Согласно прогнозам Gartner, к 2027 году генеративный ИИ сформирует новые роли в области разработки и эксплуатации программного обеспечения, что потребует повышения уровня квалификации от 80% инженерного персонала. По мнению аналитиков, роль инженеров-программистов в будущем действительно изменится, но для создания сложных инновационных программ опыт и креативность человека будут нужны всегда. Аналитики выделяют три вида влияния ИИ на разработку ПО.

  1. Краткосрочное, в рамках существующих границ. Инструменты ИИ будут способствовать ограниченному повышению производительности труда за счет расширения существующих схем. Наибольшее влияние они окажут на работу старших программистов в организациях с развитой инженерной практикой.
  2. Среднесрочное, с раздвижением границ. Агенты искусственного интеллекта полностью изменят рабочие процессы. Большая часть программного кода будет создаваться искусственным интеллектом, а не человеком. Для инженеров-программистов станут обязательными навыки быстрой разработки на естественном языке и генерации с дополненной выборкой (retrieval-augmented generation, RAG).
  3. Долгосрочное, с разрушением существующих границ. ИИ сделает разработку более эффективной, но при этом организациям потребуется еще больше квалифицированных инженеров-программистов, чтобы удовлетворить растущий быстрыми темпами спрос на программное обеспечение, поддерживаемое ИИ. Для создания программного обеспечения с поддержкой искусственного интеллекта потребуются профессионалы нового поколения — инженеры по ИИ, обладающие уникальным сочетанием навыков в области разработки, обработки данных, ИИ и машинного обучения. Согласно опросу аналитиков Gartner, 56% руководителей в области разработки ПО наиболее востребованной должностью в 2024 году назвали инженера по ИИ и машинному обучению. Именно здесь сегодня ощущается наибольший дефицит. Организациям необходимо инвестировать в платформы для ИИ-разработчиков, которые помогут эффективнее интегрировать соответствующие средства в корпоративные решения, а это в свою очередь потребует повышения уровня квалификации специалистов по обработке данных, которое необходимо для эффективного внедрения инструментов и процессов, обеспечивающих непрерывность разработки и интеграции.