85% строк кода в Яндексе уже генерируют нейросети. Но это далеко не самая интересная цифра из доклада про AI-продуктивность разработки с deep tech night.

Самое интересное - это то, что происходит с профессией разработчика, когда писать код становится дёшево. Обычно разговор про AI строится так: раньше программист писал код сам, теперь ему помогает Copilot или агент, а значит, он пишет тот же код, только быстрее. Но в компании, судя по докладу, трансформация уже ушла гораздо дальше. В начале 2025 года компания экспериментировала с отдельными AI-инструментами. Потом выяснилось, что инструмента недостаточно: AI сам по себе не создаёт ценность, если человек не умеет им пользоваться. В итоге они начали массово обучать сотрудников, подключать внутреннюю инфраструктуру, MCP-серверы, скиллы. А к лету 2026 года произошло принципиальное изменение: не пользоваться AI стало аномалией.

91% инженеров используют агентов еженедельно, 80% ежедневно. 85% строк кода за последние 28 дней сгенерированы нейросетями. 60% разработчиков фактически перестали писать код руками. НО тут возникает парадокс, потому что несмотря на то, что доля рабочего времени, которую инженер тратит непосредственно на код, не выросла, а упала: с 33% до 26%, но при этом артефактов производится больше.

То есть главный эффект AI не в том, что человек быстрее печатает код. AI начинает выталкивать человека на следующий уровень абстракции. Если раньше работа инженера выглядела примерно так: задача, потом архитектура, потом код, затем тестирование и эксплуатация, то теперь всё чаще:задача, потом декомпозиция, потом постановка задач агентам, затем контроль и проверка результата, а дальше следующая итерация. И тут появляется интересная метафора из доклада: код становится новым ассемблером. Когда-то программистам приходилось работать почти напрямую с машинным уровнем. Потом появились языки высокого уровня. Теперь ещё одним уровнем абстракции выше становится естественный язык + агенты.

Посмотреть в код всё ещё нужно. Иногда его нужно оптимизировать. Но постоянно производить его собственными руками будет всё меньшая доля людей. Отсюда и совершенно другой портрет сильного инженера. Раньше ценились прежде всего: глубокое знание конкретного стека, качество кода, знание протоколов, техническая специализация. Теперь на первый план выходят декомпозиция сложной задачи, умение поставить задачу агенту, создание контекста, проверка результата, архитектурное мышление, коммуникация, способность разбираться в новой области и ответственность за конечный продукт. То есть набор навыков, который раньше отличал хорошего руководителя инженерной команды.

Получается довольно неожиданная вещь: AI постепенно превращает каждого индивидуального контрибьютора в лида. Один человек начинает функционально управлять маленькой «командой» агентов.

В общем когда технология резко удешевляет одну операцию, ограничением системы становится следующая операция. Код стал дешевле, дефицитом становятся архитектура, постановка задачи, проверка, продуктовые решения и коммуникация. И это хороший вопрос уже не только для разработчиков. Если AI радикально удешевит основную операцию вашей профессии - какая способность станет новым узким местом?