Мы — последние кузнецы цифровой эпохи

Когда профессия становится историей

В 1870 году в Нью-Йорке работало более 100 000 конюхов. Они знали свое дело — каждую породу, каждую болезнь, каждый нюанс упряжи. Их опыт передавался из поколения в поколение. К 1920 году их осталось несколько сотен. Автомобиль не спрашивал разрешения — он просто пришёл.

Мы, программисты 2020-х, находимся в точке, где конюхи были в 1905-м. Автомобили уже ездят по улицам, но лошади всё ещё везде. Кажется, что так будет всегда. Не будет.

Параллели, которые мы отказываемся видеть

Телефонистки

В начале XX века телефонная связь была невозможна без человека-оператора. Десятки тысяч женщин сидели перед коммутаторными панелями, физически соединяя абонентов проводами. Профессия считалась престижной, требовала навыков, обучения, стрессоустойчивости. В 1920-х AT&T нанимала больше телефонисток, чем любая другая компания в мире нанимала кого-либо.

А потом появился автоматический коммутатор. Не сразу — переход занял десятилетия. Но результат был абсолютным: профессия исчезла полностью.

Программист сегодня — это телефонистка, которая соединяет человеческое намерение с машинным исполнением. Мы — живой коммутатор между «хочу» и «работает». ИИ — это автоматический коммутатор, который учится соединять напрямую.

Наборщики в типографиях

Пять веков — от Гутенберга до 1970-х — наборщик был ключевой фигурой в распространении знаний. Ручной набор, затем линотип — профессия эволюционировала, усложнялась, требовала всё большей квалификации. Хороший наборщик знал тысячи тонкостей кернинга, трекинга, вёрстки.

Компьютерная вёрстка уничтожила профессию за одно поколение. Не потому что наборщики были плохи — а потому что абстракция поднялась на уровень выше. Дизайнер перестал думать о литерах и начал думать о макете.

Мы, программисты, думаем о синтаксисе, типах, паттернах проектирования, алгоритмах. ИИ поднимает абстракцию на уровень выше: до намерения. «Сделай мне сервис, который принимает заказы» — и нет необходимости знать, что под капотом REST, gRPC или GraphQL.

Вычислители (computers — люди)

До 1960-х слово «computer» означало человека. Комнаты, полные людей — преимущественно женщин — которые вручную выполняли математические расчёты. NASA использовала человеческих вычислителей для расчёта траекторий первых космических полётов. Они были высококвалифицированными, незаменимыми и абсолютно необходимыми.

А потом появились электронные вычислительные машины. Ирония в том, что машины забрали у людей не только работу, но и имя.

Сейчас происходит то же самое: ИИ забирает у нас не просто задачи — он забирает саму суть того, чем мы занимаемся. Мы перестаём быть теми, кто программирует, потому что программирование в привычном смысле перестаёт быть нужным.

Картографы

Веками составление карт было искусством и наукой одновременно. Картограф совмещал знание геодезии, умение рисовать, понимание проекций. Это была элитная, сложная, уважаемая профессия.

Спутники, GPS и алгоритмы не просто автоматизировали картографию — они сделали её на порядки лучше. Google Maps обновляется в реальном времени. Ни один картограф в истории не мог и мечтать о таком.

То же произойдёт с кодом. ИИ не просто заменит программиста — он будет писать код лучше. Без багов, связанных с усталостью, без «ну я тут схалтурил, потому что дедлайн», без технического долга, порождённого ленью. Или, по крайней мере, с принципиально другим типом ошибок.

Почему «на этот раз не иначе»

Каждый раз, когда технология угрожала профессии, люди внутри этой профессии говорили одно и то же:

«Наша работа слишком сложная / творческая / тонкая, чтобы её автоматизировать».

Наборщики говорили, что машина никогда не поймёт типографику. Телефонистки — что автомат не справится со сложными соединениями. Конюхи — что автомобиль никогда не заменит лошадь на плохой дороге.

Программисты говорят: «ИИ не понимает контекст», «ИИ не умеет в архитектуру», «ИИ не способен к по-настоящему креативным решениям».

Всё это верно. Сегодня. В 2026 году.

Но давайте честно посмотрим на траекторию. GPT-3 в 2020 году с трудом писал функцию сортировки. Claude и GPT-4 в 2023-м писали рабочие приложения. Модели 2025–2026 годов самостоятельно ведут сложные рефакторинги, понимают кодовые базы на сотни тысяч строк, пишут тесты и находят баги, которые люди пропустили. Кривая не линейная — она экспоненциальная.

Что именно происходит прямо сейчас

Я пишу эту статью как человек, который каждый день наблюдает за тем, как ИИ-агенты пишут код. Вот что я вижу:

1. Junior-разработчики уже не нужны в прежнем количестве. Задачи, на которых раньше учились новички — написать CRUD, поправить баг, сверстать страницу — ИИ решает за секунды. Конвейер, по которому джуниор становился мидлом, а мидл — сеньором, ломается в самом начале.

2. Мидлы становятся операторами ИИ. Всё больше рабочего времени уходит не на написание кода, а на формулирование промптов, ревью сгенерированного кода и интеграцию кусков. Мы уже не программируем — мы управляем тем, кто программирует.

3. Сеньоры остаются последними — но ненадолго. Архитектурные решения, понимание бизнес-контекста, способность видеть систему целиком — пока это остаётся за человеком. Но «пока» — ключевое слово. Модели, которые способны удерживать в контексте миллионы токенов и анализировать целые кодовые базы, уже стучатся в эту дверь.

Великая иллюзия незаменимости

Есть глубокая психологическая ловушка: мы путаем сложность своей работы с её незаменимостью. «Я учился этому 10 лет, значит, это не может быть автоматизировано» — это не логический аргумент, это эмоциональная защита.

Навигаторы на парусных судах учились своему делу всю жизнь. Умение определять координаты по звёздам, учитывать течения, читать ветра — это была одна из самых интеллектуально сложных профессий в истории. GPS уместился в чип размером с ноготь.

Сложность навыка не защищает от автоматизации. Она лишь определяет, как скоро это произойдёт.

А что будет вместо нас?

Когда исчезли конюхи, появились автомеханики. Когда исчезли наборщики — дизайнеры. Когда исчезли вычислители-люди — программисты.

Каждый раз уровень абстракции поднимается. Каждый раз новая профессия работает не с деталями, а с намерениями. Автомеханик не знает, как подковать лошадь. Дизайнер не умеет набирать текст свинцовыми литерами. И это нормально.

То, что придёт после программирования, будет работать с абстракциями ещё более высокого порядка. Возможно, это будет «архитектор систем», который описывает поведение на уровне бизнес-логики, а ИИ превращает это в работающий код, инфраструктуру и развёртывание. Возможно, это будет «инженер намерений», который учится максимально точно формулировать, что должно произойти, не указывая, как.

Но это уже не будет программирование в том смысле, в каком мы его знаем.

Что делать?

Не паниковать. Конюхи, которые первыми научились водить автомобиль, жили лучше тех, кто до последнего цеплялся за лошадь.

Конкретнее:

• Учиться работать с ИИ, а не против него. Программист, который использует ИИ-ассистента, продуктивнее в разы. Пока это конкурентное преимущество. Скоро станет минимальным требованием.

• Двигаться вверх по стеку абстракции. Понимание бизнес-домена, архитектурное мышление, способность формулировать задачи — эти навыки будут дольше оставаться человеческими.

• Перестать привязывать идентичность к инструменту. «Я — Python-разработчик» — это как «я — наборщик на линотипе». Инструмент уйдёт. Способность решать задачи — останется. Если, конечно, вы действительно умеете решать задачи, а не просто умеете пользоваться инструментом.

• Принять, что это не конец — это трансформация. Исчезновение профессии программиста не означает, что людям нечем будет заняться. Оно означает, что появятся новые роли, которые мы пока не можем себе даже представить — так же, как наборщик XIX века не мог представить себе UX-дизайнера.

Эпилог

Где-то в 1905 году старый конюх смотрел на грохочущий, дымящий автомобиль и качал головой. «Игрушка, — думал он. — Ненадёжная, дорогая, неуклюжая. Лошадь лучше по всем параметрам». И он был прав. В 1905 году лошадь действительно была лучше по большинству параметров.

Но параметры менялись.

Мы — последнее поколение, которое пишет код руками. Последнее поколение, для которого for, if и return — это повседневный язык общения с машиной. Через двадцать лет наши внуки будут смотреть на синтаксис Python с тем же чувством, с каким мы смотрим на перфокарты — с уважительным непониманием того, как можно было так жить.

И это не трагедия. Это прогресс.

Просто мы оказались на его пути.