Вот короткое эссе, отражающее вашу мысль и атмосферу, описанную в исходном посыле

—

Слухи о смерти администратора баз данных сильно преувеличены Прошедшие дни на Pg BootCamp 2026 и первый день PgConf 2026 стали для меня своеобразной «холодной душевой» после месяцев тотального информационного шторма. Если верить заголовкам СМИ и прогнозам вендоров, то искусственный интеллект уже должен был не только заменить администраторов баз данных, но и настраивать PostgreSQL быстрее, чем мы успеваем заварить кофе. Однако реальность, озвученная с трибун ведущего мирового сообщества PostgreSQL-разработчиков, оказалась куда прозаичнее и честнее. Главный вывод конференции, который я для себя сформулировал: слухи о массовом внедрении ИИ в промышленную эксплуатацию PostgreSQL DBA — это не просто преувеличение, это фикция. На сегодняшний день количество опубликованных, подтверждённых практикой кейсов использования ИИ в нашей сфере равно нулю. Ноль. Абсолютное ничего. Почему же при таком ажиотаже мы не видим работающих решений? Ответ, прозвучавший от одного из молодых докладчиков, стал для меня квинтэссенцией текущего момента. На вопрос о том, на каких данных обучается их «инновационная ИИ-модель для администрирования», он с гордостью ответил: «Мы обучаем нашу модель на документации». Вы это серьёзно? 🫤 Пытаться обучить ИИ управлять отказоустойчивым кластером, планировщиком запросов или бэкапами терабайтных баз данных, скормив ему мануалы и статьи с Хабра — это всё равно что научить пилота управлять авиалайнером, прочитав ему инструкцию к бортовому самописцу. Этого просто недостаточно. Для реального практического применения нужны датасеты, состоящие из тысяч аварийных дампов, миллиардов метрик в моменты пиковых нагрузок, паттернов поведения «железа» при сбоях. Таких данных в открытом доступе нет, и у крупных компаний они лежат под грифом «коммерческая тайна». И вряд ли ситуация кардинально изменится в ближайшее время. Мы находимся в классической фазе «перегретого хайпа», где громкие обещания значительно опережают реальные инженерные возможности. Создать LLM, которая генерирует синтаксически верный SQL, — это одно. Создать автономного агента, способного понять, почему лег PostgreSQL в 3 часа ночи при переполнении WAL, и восстановить его без участия человека, имея под рукой только документацию, — это совершенно иной уровень сложности. Пока же всё, что нам предлагают под видом «ИИ для DBA», — это красивая обёртка для поиска по документации. И если это лучший пример, который молодое поколение разработчиков может продемонстрировать профильному сообществу, значит, наше с вами рабочее место пока что под надежной защитой. Не ИИ, а собственного опыта. #ии