Начиная с первого курса университета, с 2005 года, я писал код. Он был разным и экзотическим: LISP, Fortran, Prolog, что-то делали на Power Builder и MathCad, формулы и скрипты в Excel. Но с 3 курса основным языком стал C# и платформа .NET Framework. По-моему, это была версия 3.5.

Так вот, на протяжении всего этого времени, чтобы устроиться на работу, нужно было как можно лучше знать свой язык и его окружение. При этом ты мог совершенно не разбираться в продукте с точки зрения его бизнесовой части. Пишешь хорошо свои функции/методы по ТЗшечке, тесты зеленые — и ты хороший программист. Утрирую, конечно, но многие бэкендеры свой продукт видели только на демках. А если ты уже начал разбираться в продукте, принимать решения вместе с аналитиками и тестировщиками, то уже сеньор)

Я это все к тому, что фокус был смещен именно на техническую часть. Знаешь, как распределяется сборщик мусора, — красавчик. А не знаешь, как работает витрина твоего продукта, — не так страшно.

Эра ИИ сейчас этот фокус смещает. Как по мне, "механический" набор кода превращается в рутину, которую отлично решают ИИ-технологии. И с развитием отрасли ИИ будет все больше и больше забирать себе эту часть.

Приведу свой пример. Первый раз использовать ИИ в качестве ассистента разработчика я попробовал в декабре 2025 года. До этого были вставки кода в браузерный чат с различными просьбами. Но когда я установил себе Copilot и он получил доступ к контексту проекта — это был прорыв. Задачи стали решаться гораздо быстрее. Особенно в стиле: отрефакторить что-нибудь, построить что-нибудь по шаблону или написать модульные тесты. Продуктивность резко выросла.

Постепенно росли мои знания и опыт. С ними росли инструменты и модели. Узнал про инструкции, скилы и что можно не здороваться с чат-ботами.

Что в результате?

Сейчас я веду свой проект по автоматизации трейдинговых решений. И в большей степени занимаюсь постановкой задач, проверкой результата и принятием продуктовых решений. Да, техническая часть никуда не уходит. Вчера, например, после закрытия очередной итерации закрывал технические долги. Но я уже не пишу руками слои доступа к данным, обработчики ошибок, тесты разных типов и не залипаю в отладчике. Мои технические точки соприкосновения — это ревью. Тут ты уже смотришь, что тебе понаделал твой ИИ, и порой закатываешь рукава или пишешь технический промпт на исправление.

Еще одна суперсила ИИ — это многофункциональность. Сейчас он закрывает мне аналитика, технического писателя, бэкенд- и фронтенд-разработчика, DevOps.

Что еще. Я начал задумываться о системном дизайне, о том, как этот продукт будет выглядеть в будущем, о пользовательском опыте, о дизайне.

И это чистый кайф. Теперь можно сосредоточиться на цели и создавать продукты.