Нужен ли вообще человек в IT, если есть ИИ

Нужен ли человек в IT, если ИИ уже справляется с кодом, анализом данных и рутинными задачами? На конференции beetech conf эксперты обсудили, как меняются роли специалистов в эпоху искусственного интеллекта — и почему человек все еще незаменим.

Михаил Пасечный, начальник отдела по развитию облачных решений «Beeline Казахстан»
Ануар Макашев, начальник отдела Big Data проектов QazCode
Асем Болатжан, CEO Women in Tech Kazakhstan
Рустем Успанов, CEO CORE 24/7

Что уже ИИ делает лучше, чем человек

Михаил. ИИ действительно быстрее человека при создании кода, текстов и сборе данных. Однако мнение о полной замене человека ИИ вызывает споры.

Некоторые компании, сократив сотрудников в ожидании полной автоматизации, впоследствии вернули их — уже на более высокую зарплату. За это время специалисты освоили ИИ и научились эффективно использовать его в работе.

Объем задач и данных значительно вырос: если раньше Excel-документ весил мегабайт в час, теперь — 500-600. Обработка вручную стала сложнее, увеличился риск ошибок.

В дизайне и фотографии ИИ помогает, но нагрузки стало больше, а финальный результат требует участия человека — для придания стилю и эмоциональной окраски.

ИИ особенно силен в обработке больших массивов данных. Например, мы используем модели для выявления уязвимостей в приложениях и сетях. При правильной настройке они находят все необходимое — быстро и в большом объеме.

Но ИИ не обладает креативностью и фантазией. Даже создавая красивые изображения, он не передает того, что представляет человек. В голосовых интерфейсах ИИ может казаться живым собеседником, но стоит выйти за рамки скрипта — и он теряется. Он не улавливает интонаций, не реагирует на нюансы.

В этом его ограничение: ИИ пока лишен гибкости и эмоциональности.

Ануар. Что ИИ пока не умеет — так это мечтать, выстраивать стратегии, управлять контекстом. Без человека это пока невозможно. IT без стратегии и планов — не работает.

Да, можно попробовать делегировать это чату GPT, но вопрос — что из этого получится? И кто будет нести ответственность за результат? Если алгоритм ошибся, в суд ты на него не подашь. Ответственность всегда на человеке.

Также важно помнить про безопасность, этические аспекты — это серьезные темы.

Кто нужен в команде будущего

Рустем. Современные IT-специалисты — это как будто специалисты «на стероидах»: они выполняют тот же объем задач, но в 10 раз больше. Там, где раньше работала команда из 5-10 человек, сегодня справляются два сильных инженера или, например, продуктовый менеджер и бизнес-аналитик с инструментами ИИ.

Речь не о сокращениях, а о росте требований. Специалистам придется постоянно учиться, соответствовать уровню и справляться с возросшими нагрузками.

Технологии, особенно ИИ, позволяют расти быстрее. Если раньше переход от junior к middle занимал полтора-два года, на сегодняшний день этот путь может быть значительно короче — особенно для тех, кто умеет эффективно использовать инструменты ИИ. Это заметно ускоряет профессиональное развитие.

Важно не только уметь прогнозировать, но и разбираться в технологиях, понимать методологию, структуру проектов и зону ответственности. Такие навыки, наряду с коммуникацией и soft skills, будут особенно востребованы.

ИИ не может полностью взять управление на себя из-за рисков и ответственности. Он может предложить решения, но выбор всегда за человеком. В администрировании это особенно важно. А вот в разработке — уже другая история.

Как меняются требования к специалистам

Ануар. По статистике Stack Overflow, с 2000 по 2017 год количество запросов стремительно росло, но с появлением продвинутых языковых моделей интерес к платформе стал снижаться. Люди начали находить информацию иначе и писать код быстрее.

Появились новые профессии, такие как vibe coder, а крупные tech-компании начали убирать алгоритмические задачи из интервью. Изменения происходят быстро, но адаптация всегда оставалась сильной стороной человека.

Градации junior, middle и senior сохранятся, но изменится их профиль. Junior, использующий ИИ, и senior, эффективно применяющий его — это уже разные специалисты. Подход к оценке будет меняться.

Многие компании переходят к практическим интервью: кандидатам дают реальные бизнес-задачи. Кто-то пишет идеальный код, но медленно. Кто-то применяет ИИ и решает задачу быстрее. Важно не только качество, но и скорость.

Возникает закономерный вопрос: насколько важно для вас, как для нанимающего специалиста, чтобы кандидат умел пользоваться ИИ в работе? 

Михаил. При найме, особенно на хакатонах, где мы ищем стажеров, мы обращаем внимание на умение работать с ИИ. Нам действительно нужны junior-специалисты — мы готовы развивать их внутри команды. Многие из них уже выросли с этими инструментами и нередко знают их лучше нас. Их проще адаптировать и обучить под наши задачи, а через год-два они становятся специалистами, способными настраивать решения под бизнес и клиентов.

Количество задач постоянно растет. Перед нами стоит цель — выпускать более 10 новых продуктов в год, желательно с поддержкой ИИ. Даже команды, ранее отвечавшие только за инфраструктуру, сейчас активно пополняются молодыми специалистами и стажерами. Они умеют быстро реализовать проекты: написать, внедрить, запустить. Иногда система сама предлагает подходящих кандидатов — уже обученных и готовых к работе.

Асем. Это можно сравнить со знанием языков. Есть специалисты, а есть те, кто знает английский — это плюс 25% к зарплате. Знаешь китайский — добавь еще 50%. С ИИ такая же ситуация: пока это не обязательное требование, но знание технологий значительно повышает шансы на высокий доход. Это логично, и рынок будет развиваться в этом направлении.

Талантливые специалисты уже это понимают и целенаправленно развивают нужные навыки. Со временем это станет стандартом.