Началось. Опять.
Каждый релиз новой модели — GPT-5, Claude 3.5 Opus, Gemini Ultra — сопровождается одним и тем же вопросом в комментариях. "Это конец программистам?" "Сколько лет осталось?" "Учусь на разработчика, стоит ли бросать?"
Интересно. Эти же вопросы звучали в 2023-м про GPT-4. И в 2024-м про Gemini. И в 2025-м про OpenAI o1. А теперь, в январе 2026-го, мы обсуждаем это снова, как будто впервые.
Но давайте отмотаем плёнку дальше. Глубже.
1967 год: банкомат убивает кассиров
Первый банкомат Barclays установили в Лондоне. Газеты писали: "Конец банковским служащим". Экономисты прогнозировали массовые сокращения. Логика железная — машина выдает деньги, зачем люди?
Этот паттерн повторяется с каждой технологией. Ткацкие станки, конвейеры, компьютеры, интернет. Сначала паника, потом адаптация, потом рост.
Но с ИИ всё по-другому, правда? На этот раз точно конец. Потому что ИИ учится. Потому что он пишет код. Потому что... давайте посмотрим на цифры.
Цифры 2025-2026: кто реально потерял работу?
В нашем анализе увольнений 2025 года мы разбирали 55 000 сокращений, которые приписывали ИИ. Результат? Прямых замен — единицы. Основные причины: реструктуризация, слияния, экономические циклы.
| Сектор | Сокращения в 2025 | Причина (по факту) |
|---|---|---|
| Техподдержка | 12 000 | Аутсорсинг + чат-боты начального уровня |
| Контент-менеджеры | 8 000 | Консолидация отделов, не ИИ |
| Джуны-разработчики | 3 000 | Сокращение найма, не увольнения |
Парадокс: пока все говорят о замене программистов, реальные увольнения идут в других сферах. И даже там — не прямая замена, а оптимизация процессов.
Ключевое отличие 2026 года: компании не увольняют senior-разработчиков ради ИИ. Они сокращают найм джунов. Потому что ИИ справляется с entry-level задачами. Это не конец профессии — это изменение точки входа.
Что ИИ реально делает в 2026 году
Давайте без хайпа. Современные модели (январь 2026):
- Пишут boilerplate-код. CRUD-операции, стандартные API, шаблонные компоненты
- Генерируют тесты. Не идеально, но покрывают 60-70% случаев
- Ищут баги в существующем коде. Особенно очевидные
- Пишут документацию по коду
- Предлагают оптимизации на уровне отдельных функций
Что ИИ НЕ делает (пока):
- Не проектирует архитектуру сложных систем из 100+ микросервисов
- Не ведет переговоры с бизнесом о требованиях
- Не принимает решения при противоречивых требованиях
- Не несет ответственности за падение продакшена в 3 ночи
- Не находит неочевидные баги в распределенных системах
Звучит знакомо? Это почти дословно повторяет наш анализ 2024 года. Прогресс есть, но прорыва — нет.
Кого заменяют на самом деле
Не программистов. Заменяют определённый тип мышления.
Тот самый, о котором мы писали в статье про людей-роботов. Если вы воспринимаете программирование как механический перевод ТЗ в код — да, ваши дни сочтены. Потому что ИИ делает это дешевле и быстрее.
Но если вы решаете бизнес-задачи? Если вы проектируете системы? Если вы находите компромиссы между performance, стоимостью и deadlines? Тогда ИИ — ваш помощник, а не замена.
Beeline Cloud в своём исследовании 2025 года показал: компании, внедрившие ИИ-инструменты для разработки, увеличили выпуск фич на 40%, но НЕ сократили команды. Вместо этого перераспределили ресурсы на более сложные задачи.
Циклы хайпа и реальность
Помните 2023 год? "GitHub Copilot заменит 30% разработчиков". Прошло три года. Количество разработчиков в мире выросло с 27 до 31 миллиона (данные SlashData, Q4 2025).
Каждый цикл хайпа работает по одной схеме:
- Выходит новая модель с улучшениями
- Медиа пишут "прорыв, который изменит всё"
- Появляются прогнозы о массовых увольнениях
- Реальность оказывается сложнее
- Наступает коррекция ожиданий
Мы сейчас на этапе 1-2 с новыми мультимодальными моделями. К этапу 5 придём к середине 2026-го.
Что изменилось на собеседованиях
Вот здесь — да, изменения радикальные. Как мы писали в статье про читерство на собеседованиях, компании уходят от leetcode-задач.
Теперь проверяют не "может ли человек написать алгоритм", а "может ли человек:
- Сформулировать задачу для ИИ
- Оценить качество сгенерированного кода
- Найти ошибки в предложенном ИИ решении
- Принять архитектурное решение
Это другая профессия? Нет. Это эволюция профессии. Как когда-то ассемблерщики стали С++-разработчиками.
Так когда же конец?
Спросите по-другому. Когда закончились кассиры после банкоматов? Никогда. Их стало больше, но работа изменилась.
Программирование как профессия не умрёт. Умрёт программирование как написание кода по шаблону. Уже умирает.
В 2026 году хороший разработчик — это не тот, кто пишет много кода. Это тот, кто:
- Понимает бизнес-контекст лучше ИИ
- Принимает решения при неполной информации
- Коммуницирует с людьми (заказчиками, коллегами, пользователями)
- Проектирует системы, а не компоненты
- Отвечает за результат, а не за строки кода
Это сложнее, чем писать код? Да. Это ценнее? В разы.
Самый опасный миф: "ИИ скоро станет таким же умным, как человек". На январь 2026 года — нет. ИИ улучшается в узких задачах. Но общий интеллект, здравый смысл, понимание контекста — всё ещё прерогатива человека. Даже в самых продвинутых моделях.
Что делать сейчас
Перестать читать панические заголовки. Серьёзно. Каждый раз, когда видите "ИИ заменит Х", вспоминайте банкоматы 1967 года.
Вместо этого:
- Освойте ИИ-инструменты. Не бойтесь их, используйте
- Прокачивайте навыки, которые у ИИ пока хромают: коммуникация, архитектура, управление проектами
- Следите не за хайпом, а за реальными кейсами внедрения
- Помните: технологии меняют не количество рабочих мест, а их содержание
И последнее. Самый точный прогноз на 2026-2027 годы дал не футуролог, а историк технологий Кевин Келли: "ИИ не заменит программистов. Но программисты, использующие ИИ, заменят тех, кто его не использует".
Выбор за вами. Паниковать как в 1967-м. Или адаптироваться как всегда.
