Каких разработчиков может заменить искусственный интеллект

Крупные техногиганты делают ставку на искусственный интеллект в связи с активным развитием GPT-4 и сокращают штат. В начале года только компания Google уволила 12 тысяч сотрудников.

Впрочем, ожидать исчезновения профессии не стоит — убежден Артем Лабоскин, эксперт в области разработки программного обеспечения, который использовал первые ИИ-ассистенты в проекте израильского стартапа Sosivio, способствовал переходу на более современные технологии разразработки в Сбере, а теперь отвечает за создание пользовательского интерфейса в американской компании. Кому действительно стоит опасаться конкуренции с искусственным интеллектом, и как современные технологии помогают развивать бизнес? О перспективах профессии в условиях появления и развития GPT-4 узнали у Артема Лабоскина, фронтенд-разработчика Acquire.

— Сейчас в профессиональной ИТ-среде есть опасения, что профессия исчезнет или сильно изменится в связи с появлением мощного искусственного интеллекта. Насколько это обосновано, и как специалисту в ИТ “победить” GPT-4?

— Не думаю, что стоит бороться с ИИ. Искусственный интеллект, особенно продвинутые модели, такие как упомянутый вами GPT-4, действительно предоставляют огромные возможности для автоматизации многих задач, включая программирование. Уже сейчас они способны справляться с многими задачами на уровне junior разработчиков.

Но при этом, не стоит паниковать. Программирование — это гораздо больше, чем просто написание кода. Это прежде всего творческий процесс, требующий нестандартного подхода и интуиции, недоступных для ИИ. Для того, чтобы оставаться востребованным специалистом, необходимо постоянно совершенствовать свои знания и уметь адаптироваться к новым требованиям. К искусственному интеллекту стоит относиться не как к конкуренту, а как к мощному инструменту, который может усилить и дополнить человеческие способности.

— Возможности искусственного интеллекта вы, кстати, умело использовали в начале карьеры. Когда вас пригласили в израильский стартап Sosivio, вы применили ИИ при разработке MVP, который позволил компании получить $4,5 млн инвестиций. Какой эффект это принесло?

— Начну с того, что такое вообще MVP — это ранняя версия продукта, включающая минимальный набор его ключевых возможностей. Он позволяет оценить жизнеспособность разработки, привлечь новых клиентов и инвесторов, а также определить вектор дальнейшего развития.

В компании Sosivio мы с командой работали над созданием инструмента для Kubernetes, который позволяет в режиме реального времени следить за состоянием и потреблением ресурсов контейнерами и при помощи ИИ предсказывать неполадки, которые могут возникнуть в будущем, а также предлагать готовые способы их устранения. В определённый момент мы приняли решение внести ряд критических изменений в продукт, включая разработку с нуля всего пользовательского интерфейса. Отдельным вызовом для меня стала необходимость использования нового технологического стека: приходилось параллельно изучать новый язык программирования и ряд сопутствующих технологий.

Использование только набиравших популярность ИИ-ассистентов позволило нам сэкономить время на выполнение рутинных задач. Всего через 4 месяца мы завершили создание MVP, позволившего привлечь новые инвестиции и сформировать стратегию дальнейшего развития продукта.

 — После успешного запуска этого продукта, вас пригласили в крупную корпорацию. Вы стали фронтенд-разработчиком “Деловой среды” — компании экосистемы Сбер. Какие задачи вы выполняли?

— После работы в небольшом стартапе мне было интересно поработать над крупным проектом, чтобы почувствовать контраст. Я получил приглашение присоединиться к команде “Деловой Среды”, где мне открылась возможность поучаствовать в разработке по-настоящему интересного продукта и внести вклад в развитие малого и среднего бизнеса в стране. Кроме того, Сбер имеет отличную репутацию в IT-сообществе как место, где работают ведущие специалисты и применяются лучшие практики разработки.

Моей основной задачей была разработка пользовательского интерфейса для приложения, позволяющего автоматизировать привлечение новых клиентов в рамках “Партнерской программы” — совместного проекта “Деловой Среды” и Сбербанка. Помимо работы над расширением функционала продукта, я инициировал и осуществил ряд технических усовершенствований.

 — Насколько мне известно, это привело к тому, что была увеличена производительность приложения и значительно оптимизированы процессы разработки, что позволило экономить человеческие ресурсы. Как именно это было достигнуто?

— В самом начале процесса обнординга, когда я изучал код приложения, я обнаружил возможность улучшить его, применив опыт и знания, накопленные при работе над предыдущим проектом. За короткое время мне удалось переписать процесс сборки приложения, что привело не только к оптимизации размера итогового кода и, следовательно, более быстрой загрузке для пользователей, но и к сокращению продолжительности сборки почти в 10 раз. Благодаря этому разработчики ежедневно экономили на этом время, которое теперь можно было потратить на выполнение задач, и производительность команды значительно возросла.

Это послужило началом для дальнейшего усовершенствования приложения. В течение нескольких месяцев мы перешли на более совершенный язык программирования и внедрили целый ряд новых технологий и лучших практик разработки, что в совокупности оказало значительное положительное влияние на продукт и процессы разработки.

 — Нововведения всегда воспринимаются неоднозначно. Как команда приняла изменения в работе, и были ли сложности при переходе на новый формат?

— На самом деле все решения о внедрении того или иного нововведения мы принимали вместе с командой. Изначально по моей инициативе мы начали проводить регулярные собрания, на которых я выступал с презентацией новых инструментов и технологий, демонстрировал их преимущества и рассказывал, как с ними работать. После этого мы вместе решали, стоит ли их использовать.

Благодаря такому подходу мои коллеги активно участвовали в общем процессе технического преобразования приложения и успешно применяли новые знания на практике. Впоследствие другие члены команды также стали выступать в роли спикеров, делясь своим опытом и предложениями по улучшению продукта.

 — Сейчас вы frontend-разработчик американской компании Acquire,  где вы не только занимаетесь разработкой интерфейса, но и определяете вектор развития продукта. Скажите, это и есть то, что отличает высококлассного разработчика от искусственного интеллекта — способность к системному видению?

— Думаю, что это именно так. Возможности современных ИИ-моделей и темпы их развития поражают воображение, но они всегда будут оставаться лишь инструментом в руках человека. При этом я убежден, что со временем роль разработчика неизбежно изменится. Искусственный интеллект уже сегодня способен решать рутинные задачи и в ближайшем будущем, я уверен, позволит автоматизировать многие аспекты разработки. Благодаря этому инженеры смогут сфокусироваться на решении более высокоуровневых и творческих задач, и искусство программирования станет еще более ценным и интересным.