Искусственный интеллект уже пишет код, но сложные системы до сих пор строят люди

Vibe coding, ИИ-агенты и "разработка без разработчиков" порождают прогнозы о конце профессии программиста. Senior Software Engineer Евгений Пиотровский, работающий с cloud и IoT-системами в США, объясняет, почему ИИ не отменяет инженеров, а повышает ценность системного мышления.

Евгений, многие говорят, что Cursor, Claude Code или Codex заменят программистов. Что происходит на самом деле?

Я ежедневно работаю с ИИ-инструментами - они действительно ускоряют разработку. Но код - лишь часть продукта. Остальное - архитектура, надежность, масштабирование, интеграции. ИИ может написать убедительную функцию, но не всегда увидит, что подход развалится при масштабировании. Самое ценное сегодня - мыслить системно.

Где проходит грань между тем, что ИИ делает хорошо, и тем, где нужен человек?

ИИ прекрасно работает с повторяющимися паттернами. Но есть задачи без готового шаблона. В нашей команде мы создаем автономные санитарные модули для американских городов: IoT-сенсоры, облачная платформа, приложения для техников и клиентов. Когда бизнес говорит: "объединим два типа аккаунтов без остановки сервиса", за этим стоят миграция данных, совместимость устройств в поле, изменения в приложениях и операционные риски. ИИ может не видеть этого контекста. Здесь нужен инженер, который держит в голове всю систему.

То есть дело не только в коде?

Когда я пришел в команду, продукт работал на JavaScript. Все работало, но я понимал: с масштабированием и требованиями муниципальных клиентов к надежности система начнет ломаться. Мне пришлось убедить команду в миграции на TypeScript, разработать план миграции без блокировки новых фич и взять на себя самые сложные участки. ИИ мог помочь с кодом миграции. Но он не берет на себя ответственность за стратегию, темп изменений и бизнес-последствия архитектурного решения.

Как это выглядит в вашей повседневной работе?

Я использую ИИ для code review, генерации тестов, типов, эндпоинтов. Например, нужно добавить новый тип датчика: ИИ может за 15 минут сделать 80% черновой работы, которая раньше занимала часы. Но если новый датчик собирает данные с другой частотой, это влияет на обработку сообщений, агрегацию, дашборды и стоимость инфраструктуры. Это последние 20% работы, которые требуют 80% инженерного мышления. Мой принцип: ИИ - лучший младший разработчик. Быстрый, аккуратный, неутомимый. Но ему не стоит доверять архитектурные решения без присмотра.

Что происходит, когда компании слишком полагаются на ИИ?

Появляется AI-generated legacy code. Стартап быстро собирает продукт на промптах, получает первых клиентов, а через полгода не может ничего изменить, потому что никто не понимает, как система работает изнутри. Такой код выглядит аккуратно, но в нем нет инженерного замысла - понимания, где система будет масштабироваться, где появятся интеграции, как изменятся бизнес-правила. ИИ оптимизирует под текущую задачу, а не под эволюцию продукта.

Каким будет инженер будущего?

Не просто кодером, а архитектором решений. Сложность систем возрастет: больше интеграций, данных, требований к безопасности и надежности. Роль человека, понимающего эту сложность, станет более критичной, чем когда-либо. ИИ пишет код, но не понимает, зачем он нужен и что произойдет, если он откажет в критический момент. В 2026 году США принимают FIFA World Cup. Города-хозяева должны обеспечить инфраструктуру для миллионов гостей - включая системы, над которыми работает наша команда. Когда на кону репутация города и безопасность людей, нужен инженер, который понимает всю систему - от датчика до сервера - и берет на себя ответственность за то, что она будет работать.

Досье

Евгений Пиотровский - Senior Software Engineer с 10+ годами опыта в разработке программного обеспечения, IEEE Senior Member. Работает над cloud и IoT-системами для городской инфраструктуры в США. В Throne Labs участвует в разработке автономных санитарных модулей для городов, компания привлекла $31 млн инвестиций и была отмечена TIME Best Inventions 2025.