Роль разработчика меняется
Люди спрашивают, в каком плане сейчас происходит слом. Что в моем понимании «старое IT»?
Старое IT — это IT до искусственного интеллекта.
Прецедент искусственного интеллекта в том, что у нас появилась технология, которая способна писать код.
Раньше это была привилегия программистов. Теперь писать код может любой человек, который обладает естественным языком. То есть у нас повысился уровень абстракции для того, чтобы создавать программное обеспечение.
И это подразумевает, что теперь системы и программное обеспечение создаются совершенно иначе.
Теперь мы не учим в деталях архитектурные паттерны, конкретные языковые моменты: синтаксис, функции — вот это всё специфичное для языка. Нам теперь, в принципе, неважно, на каком языке всё это написано. Нам важно, как мы проектируем систему.
По факту, мы все переходим в так называемого продуктолога, архитектора — человека с более широкими областями знаний. Остальное, когда мы спроектировали систему и алгоритм, мы уже передаем искусственному интеллекту.
Так вот, в этой картине мира AI-инженер — это человек, который способен создать систему вокруг ИИ-агента.
Потому что сам по себе агент — это просто штука, которая делает запрос к LLM и выдает тебе информацию. Иногда несколько таких запросов. Но она галлюцинирует, ошибается, не понимает контекста, не сохраняет персонализацию данных.
Что делает AI-инженер?
Он создает инфраструктуру, так называемый harness, вокруг этой модели. Это архитектура, которую ты понимаешь, как выстроить для того, чтобы модель выдавала тебе нормальный результат.
И ты создаешь процессы вокруг нее.
По факту, Claude, Cursor, Codex, Hermes, OpenClaw — это всё инструменты, которые как раз и сделаны такими людьми, AI-инженерами.
Они запоминают, индексируют, работают с контекстом — и это позволяет получать очень высокое качество от модели.
Поэтому, когда вы учитесь всем этим концепциям, вы уже переходите в стадию инженера, который способен работать в новых реалиях.
Более того, сейчас IT компании стали перестраивать свой процесс разработки – помимо кода появляется еще и архитектурный слой для агентов. Чтоб ИИ мог понимать проект и работать с ним оптимально. Зачастую, без привязки к конкретной модели.
Вот такая смена парадигмы сейчас и идет.
Отсюда вопрос, который мне задают чаще всего:
Если AI уже пишет код, в чём теперь моя ценность?
Ответ простой – в архитектуре, постановке задач, контексте, инструментах, памяти, контроле и качестве всей системы. Адаптации системы под агентов.
Про это и будет новый курс по AI-инжинирингу. Как строить харнес вокруг модели, чтобы она выдавала стабильный результат в реальных проектах, а не в демках.
Страница предзаписи уже открыта:
https://irreplaceable-ai.ru/products/ai-engineer/pre
Предзапись бесплатная и ни к чему не обязывает. Те, кто в списке, первыми узнают дату старта и получат лучшие условия на запуске.
Как бонус за регистрацию вы получите полный Agentic OS Blueprint, который даст понимание как все это выглядит сейчас с точки зрения карты технологий и концепций.
