Как ИИ меняет профессию программиста и роль IT-менеджмента
Все больше разговоров, как ИИ убивает профессию программиста. Глобальные данные это подтверждают — занятость разработчиков в возрасте 22–25 лет упала на 20% от пика 2022 года. Стажировки в IT — минус 30% за два года, найм на начальные позиции в технологических компаниях — минус 25% год к году. Всё это уже происходит, но вывод из этого обычно делают неправильный.
Разумеется, программисты не исчезнут, а изменятся их задачи. Одно из очевидных направлений — превращение в «оркестратора», человека, который управляет набором ИИ-агентов и не пишет код руками. На этом фоне в индустрии звучит мнение, что навыки менеджмента теперь выходят на передний план, что нынешние менеджеры получат огромное преимущество, потому что «они уже умеют управлять людьми, а управлять агентами — это почти то же самое».
Но я не согласен. Это не то же самое. И вот почему.
Современная «полевая» школа IT-менеджмента — это продукт конкретной рыночной ситуации. Лет пятнадцать подряд спрос на разработчиков сильно превышал предложение. Это привело не только к гонке зарплат, но и к формированию целой культуры, в которой менеджер — это в первую очередь человек, который заботится о благополучии команды. Софт-скиллы стали чуть ли не важнее хард-скиллов. Страшный сон HR — сотрудник обновил резюме, а значит, надо за него бороться. Появились wellness-программы, корпоративные психологи, бесконечные встречи 1-1 про «как ты себя чувствуешь». ДМС, который в американской реальности объясним дороговизной медицины, в российских IT-компаниях превратился в ритуальную статью расходов — при зарплатах, на которые можно лечиться даже в Европе. Любой, кто управлял командой разработки, знаком с историей, когда половину времени тратится не на задачу, а на то, чтобы никто не выгорел, не ушёл к конкуренту и не обиделся на код-ревью.
Я не говорю, что это плохо — произошла адаптация к рынку, на котором один уволившийся синьор стоил компании полугодового бюджета на его замену. Но теперь ИИ-компании всерьёз навалились на проблему нехватки кодеров, и эта нехватка постепенно тает.
Впрочем, мы говорили про менеджмент.
К чему я веду — менеджмент ИИ-агентов для максимальной эффективности должен отбросить всё, чему нас научил рынок за последние десятки лет. Предстоит вернуться к истокам. К директивному, безэмоциональному, точному управлению. Без «как ты себя чувствуешь», «давай обсудим твою мотивацию» и вежливых формулировок.
Это подтверждается данными. Есть исследование Penn State University, что грубые, директивные промпты стабильно дают лучший результат, чем вежливые — точность ответов ChatGPT-4o составила 84,8% для «Very Rude» и 80,8% для «Very Polite». Авторы предполагают, что новые модели воспринимают директивность как сигнал к фокусировке — без «лингвистического шума» вежливых формулировок. Другое более раннее кросс-лингвальное исследование показало, что чрезмерная вежливость не гарантирует лучших ответов ни на одном языке. А команда сервиса Vercel обнаружила, что агенты работают лучше, когда им дают меньше свободы, а не больше.
Показательно, что в феврале 2026 года в индустрии закрепился термин «harness engineering» — от слова harness, упряжь. Не coaching, не mentoring, не facilitation — упряжь. Потому что управление ИИ-агентами — это про жёсткие ограничения, чёткие рамки и контроль непредсказуемой силы.
Короче, куда эффективнее среднего проджект-менеджера из айти ИИ-агентами будет управлять даже не орущий на новобранцев сержант Хартман из «Цельнометаллической оболочки», а римский рабовладелец. Рабовладелец не тратил время на мотивационные беседы, а точно формулировал задачу, устанавливал жёсткие рамки, контролировал исполнение и наказывал за отклонение. И это описание идеального оркестратора мультиагентной системы в 2026 году.
—
Подписывайтесь на Telegram Сергей Булаев AI 🤖.