ИИ заменяет аутсорс, а навигация по чужому коду становится главным навыком

Начало карьеры автора пришлось на стартап Heartland Information Services в Толедо, который предоставлял услуги расшифровки для крупнейших госпиталей США. Хотя бизнес казался простым, простой простои имели реальные последствия: задержка с расшифровкой хирургического протокола могла стоить жизни. Инженеры из Индии работали очень качественно, но компания работала в гибридном формате, где критичный код создавался за океаном ради экономии. Эпоха, когда Томас Фридман провозгласил плоский мир, привела к тому, что знание о том, почему код написан так, а не иначе, оставалось на одной стороне земного шара, пока ответственность за поддержку — на другой. Информация существовала где-то, но не там и не тогда, где её нужно было сейчас. Автор размышляет, что этот опыт знаком в эпоху искусственного интеллекта. Стоимость создания кода стремительно упала благодаря инструментам, которые генерируют функциональный, хотя и средний код невероятной скоростью. Экономика рациональна, но как и в аутсорсинге двухтысячных, когда производство стало дешевым, расходы сместились. Теперь платим не за написание, а за понимание. В софтверной индустрии дополнение к производству всегда было понимание его архитектуры. Мы уже научились инвестировать в общий контекст, документацию и код-ревью, а не просто надеяться на божественный дуршлаг компетенций. В этот раз разница структурная: с удалёнкой знание хранилось в головах людей в Дели или Бангалоре, с ИИ знания могут вообще отсутствовать. Код компилируется, синтаксически корректен, но лишён намерения. Нет человека, который мог бы объяснить суть решения, принятого алгоритмом, не понимающим реальный мир. Продуктивность, измеряемая строками кода, была отвергнута давно. Сейчас редким ресурсом является способность читать код, навигировать по нему и знать, какие части важны и почему. Иеремия О'Коннор и Деннис Риетти уже писали, что чтение сложнее написания, что актуально и сегодня. Разработчикам нужны инструменты не для быстрого набора строк, а для глубокого понимания наследия и кода, который «предсказал» ИИ, но не знает нашего мира. Искусство программирования сейчас заключается в умении разобраться в том, что создали машины.