Кто будет учить джунов, если нейросети забрали всю рутину

Раньше инженера растили на задачах, которые сейчас называют «рутиной»: написать автотесты, собрать первичную аналитику, разметить датасет или составить документацию. Эта черновая работа была естественным тренировочным полем. Пробираясь через нее, новичок совершал контролируемые ошибки, проходил код-ревью и формировал профессиональное суждение (engineering judgment) — интуитивное понимание того, как система ведет себя в реальности. 

В классической инженерии этот этап называют «накоплением насмотренности»: нельзя спроектировать надежный мост, не изучив сотни типовых узлов и чужих ошибок. Похожий принцип десятилетиями поддерживал живучесть ядра Linux: Линус Торвальдс и команда топ-мейнтенеров годами заставляли новичков вручную переписывать патчи, чтобы те ментально «проросли» в архитектуру подсистем и переняли культуру инженерных решений.

Генериративный ИИ автоматизировал рутинные задачи — написание тестов, разметку данных, — которые раньше служили тренировочным полем для развития инженерного суждения. По мнению исследователей Microsoft, этот сдвиг к 2026 году остановил традиционный конвейер передачи опыта, создавая риск «кадрового дефолта» в IT. В исследовании Microsoft говорится, что AI Drag (эффект торможения) становится главным вызовом, требующим перестройки обучения специалистов.

Разберем, почему экономия на начинающих специалистах ведет к кадровому дефолту отрасли и как перестроить обучение, когда рутина больше не учит.

Читать далее

Источник: habr.com