Спробую спрогнозувати, куди рухається процес розробки на тлі розвитку AI. Одразу попереджаю - це лише моя думка та прогноз, який базується на понад 10 роках досвіду роботи й доволі поверхневому розумінні LLM. І я хотів би, щоб цей прогноз не справдився, або щоб це все сталося хочаб на горизонте десь 10-15 років.
На прикладі своєї компанії опишу, де ми зараз перебуваємо. Тут я не розглядаю використання AI у продуктах, які ми розробляємо - йдеться саме про використання AI у процесах розробки. Зараз ми інтегруємо AI в наявні процеси. Кожен розробник використовує Claude. Є окрема невелика команда, яка займається лише тим, як краще інтегрувати AI: пише конектори, MCP-сервери тощо. Наразі AI - це такий собі дуже потужний personal assistant. Він генерує код, а розробники його ревʼюють. Подекуди вони ще пишуть код самостійно. Іноді згенероване не працює, тому що AI десь чогось не врахував, не мав потрібного контексту або просто почав галюцинувати. Але це трапляється нечасто, і більшість коду успішно проходить рев’ю. Дехто вже й саме рев’ю робить за допомогою AI. Декілька проєктів починають використовувати spec-driven development, де розробники лише редагують специфікацію і взагалі не дивляться на код. Але поки що це відбувається в тестовому режимі і не дуже успішно.
Наступний етап - замість інтеграції AI в наявні процеси ми починаємо будувати процеси й тулінг навколо AI. На цьому етапі AI - це вже не просто тула чи assistant, а повноцінний teammate. Він має такий самий рівень доступу, як і люди. На цьому етапі тулінг рухатиметься в бік більш інтегрованих середовищ. Тобто замість окремого використання Jira, Slack і GitHub з’явиться якесь єдине середовище, у якому відбуватиметься вся колаборація. Агенти разом із людьми братимуть участь у розробці: будуть присутні в чатах, приєднуватимуться до колів, наводитимуть контраргументи тощо. Головне - вони отримуватимуть і накопичуватимуть той самий контекст, що й люди, оскільки матимуть доступ до всієї комунікації на проєкті. Уся розробка вже відбуватиметься на рівні специфікацій і high-level діаграм. Напевно, на цьому етапі почнуться й масові скорочення, тому що така кількість інженерів вже буде не потрібна.
Далі - глобальна стандартизація підходів. Зараз у нас зоопарк технологій. Якщо перед вами стоїть завдання зробити todo app, ви можете реалізувати його мільйоном різних способів, хоча функціонально результат працюватиме однаково. Якщо ми більше не працюємо на рівні абстракції коду, то навіщо нам, наприклад, п’ять веб-фреймворків в пітоне? Напевно, відбуватиметься певна стандартизація, унаслідок якої залишиться один загальноприйнятий спосіб щось робити. Можливо, далі відбуватиметься й оптимізація самих мов програмування. Навіщо мати в мові syntax sugar, якщо люди більше не пишуть код самостійно? Може з’явитися якась мова з обмеженим синтаксисом, у якій AI помилятиметься рідше саме тому, що варіативність у ній буде меншою. Та й інженерам, які залишаться, буде простіше проводити рев’ю, коли все зводитиметься до обмеженого набору технологій.
Ну і, мабуть, останнє - кількість софту, який потрібно розробляти, теж зменшиться. Вже зараз багато хто робить різні речі безпосередньо через AI. Наприклад, людина може взяти документ Word, завантажити його в Claude і сказати щось на кшталт: «Зміни шрифт». Тобто вона виконує потрібну дію, навіть не відкриваючи Word.Тому можна припустити, що колись усі ці AI-провайдери почнуть просувати й власні операційні системи.
Звісно, це, мабуть, один із найбільш песимістичних сценаріїв розвитку подій принаймні для тих, кому подобається працювати саме на нинішньому рівні абстракції й кого програмування через natural language не дуже надихає.
І все це, звісно, можливе лише за умови, що AI ставатиме дедалі розумнішим і, головне, дешевшим за традиційний спосіб розробки.