш креативної, інтелектуальної роботи. Для студентів це означає одне: час навчитися не просто писати код — а думати як інженер. Розуміти, що саме ти створюєш, навіщо і яку задачу вирішуєш. Адже в майбутньому, де ШІ стає стандартом, виграють не ті, хто боїться змін, а ті, хто вміє використовувати їх на свою користь.

Що повинні знати й уміти майбутні розробники

ШІ уже змінив правила гри, але не скасував саму гру. Тепер важливо не просто знати мову програмування, а розуміти, як взаємодіяти з розумними інструментами й використовувати їх із користю. На основі опитування випускників і аналізу поточних трендів ми виокремили п'ять ключових навичок, які стають обов'язковими для розробників найближчих років.

1. Навичка «промпт-інжинірингу» для коду

ШІ не читає думок. Щоб отримати якісний результат, потрібно вміти точно формулювати задачу. Просто написати «зроби код» — уже не працює. Майбутній розробник має формулювати запити так: «Напиши функцію на Python, яка парсить JSON і зберігає дані в базу SQLite, додавши обробку помилок у разі відсутності підключення». Тобто чітко описувати контекст, обмеження й цілі. Така навичка заощаджує години роботи й відрізняє інженера, який використовує ШІ як інструмент, від того, хто просто «просить допомоги в нейромережі».

2. Архітектурне мислення

ШІ може згенерувати окремий клас, модуль чи навіть API, але лише людина здатна зібрати з цього систему, яка справді працює. Архітектурне мислення — це вміння бачити проєкт цілісно: розуміти, як компоненти взаємодіють, де можуть виникати вузькі місця, як масштабувати й тестувати систему. Ці знання стають новою точкою опори для програміста: що більше коду пише ШІ, то важливіше розуміти його структуру й місце в загальній логіці застосунку. ✍ «ШІ пише код, але не проєктує системи. Архітектура, як і раніше, залишається за людиною», — зазначив один із випускників.

3. Критична перевірка та відлагодження

ШІ може помилятися — і робить це з упевненістю. Тому розробнику важливо не просто вміти «просити код», а вміти його перевіряти: бачити вразливості, неочевидні помилки, неправильні залежності. Ті, хто швидко аналізує й коригує згенерований код, стають удвічі продуктивнішими, бо поєднують швидкість машини й уважність людини.

4. Soft Skills — навички, які неможливо автоматизувати

Поки ШІ пише код, комунікація залишається людською зоною відповідальності. Уміння домовлятися, презентувати ідею, ставити запитання й працювати в команді стає ще важливішим, ніж раніше. Розробники дедалі частіше працюють у розподілених командах, де потрібно не просто «кодити», а пояснювати, слухати й знаходити спільну мову. Саме ці навички визначають, чи зможе людина ефективно працювати в зв'язці «людина + ШІ».

5. Постійне навчання

ШІ розвивається швидше, ніж будь-яка технологія за останні десятиліття. Нові моделі, фреймворки, інструменти з'являються щомісяця — і здатність швидко адаптуватися стає ключовою конкурентною перевагою. Майбутні розробники повинні сприймати навчання не як етап, а як безперервний процес. Не «закінчити курс і все знати», а вбудувати навчання у свою рутину — як оновлення навичок, а не лише знань.

Висновок

ШІ уже став частиною професії програміста — і цей процес незворотний. Він не відбирає роботу, а підсилює тих, хто вміє ним користуватися. Автоматизація рутинних завдань лише звільняє час для глибшого, креативного й осмисленого програмування. Головний висновок нашого дослідження простий: ШІ — це не заміна, а підсилювач. Він не робить програмістів непотрібними, але підвищує вимоги до них. Поріг входу зміщується, проте двері в професію все ще відкриті для тих, хто готовий навчатися й адаптуватися.

«✍ Майбутнє — не за тими, хто боїться ШІ, а за тими, хто навчиться з ним співпрацювати.»

Почніть уже сьогодні — вивчайте нові інструменти, експериментуйте, ставте запитання ШІ й перевіряйте його відповіді. Кожен такий крок наближає вас на один рівень до розробника майбутнього. Поділіться в коментарях, як ви використовуєте ШІ у навчанні чи роботі — чи допомагає він вам навчатися й писати код швидше? А якщо хочете опанувати ці навички системно — почніть навчання програмуванню з JavaRush. Наші курси вже містять модулі з роботи з ШІ-інструментами, щоб ви могли не боятися змін, а використовувати їх собі на користь.