ИИ в разработке — зло или благо?

Мы решили узнать, как разработчики относятся к использованию нейросетей и агентов в программировании. Нас интересовало, можно ли с их помощью создавать приложения без глубоких знаний, подходит ли такой подход для обучения новым языкам, насколько он применим в рабочих проектах, и может ли ИИ заменить стажёра. А главное — как меняется сама парадигма разработки с приходом LLM и агентов.

Мыслями поделились специалисты из Яндекса Вертикалей и 2ГИС.

инженер мобильной продуктивности Яндекс Вертикалей

Работающее небольшое приложение-прототип — конечно, можно сделать. Со знанием программирования это будет в разы легче, быстрее и продуктивнее. Сейчас, когда задача типовая, я просто всё сгружаю в нейронку.

Если говорить об изучении новых языков, то просто «вайбовать» и выучить язык не получится. Можно попросить объяснить, что делает код, но если просить нейросеть писать всё за тебя, то ничему не научишься. Обучение — это процесс, а не результат. Если же цель — просто использовать незнакомые языки, то нейронка отлично с этим справляется. Можно даже написать код на знакомом языке и попросить «перевести».

В рабочих проектах я часто использую вайб-кодинг, особенно если задача типовая. На досуге я сейчас редко программирую, больше уделяю времени другим хобби и близким.

Сможет ли нейросеть заменить стажёра? Думаю, нет. Предназначение стажёра — не просто решать несложные задачки, а быстро вырасти: стать хотя бы мидлом и улететь из-под крыла ментора. Пока что нейронки не такие самостоятельные.

В целом, использование ИИ в разработке мне очень помогает. Я знаю, что и как надо сделать, делал это тысячу раз. И когда можно сделать это в 1001-й с какой-то «магией» — я только рад. Но тем, кто только хочет дорасти до сеньорских позиций, будет сложно: