Навчитися користуватися ШІ так, щоб бути кращим за інщих
CTO Mate academy Юрій Голюк каже, що почав би з найочевиднішого — системного використання AI-інструментів у роботі. «Я б не просто „погрався“ з AI, а навчився використовувати його так, щоб працювати швидше й ефективніше за інших. Або принаймні — не відставати від ринку», — говорить він.
Читайте также: Італійська Leonardo до кінця цього року випробує в Україні систему ППО Michelangelo
На його думку, у найближчі роки вміння працювати з AI стане базовою вимогою для інженерів, а не просто додатковою перевагою.
Саме тому в Mate academy запровадили внутрішню AI Policy, яка регулює використання штучного інтелекту під час навчання. Компанія також створила окремий модуль GenAI Essentials, де студентам пояснюють, як працює генеративний AI, які він має обмеження та ризики і як застосовувати його під час навчання.
(Джерело: коментар CTO Mate academy Юрія Голюка для dev.ua.)
Втім, за словами Голюка, активне використання AI має і зворотний бік. Якщо інженер покладається лише на інструменти генерації коду, він ризикує втратити фундаментальні технічні навички.
Базова інженерія
Тому другою ключовою інвестицією часу він називає базову інженерну підготовку — глибоке розуміння мов програмування, Computer Science, алгоритмів, патернів проєктування та system design. Важливими залишаються і власні pet-проєкти, де можна реалізувати складні рішення самостійно.
Схожої думки дотримується і Сергій Корольов, Co-CEO Railsware. За його словами, технології зараз розвиваються настільки швидко, що навіть досвідчені фахівці не можуть точно передбачити, як виглядатиме професія інженера вже через кілька років. «Останні моделі AI уже пишуть код на рівні впевненого мідла. Це факт, який потрібно просто прийняти», — говорить він.
Саме тому, на його думку, програмістам не варто намагатися конкурувати зі штучним інтелектом у написанні рядків коду. Натомість важливо навчитися керувати процесом розробки разом з AI.
Якби у нього був рік на розвиток як звичайного інженера, Корольов присвятив би цей час розвитку архітектурного мислення та продуктових навичок.
Читайте также: Claude тепер може створювати графіки та діаграми
За його словами, AI поступово бере на себе дедалі більше технічних задач, алездоровий інженерний глузд і стратегічне мислення залишаються критично важливими.
Доменна експертиза
Богдан Погасій, голова Experience Engineering у Ciklum, додає ще один важливий напрямок розвитку — доменну експертизу. За його словами, клієнтам уже недостатньо просто написаного коду.
Паралельно стрімко розвивається і сфера штучного інтелекту. Без знань у цій галузі інженер може досить швидко відстати від ринку.
Щоб допомогти спеціалістам адаптуватися до нових умов, у Ciklum створили програму AI Certifications and Learning Journey. Вона поєднує базові знання про AI, практичні воркшопи для різних ролей та поглиблене навчання через pet-проєкти і менторство в AI Academy.
За оцінками досліджень індустрії, використання AI справді може значно прискорювати роботу інженерів. Наприклад, за даними GitHub, розробники з AI-асистентами можуть писати код до 55% швидше, ніж без них. Водночас експерти наголошують: швидкість не означає повної автономності — згенерований код усе одно потребує перевірки та інженерного рев’ю.
У підсумку поради техлідерів сходяться в одному: роль інженера змінюється. Штучний інтелект бере на себе частину рутинних задач, але потреба в людях, які можуть бачити продукт цілісно, розуміти бізнес-логіку і приймати інженерні рішення, лише зростає.
І саме ті розробники, які навчаться використовувати AI як інструмент, а не сприйматимуть його як конкурента, матимуть найбільшу перевагу на ринку.
Читайте также: У Держдумі рф проблеми з мобільним інтернетом — росЗМІ. Є лише біля гардероба