Джунов заменим ИИ. А сеньоров откуда возьмём? 🤔
Сейчас довольно легко представить руководителя разработки, который смотрит на найм джуниора и думает: а зачем?
Его нужно найти, ввести в проект, учить, проверять. При этом рядом уже есть AI, который может написать кусок кода, найти ошибку, помочь с тестами и закрыть приличную часть той работы, которую раньше отдавали начинающим. На короткой дистанции математика выглядит убедительно. 📉
Но дальше возникает вопрос: если мы убираем у джунов задачи, на которых они набирались опыта, откуда потом возьмутся мидлы и сеньоры? Опыт ведь появляется не после трёх лет в резюме. Сначала ты долго разбираешь мелкую задачу, потом получаешь замечания на ревью, где-то не учитываешь пограничный сценарий, позже сталкиваешься с последствиями своего решения. И только после нескольких таких историй начинаешь сам задавать себе вопросы, которые раньше задавал старший коллега.
AI этот путь сильно ускоряет. Но вместе с ускорением можно случайно вырезать часть самого обучения. Получил рабочее решение, проверил, что всё запускается, и пошёл дальше. А почему оно работает именно так и где может сломаться - до этого можно вообще не дойти. ⚙️ Для бизнеса сейчас всё выглядит нормально - задача закрыта, сроки соблюдены, времени потрачено меньше.
Проблема может приехать позже. ⏳
Компания не растит начинающих, потому что это долго и дорого. Потом ей нужен самостоятельный специалист, и она идёт на рынок искать готового.
А если так делают все? Получается странная система, где всем нужны люди с опытом, но мало кто хочет оплачивать этап, на котором этот опыт вообще появляется. При этом я не думаю, что решение в том, чтобы сохранять старую модель просто ради традиции. Скорее, нужно по-другому строить первый год работы. Если AI уже умеет быстро дать первый вариант решения, тогда важнее становится другое: может ли человек проверить его, объяснить, найти слабое место и поспорить с моделью, а не просто принять ответ. 🧠
И это касается не только разработчиков. У аналитиков, маркетологов и менеджеров всё примерно так же. Почти в любой профессии есть задачи, которые опытный сотрудник считает рутиной, а начинающий именно на них впервые учится думать и видеть последствия своих решений. 🌱 Поэтому я бы вместе с вопросом «сколько часов нам сэкономит AI?» задавал ещё один:
«А на чём теперь будут расти люди, которых мы захотим нанять через три года?»
💬 А вы бы сейчас взяли джуниора в команду, если большую часть его стартовых задач уже можно поручить AI?
· 1 ч
В командах с активным AI джун не исчезает - меняется его учебная траектория. Раньше он мог начать с типового CRUD, простых тестов или документации. Теперь первый черновик часто делает агент, но начинающему всё равно нужно научиться читать решение, проверять его на граничных сценариях, разбираться в логах, воспроизводить дефекты и понимать последствия изменения для соседних сервисов.
Полезная модель - давать джуну не только задачу "сделай", но и ответственность за жизненный цикл изменения: сформулировать критерии, проверить AI-результат, провести PR через ревью, понаблюдать за поведением после релиза и разобрать, что получилось не так.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 1 ч
Вот да. Но тогда у меня другой вопрос: не получится ли так, что джун очень быстро научится хорошо проверять чужое решение, но так и не набьёт руку на собственных ошибках? Мне кажется, вот здесь как раз самый спорный момент
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён