Мауро Биг проводит прямую параллель между тем, как ИИ меняет работу программистов сейчас, и тем, как JavaScript-фреймворки изменили фронтенд за последние десять лет. Этот процесс он называет deskilling — обесцениванием навыков.
Раньше фронтенд был узкой специализацией: нужно было знать семантический HTML, CSS, особенности браузеров, доступность, производительность. Теперь браузер превратился в «цель компиляции» — фреймворки вроде React позволяют загрузить готовый компонент вроде Shadcn и не думать о том, что под капотом. Компаниям это выгодно: можно нанять «full-stack разработчика»-универсала, который кое-как знает фреймворк, и перекидывать его между проектами. Барьер входа снижается, но падает и bargaining power работников.
Сейчас то же самое происходит с программированием в целом: ручное написание кода заменяется технологиями, которыми управляют полуквалифицированные работники. Бизнес будет использовать ИИ для экономии, это уже очевидно.
Автор предлагает смотреть на это как на повышение уровня абстракции — как когда-то garbage collection или тяжёлые фреймворки. Но любая абстракция течёт. React абстрагируется от доступности и производительности на слабых телефонах. ИИ-агенты абстрагируются от деталей реализации, но их результат недетерминирован — в отличие от компилятора. Лучшая аналогия для LLM — это старый Google Search: нужно было уметь подбирать правильные ключевые слова, чтобы найти ответ. Google изменил алгоритм, и навык Google-fu пропал. Теперь LLM делают то же самое: позволяют копипастить, не вникая. И это здорово для быстрых прототипов, но когда абстракция течёт, кому-то придётся разбираться глубоко.
Проблема в том, что компании публично хвалятся использованием ИИ, даже не притворяясь, что смотрят на результат. Качество кода и бизнес-успех почти не коррелируют — плохой сайт мало влияет на прибыль. Поэтому найти работу, где можно заботиться о качестве, становится всё сложнее.
Биг вспоминает Баухаус: вместо того чтобы противопоставлять ремесленников и промышленность, движение предложило их объединить — проектировать с учётом индустриального производства, но глубоко понимая материал. В разработке этот «материал» — HTML и CSS. ИИ, Google и готовые библиотеки снижают порог входа, но это не отменяет потребности в людях, которые знают, что делают. Просто доля качественной работы будет уменьшаться, хотя общий «пирог» рынка может расти.
Итог: нужно понимать, какие компромиссы ты принимаешь, и выбирать инструмент осознанно. Когда хайп спадёт, ИИ станет просто ещё одним инструментом в арсенале. А пока нас ждёт много уродливого кода, сломанных коммуникаций и увольнений под соусом AI.