В 2025 году код пишет сам. Так что же происходит с инженерами?
16 июля 2025 г.В 2025 году ИИ больше не является просто совместным пилотом, он готовит ноты разряда.
ИИ, который может писать, рефактор, отладка и настройку кода с минимальным человеческим вводом, теперь является реальностью - тот, который инженеры -программист и другой технический персонал активно борются. Переработка инструментов не всегда является наиболее эффективным способом адаптации к этому сдвигу; Это также может нарушить командные структуры, рабочие процессы и общую процессную документацию.
Волна увольнений отрасли вызвала насущный вопрос:Может ли ИИ заменить профессионалов, или он просто усиливает производительность?
ИИ программного обеспечения
Массовые языковые модели (LLMS), такие как GPT-4, Codex, Claude и Gemini, в последние годы развивались от простых инструментов разработчиков до авторов с полным стеком. Эти системы теперь способны:
- Автоматизировать функциональность между языками, такими как ржавчина, Go и TypeScript
- Генерировать документацию API
- Настройка начальных конвейеров CI/CD (например, Gitlab CI, GitHub action)
- Refactor Legacy Codebases для современных рамок (например, Java → Kotlin, Angular → React)
- Через несколько минут определяйте, объявляйте и протестируйте ненужные кодовые базы.
Несмотря на то, что большинство инженеров считали, что эти инструменты являются СПИДом на своих ранних этапах, агентства начинают полагать, что эти инструменты в настоящее время служат автономными заведениями для младших инженеров, а также инженеров среднего уровня, которые считаются высокопроизвольными.
Настоящая причина тенденции к увольнению большой технологии - это возможность, а не стоимость
Узкое в разработке программного обеспечения не сами инженеры по программному обеспечению. ИИ теперь может генерировать готовую к производству код, переведя роль разработчика на нечто меньшее, более сосредоточенное на пересмотре, интеграции и подсказке.
Команды становятся менее зависимыми от глубокой технической специализации, потому что:
- Скорость улучшилась:Разработчик, работающий с помощью ИИ, может быть в 1,4–1,7 раза быстрее во время спринтов, чем типичный член команды.
- Когнитивная нагрузка уменьшилась:Инженеры больше не нужно держать кодовые базы в своих головах. Это позволяет бесшовно переключать контекст между услугами, благодаря моделям искусственного интеллекта.
- Надежность кода увеличивается:С моделями искусственного интеллекта, обученными десяткам миллионов репозиториев, частота ошибок в автогенерируемом коде падает, особенно в сочетании с человеческим обзором и тестовыми трубами разработки.
Стэнфордское исследование: ИИ увеличивает пропускную способность разработчика
Достопримечательности 2023 годаСтэнфорд -Мит. Исследованиепоказал этоГенеративные инструменты искусственного интеллекта улучшают скорость выполнения задач для инженеров -программистов в среднем на 14%, с младшими инженерами, которые видят еще большие преимущества.
Хотя эти выгоды могут показаться полезными, то же самое исследование отметило, чтоуправленческие роли и тестировщики QAчасто считаются избыточными, когда AI автоматически обрабатывает логическую проверку и интеграцию.
Какие инструменты искусственного интеллекта изменяют инженерные команды в 2025 году?
- Генерация и обзор кода
- GitHub Copilot xВНа таблицеВКурсор: Напишите код полного стека, предложите оптимизацию и выводите ошибки из контекста.
- Быстрое инженер и LLM Ops
- Инженеры теперь строят интерфейсы на моделях фундамента (OpenAI, Mistral, Cohere) для тонкой настройки или оркестровки многоступенчатых инструментов.
- Синтетическое генерация примеров
- Инструменты искусственного интеллекта генерируют единичные тесты на крайний вариант, тесты на нечеткие тесты и регрессионное покрытие без обучения человека.
- Devsecops Assistants
- Интеграции AI Flag Flag ошибочные сведения, секреты в коде и экспозиция нулевого дня в реальном времени.
Эти инструменты перешли от увеличения к автоматизации.
Современная команда разработчиков - наполовину человеческая, наполовину модель
AI-местные рабочие процессы становятся все более распространенными:
- Внутренние вики заменяются быстрыми библиотеками.
- LLMS проверьте код, прежде чем отправлять его старшему разработчику.
- В рамках этапа планирования «быстрого формирования» включена в дизайн функций.
- Агенты искусственного интеллекта для подстановки, билетов и прогнозирования производительности интегрированы в гибкие церемонии.
Это текущий стек в дальновидных организациях; Это не научная фантастика.
Какие технические роли переопределяются или удаляются?
В риске:
- Младшие разработчики
- Технические писатели
- QA -тестеры и ручные SDETS
- Специалисты по документации API
- Базовые роли реализации UI/UX
Появление/переопределено:
- Инженеры по рабочим процессам ИИ (проектирование приглашения + оркестровки API)
- Model Ops (настройка LLM, мониторинг, запасы)
- Инженеры по надежности систем ИИ (контроль предвзятости, этические ограждения)
- Отладчики человека-аи (интерпретация и анализ отслеживания)
Спрос не исчез - он мутировал.
Что должны делать инженеры, чтобы оставаться актуальными?
- Специализируйтесь на гибридных процессах Human-AI:Научитесь разрабатывать инструменты, которые используют LLMS, используя такие рамки, как LlamainDex и Langchain, или создавая запасы памяти на основе векторов (например, с использованием Pinecone, Weaviate).
- Переместить в стеке:Стратегия, архитектура и дизайн интеграции ИИ не могут быть полностью делегированы в машины. Человеческое суждение здесь все еще незаменимо.
- Сосредоточьтесь на том, что ИИ не может сделать (пока):Резолюция двусмысленности, видение продукта, чуткое лидерство и творческое решение ограничения по-прежнему остаются человеческой местностью.
- Способствовать безопасности и управлению ИИ:Инженеры все более важны в модельной аудитории, воспроизводимости и тонко настроенном выравнивании, особенно для регулируемых отраслей.
Будущее не безработное, но сдвинуто
Хотя инженеры все еще необходимы, заголовок «Инженер программного обеспечения» меняется. В настоящее время это влечет за собойбыть комбинацией архитектора, обработчика ИИи разработчик. В 2025 году наиболее востребованными людьми уже будут те, кто понимает поведение LLM и интегрирует системы ИИ в масштабе.
Следовательно, решение не в том, принимаете ли вы или отвергаете ИИ,скорее, насколько хорошо вы можете сформировать и направлять его.
Оригинал