Через пять лет вы не пройдете собеседование: реальная цена помощи от ИИ

В какой-то момент это случается с каждым, кто плотно подсел на генеративных помощников. Музыканты называют этот эффект "отпускными руками". Достаточно не подходить к фортепиано две недели, и Шопен начинает звучать иначе. Вроде бы ноты те же, техника на месте, но уходит беглость и микромоторика. Не смертельно, но ощутимо медленнее.

В авиации этот феномен изучают десятилетиями. Еще в 2011 году Федеральное управление гражданской авиации США (FAA) опубликовало отчет, который многих напугал. Анализ показал, что 60% аварий были связаны с тем, что пилоты теряли квалификацию в ручном управлении. Они настолько привыкли полагаться на автопилот, что в критический момент, когда автоматика отключалась, просто не знали, что делать. Этому даже дали клиническое название:

В разработке программного обеспечения у нас пока нет для этого термина. Но симптомы уже знакомы каждому второму сеньору. Мы теряем инженерный тонус, и это происходит гораздо коварнее, чем кажется.

Давайте будем честны: никто не любил скучную часть работы. Написание юнит-тестов, составление документации, верстка очередного шаблонного экрана авторизации. Это всегда воспринималось как рутина, которую хочется спихнуть - раньше на стажера, теперь на нейросеть.

Проблема в том, что эта рутина никогда не была просто работой. Это была скрытая тренировка.

Когда вы пишете тесты вручную, вы не просто покрываете код проверками. Вы принуждаете свой мозг работать в режиме продуктивной паранойи. Вы думаете как противник собственной системы: "А что, если пользователь введет сюда эмодзи? А если сеть отвалится на середине запроса?". Этот инстинкт не появляется от чтения книг по архитектуре. Он вырабатывается только тогда, когда вы лично, своими руками, прописываете сотни негативных сценариев.

То же самое с документацией. Когда вы пытаетесь объяснить словами, как работает ваш модуль, вы неизбежно натыкаетесь на логические дыры. Акт объяснения выявляет места, где ваше понимание было поверхностным. Если этот процесс пропускать, отдавая его на откуп ИИ, пробелы в знаниях остаются с вами.

Даже написание шаблонного кода имело смысл. После десятого раза написания одной и той же структуры ваши пальцы запоминали паттерны ошибок раньше, чем включался мозг. Это называется "распознавание образов". И развить его можно только через многократное, порой утомительное повторение.

Теперь мы устранили трение. Мы убрали боль от написания кода. Но вместе с болью ушел и процесс обучения.

Самое опасное в этой атрофии - ее невидимость. Вы не просыпаетесь однажды утром с ощущением, что стали хуже программировать. Наоборот, все метрики говорят об успехе. Тикеты закрываются, задачи решаются, графики продуктивности ползут вверх.

Исследователи из Университета Аалто недавно изучали бухгалтерскую фирму, внедрившую мощную автоматизацию. Они обнаружили пугающую вещь: деградация навыков оставалась невидимой как для сотрудников, так и для менеджеров. Люди чувствовали себя эффективнее, но объективно их профессионализм падал. Никто не бил тревогу, потому что внешне все выглядело прекрасно.

В разработке ПО ситуация аналогичная. В исследовании 2025 года опытные разработчики ожидали, что ИИ ускорит их работу на четверть. Реальность оказалась совсем другой: время выполнения задач увеличилось на 19%. Инструменты, призванные ускорить процесс, начали его тормозить, но инженеры этого даже не заметили.

Почему так происходит? Потому что сгенерированный код выглядит рабочим. Тесты, написанные ИИ, проходят и показывают зеленый свет. Отчет о покрытии кода может гордо демонстрировать 94%.

Критические пограничные случаи, которые вы бы заметили и обработали пару месяцев назад, теперь просто не приходят вам в голову. Та часть мозга, которая отвечала за поиск подвохов, затихла за ненадобностью. Ваши показатели скорости растут, а ваши реальные возможности решать нетривиальные задачи снижаются.

Нам часто говорят: ИИ - это рычаг. Он освободит нас от рутины, чтобы мы могли сосредоточиться на высоких материях, архитектуре и решении действительно сложных проблем. Звучит круто.

Анализ миллионов строк кода, проведенный GitClear, показал тревожный тренд. Доля рефакторинга - осознанного улучшения существующего кода - упала с 24% в 2020 году до менее чем 10% в 2024-м. Зато количество скопированного и вставленного кода выросло в полтора раза.

Мы не используем освободившееся время для глубокого осмысления архитектуры. Мы используем его, чтобы гнать фичи еще быстрее. Вместо рычага мы получили просто педаль газа на машине, у которой барахлит рулевое управление.

Ускорение без практики - это прямой путь к моменту беспомощности. Рано или поздно вы столкнетесь с задачей, которую ИИ не сможет решить. Или с багом в той самой скучной части, которую вы привыкли пропускать. И выяснится, что у вас просто нет ментальных инструментов, чтобы с этим разобраться.

Интуиция отладки приходит через боль и насмотренность. Вы учитесь читать трассировки стека, просматривая их сотнями. Вы учитесь выдвигать гипотезы о поведении системы, когда ваши предположения раз за разом разбиваются о реальность. Когда вы просите бота пофиксить это, он - справляется. Но вы пропускаете этап формирования нейронной связи. В следующий раз вы снова пойдете к боту, потому что ваша собственная интуиция так и не сформировалась.

Значит ли это, что нужно выкинуть Copilot или Claude c Gemini? Разумеется, нет. Это было бы глупо и непрофессионально. Прогресс нельзя отменить, и те инженеры, которые научились эффективно использовать ИИ, действительно получают преимущество. Но есть разница между использованием инструмента и зависимостью от него.

Инженеры, которые сохраняют свою квалификацию, изменили свой подход к работе с нейросетями. Они относятся к выдаче ИИ не как к истине в последней инстанции, а как к коду от старательного, но неопытного джуниора. Они не ставят штамп "Одобрено" не глядя. Они читают, проверяют и задают себе неудобный вопрос: "Смог бы я написать это сам, если бы отключили интернет?".

Некоторые практикуют метод, который можно назвать ручным повторением. Раз в неделю или в спринт они намеренно берут задачу, которую можно было бы автоматизировать, и делают ее руками. От начала и до конца. Пишут бойлерплейт, набивают тесты, пишут документацию.

Это медленно. Это раздражает. Но в этом и есть смысл упражнения. Вы идете в спортзал не потому, что это эффективный способ перемещать тяжести с места на место (погрузчик справится лучше). Вы идете туда, чтобы ваши мышцы не атрофировались.

Федеральное управление гражданской авиации поняло это давно. Они не запретили автопилоты. Они ввели обязательные часы ручного пилотирования. Пилот обязан регулярно брать штурвал в руки, чтобы помнить, как ведет себя самолет в воздухе. Навык нужно тренировать, иначе он исчезнет.

Концертный пианист не забывает, как играть, если пропустит месяц репетиций. Он просто забывает, как играть хорошо. И, что самое страшное, он не замечает потери качества, пока не выйдет на сцену в ответственный момент.

Вы не потеряете работу из-за ИИ завтра. Но вы рискуете потерять то, что делало вас мастером - способность понимать систему на глубоком уровне. Этот процесс происходит медленно. Сначала вы перестаете понимать, как работает библиотека, потом - как взаимодействуют модули, а в конце концов ловите себя на том, что смотрите на собственный проект как на черный ящик.

Вопрос не в том, будете ли вы использовать ИИ. Конечно, будете. Вопрос в том, кем вы останетесь через пять лет: инженером, который понимает, как работает магия под капотом, или оператором, который умеет только нажимать кнопку "Сгенерировать" и молиться, чтобы оно заработало.

Разрыв между "я использую инструмент" и "я не могу без инструмента" стоит отслеживать сейчас, пока он не стал непреодолимым. Может быть, прямо сегодня стоит написать тот самый скучный тест руками?

Просто чтобы убедиться, что вы все еще можете.