Сегодняшние заголовки пестрят прогнозами о скорой «смерти» профессии программиста, дизайнера и прочих. Нейросети пишут код, верстают страницы и создают логотипы за секунды. Но если присмотреться к реальным бизнес-процессам, становится ясно: слухи о замене человека сильно преувеличены. За яркой ширмой ИИ-генерации скрываются «подводные камни», которые могут превратить дешевую разработку в дорогостоящую катастрофу.
Трудности перевода: почему ИИ не слышит клиента
Под понятием ИИ подразумевается генеративная модель. Примером такой модели может быть Gemini или любая другая
Главная проблема любой разработки — не написание кода, а понимание бизнес-задачи. Клиент редко приходит с идеальным техническим заданием. Чаще всего это набор идей, которые нужно структурировать, уточнить и адаптировать под рынок.
Живой разработчик задает уточняющие вопросы, спорит и предлагает альтернативы. ИИ же послушно исполняет запрос «как понял». В итоге получается продукт, который формально соответствует описанию, но абсолютно не решает задачи бизнеса. Без человека-архитектора, способного перевести человеческие желания на язык логики, качественный и работающий продукт создать невозможно.
Код от нейросети — это только полуфабрикат
Да, ИИ может выдать работающий код, цельные веб-страницы и целые программы. Но проблема в том, что нейросеть — это статистическая модель, а не логическая. Она не «понимает», что пишет, а лишь подбирает наиболее вероятные цепочки символов.
На практике это приводит к ряду проблем:
- Скрытые ошибки. Код может выглядеть чистым, но содержать уязвимости или логические дыры, которые «выстрелят» под нагрузкой.
- ИИ часто пишет громоздкие и неоптимальные решения там, где опытный программист обойдется парой строк. Можно сказать, что количество строк не имеет значения. Но это до тех пор, пока ИИ может написать их сам без потери «контекста».
- Нейросеть не видит всю архитектуру проекта целиком, из-за чего её фрагменты часто конфликтуют с уже существующей системой. И даже полная загрузка всех составляющих проекта упирается в «забывчивость» и «галлюцинации» генеративной модели.
Банально, написание собственного парсера только лишь силами ИИ часто приводит к неадекватному поведению скрипта и регулярному переписыванию кода в попытке найти «золотую середину» между качеством исполнения рабочего процесса программы и багов.
В итоге профессиональному разработчику всё равно приходится проводить глубокий аудит и доработку ИИ-кода. Зачастую это занимает больше времени, чем написание системы с нуля.
Проблема обслуживания – это «Слон в комнате»
Самый большой риск использования ИИ в разработке — это дальнейшая жизнь проекта. Сайт — это живой организм, который нужно обновлять, масштабировать и защищать.
Сайты и программы, полностью собранные нейросетями, часто превращаются в «черные ящики». Их сложно поддерживать, потому что:
- Код не структурирован: У ИИ нет своего стиля и логики организации файлов, понятной другим людям. Всё нужно описать разработчику, который имеет опыт проектирования ПО. Для большинства обычных пользователей – это задача «со звездочкой».
- Когда клиенту через полгода понадобится добавить новую функцию, выяснится, что ИИ-код настолько запутан, что ни один сторонний специалист не рискнет в нем разбираться. Либо рефакторинг кода будет стоить дорого.
- Проблемы с безопасностью. Весь код, который пишет генеративная модель, не покрывается тестами и проверками на уязвимости. Для этого нужно попросить ИИ сделать данные проверки. Но даже они не гарантируют успех.
В целом, безопасность программного обеспечения в 2026 году стоит не то, что остро, а полыхает, словно сухой лес летом! Взлому подвергаются общедоступные бесплатные библиотеки для разработчиков, общественные сети, сами генеративные модели.
Всё, что предоставлено генеративной модели, может стать общедоступным. Помните об этом.
Не забываем о сути генеративной модели
Но, среди всех недостатков, можно отметить и крайне важные преимущества генеративных моделей. И они явно лежат на поверхности:
- ИИ может ускорить разработку. Да, как странно бы это не звучало. При правильном подходе к написанию кода и составлению задания на разработку ПО, можно передать часть задач ген. модели и получить достаточно хороший результат
- Каждый пользователь генеративной модели становится архитектором. Если раньше до ТОПа в разработке шли годами, сейчас обычный «джун» с изученной базой по любому языку программирования, может достаточно хорошо управляться с ИИ.
- Самое главное — ПРОТОТИПЫ. ИИ сейчас позволяет делать быстрые шаблоны для заказчиков во время работы, делать минимально функциональные приложения и сайты. Это лучшее, что может предложить сейчас активно развивающиеся ИИ.
ИИ — это всего лишь инструмент, который помогает программистам, дизайнерам и другим специалистам работать быстрее, избавляя их от рутины. Но это не замена творческому и критическому мышлению.
ИИ-апокалипсис в IT отменяется
Пока бизнесу нужны качественные, расширяемые и безопасные продукты, человек останется главной фигурой в разработке.
Лично я, автор блога, Владимир Шафранский, ожидаю оживление рынка найма в IT индустрии, так как ИИ, как таковой, не является первопричиной кризиса данного сегмента экономики каждой страны в 2026 году.
Аккуратно можно прогнозировать рост небольших команд, фрилансеров, которые будут обслуживать собственные доходные проекты.
