Рынок перестал покупать программирование раньше, чем понял, какую новую техническую работу ему нужно покупать

ИИ действительно изменил экономику программирования. Значительная часть кода теперь производится быстрее, дешевле и меньшим числом людей. Из этого бизнес сделал очень понятный вывод: если программировать стало проще, значит программистов нужно меньше.

На первом этапе эта логика работает. Старый объём разработки действительно дешевеет. Один сильный специалист с ИИ способен делать больше, чем раньше, и рынок закономерно перестаёт платить прежние деньги за прежний объём работы. Этот механизм уже описан в концепте «Когда специалист начинает делать больше, рынку естественно платить меньше за прежний объём работы».

Но дальше происходит ошибка интерпретации.

Для бизнеса программист долго выглядел как человек, который пишет код. ИИ научился писать код — значит, кажется логичным, что сам программист становится менее нужен.

Проблема в том, что производство кода было только самой заметной частью технической работы.

ИИ сам по себе не решает, какую систему компании вообще имеет смысл строить. Он не понимает экономику конкретного бизнеса, не определяет автоматически границы автоматизации, не знает, где нужна сеть агентов, где достаточно одного инструмента, где нужен обычный детерминированный код, а где лучше вообще ничего не автоматизировать.

Он не организует сам по себе надёжный информационный контур компании, не решает, каким данным можно доверять, не проектирует устойчивую память, не выстраивает интеграции с существующими системами и не определяет, где автономность полезна, а где опасна.

То есть после удешевления исполнения резко возрастает значение другой работы: проектирования, связывания и управления новой вычислительной средой.

Бизнес ещё не научился покупать эту работу

Компании понадобились годы, чтобы осознать, зачем им программисты вообще.

Сначала компьютеризация воспринималась как вспомогательная функция. Потом оказалось, что программное обеспечение определяет скорость операций, качество процессов, конкурентоспособность и саму структуру бизнеса. Программисты стали дефицитными специалистами и на долгий период почти элитой рынка труда.

Теперь произошёл новый технологический скачок, и бизнес снова оказался в похожей точке.

Инструмент уже существует. ИИ умеет очень многое. Но организационная модель его использования ещё не сложилась.

Руководитель может купить ChatGPT, Claude, Gemini или корпоративный доступ к агентам. Но наличие инструмента не отвечает на главный вопрос: как перестроить вокруг него работу компании так, чтобы он создавал экономический результат, а не просто красивые ответы.

Именно поэтому сейчас возникает парадоксальная картина: бизнес сокращает людей, которые ближе всего стоят к пониманию новой вычислительной среды, и одновременно пытается самостоятельно понять, как эту среду применять.

Это не обязательно долгосрочная стратегия. Скорее это переходный этап, когда старый спрос уже разрушился, а новый ещё не получил нормального названия, бюджета и места в организационной структуре.

Программисты тоже не сразу видят новый рынок

Но было бы ошибкой объяснять ситуацию только недальновидностью бизнеса.

Большинство программистов десятилетиями работало внутри понятной модели:

бизнес формулирует задачу → программист реализует.

Они хорошо научились отвечать на вопрос «как это запрограммировать?», но гораздо реже должны были отвечать на вопросы:

• что вообще теперь имеет смысл программировать;
• где возник новый дефицит;
• какую новую функцию можно продавать рынку;
• что стало ценным после того, как код подешевел;
• как поменялась сама экономика технической работы.

Когда бизнес сказал «нам нужно меньше программирования», многие специалисты услышали только первую часть: «нас нужно меньше».

Но рынок может вернуться не за прежней работой.

Он может начать покупать совсем другую техническую функцию.

Новый спрос формируется вокруг управления ИИ-системами

Речь не о профессии «промпт-инженера». Это слишком узкое и временное описание.

Новая ценность шире: уметь превращать возможности ИИ в реально работающую систему для конкретного бизнеса.

Сегодня это уже включает:

• поиск и проверку качественной информации;
• создание специализированных ИИ-консультантов;
• программирование сетей агентов;
• построение памяти и контекста;
• соединение моделей с внутренними системами компании;
• автоматизацию процессов;
• проектирование информационных контуров;
• выбор границы между человеком, ИИ и обычным кодом;
• контроль качества и ошибок;
• перевод возможностей ИИ в понятную бизнесу экономическую модель.

Через несколько лет конкретный набор технологий изменится. Но экономическая функция сохранится: кому-то нужно превращать новую вычислительную среду в работающую инфраструктуру бизнеса.

Эта логика напрямую связана с концептом HVQ «Естественный язык — это новый язык программирования, а ИИ — это новая среда программирования».

Если ИИ действительно является новой средой программирования, то появление специалистов, которые умеют работать в ней кратно лучше среднего пользователя, почти неизбежно.

Доступность языка не отменяет различия в квалификации. Python десятилетиями был бесплатным, но не сделал каждого предпринимателя программистом. Excel доступен миллионам людей, но не отменил профессиональных финансовых аналитиков. Linux открыт, но не сделал системных инженеров ненужными.

С ИИ происходит то же самое.

Почему это особенно выгодно солопренеру

Новый рынок не обязательно будет строиться вокруг больших штатных команд.

Компании может быть не нужен такой специалист на полный рабочий день. Ей может быть нужно:

• один раз спроектировать систему;
• внедрить ИИ в несколько процессов;
• построить информационный контур;
• настроить агентов и интеграции;
• обучить сотрудников;
• периодически пересматривать архитектуру и улучшать её.

Один сильный специалист способен выполнять эту функцию сразу для нескольких компаний.

То, что для наёмного программиста выглядит как сокращение числа вакансий, для солопренера может выглядеть как появление рынка частичной технической мощности.

Это напрямую связано с концептом «AI превращает одного человека в организацию»: сильный специалист получает возможность выполнять работу, для которой раньше требовалась команда.

И с концептом «Отказ от старого рынка может открывать новый»: если прежняя услуга дешевеет, попытка любой ценой удержать старую модель может быть менее выгодной, чем ранний переход в новую категорию спроса.

Рынок сейчас находится между двумя формами спроса

Именно это лучше всего объясняет нынешнюю ситуацию.

Старая форма спроса уже ослабевает:

«нам нужен человек, который пишет много кода».

Новая ещё не стала привычной:

«нам нужен человек, который понимает, как превратить ИИ, агентов, данные и процессы в работающую систему».

Поэтому текущий рынок легко ошибочно принять за окончательное падение ценности программистов.

Но возможно, это лишь промежуток между двумя рыночными моделями.

Исторически такие переходы особенно интересны для солопренеров. Крупные компании медленно меняют должности, бюджеты и организационные структуры. Независимый специалист может увидеть новую функцию раньше, освоить её и начать продавать до того, как рынок договорится, как именно она должна называться.

Главная возможность здесь не в том, чтобы ждать возвращения прежнего спроса на код.

Она в том, чтобы увидеть, какую техническую проблему бизнес ещё не научился формулировать, но скоро будет вынужден решать.

Сегодня такой проблемой всё сильнее становится управление новой ИИ-средой: информацией, агентами, контекстом, автоматизацией и границей между машинным и человеческим решением.

Спрос на традиционное программирование уже может падать в тот момент, когда спрос на новую техническую работу ещё просто не умеет правильно называться, покупаться и измеряться.

Именно в этом промежутке сейчас может формироваться следующий большой рынок для технических солопренеров.