Интересная дискуссия у меня была в LinkedIn: работодатели скоро будут звать уволенных от ИИ разработчиков, чтобы они проверяли код ИИ на работоспособность. Как минимум многие коллеги в это верят, т.к. их тезис в том, что удешевление генерации кода ИИ быстро увеличивает объём самого кода на порядки, поэтому спрос на контроль качества результатов также будет расти на порядки. Это интересный тезис, давайте разберёмся, т.к. это гипотеза о новом крупном рынке труда в ИТ. Для начала соглашусь, что ИИ способствует экстремальному росту объёма кода, т.к. банально это делает быстро. Верно, что рост этот так велик, что крайне быстро достигается точка потери контроля над приложением. Недавно у меня был на обучении обычный бизнес-менеджер, он навайбкодил себе приложение на… 700 тысяч строк кода, не имея представления, как даже программировать, правда, он хорошо понимал, что хочет получить как результат. Этот навык аналитика где-то до 300 тысяч строк ещё удерживал приложение под контролем, плюс он накачал GitHub разными скилами по SDD и TDD и с ботами их адаптировал, но это помогло лишь частично. После 300к строк простой вариант SDD перестал работать как средство сдерживания дрейфа от требований. Всё чаще ИИ, ориентируясь на цели человека, даже отбрасывал прямо «неразумные» требования и делал по-своему. Где-то это было даже правильно, где-то нет, но в результате приложение стало дрейфовать от того, как человек видел решение задачи, к тому, как ИИ видит его. Но пользователь тут человек, а не ИИ. Также в районе 300k строк стало проявляться, что TDD слаб: все тесты бесконечно зелёные, а ошибки всё сложнее, т.к. ничего не падает и не крашится, только вот считает «не то». Это довольно типичный кейс, на мой взгляд. Как раз уже уволенные из-за ИИ разработчики думают, что такой менеджер позовёт их обратно разбираться с кодом ИИ. Вот тут я сильно сомневаюсь. На деле Code Review — только один из вариантов контроля качества, сами ИИ-боты его делают уже лучше людей, но им нужен качественный контекст для такого ревью. Я думаю, что тезис о контроле соблюдения постановки задачи для ИИ и результата от ИИ верный, но это не старые практики и скилы из эпохи «до ИИ». Уже недостаточная эффективность SDD и TDD в том, что изначально это была попытка применить практики людей к ИИ, а ИИ — не человек. Скорее всего, действительно появится много рабочих мест по профессиональному контролю постановки задачи и качества результата от ИИ, но это будут высокоформализованные методики типа «доказательного тестирования» и разных трассировок требований через код и логи. Проверки будет сам ИИ, но человек будет организовывать весьма сложные методики контроля качества и точечно подключаться к каким-то KPI его, которые «простые смертные» и не поймут. Поскольку тут возникает снова «барьер знаний», т.е. это нельзя скачать с GitHub как с детскими вариантами SDD/TDD, то у этих специалистов начнёт ещё расти ЗП, т.к. они уникальны. Я думаю, тренд будет такой, а не возврат старых кодеров. Это профессионалы других навыков в AI QA, а не кодеры.