Код жазатын маман азая ма: жасанды интеллект IT саласын қалай өзгертеді?

Бұрын IT саласына келгісі келетін адамға бағдарламалау тілдерін меңгеріп, код жаза білу маңызды еді. Қазір бұл талаптың өзі өзгеріп келеді. Жасанды интеллект код жазып, қателерді анықтап, тіпті бағдарламалық өнімдердің прототипін әзірлей алады. Соның нәтижесінде тәжірибелі мамандардың жұмысы жеңілдегенімен, еңбек жолын енді бастаған жастар үшін бәсеке күшейіп отыр.

Цифрландыру күніне орай Алматы мен Астанада өткен кәсіби кездесулерде IT мамандары осы өзгерістердің салдарын талқылады. Бірі жасанды интеллектінің әзірлеушілердің жұмысын қалай өзгертетінін түсіндірсе, енді бірі бұл салаға қарапайым қызметтен келіп, басшылық деңгейге дейін өскен тәжірибесімен бөлісті.

Кодты жасанды интеллект жазады, ал оны кім тексереді?

Қазір бағдарламашылардың жұмысында жасанды интеллект агенттерінің үлесі артып келеді. GitHub дерегіне сәйкес, 2026 жылдың қыркүйегінде платформадағы pull request-тердің 40 пайыздан астамын жасанды интеллект агенттері бастаған. Ал наурызда бұл көрсеткіш 17 пайыз болған.

Бұл нені білдіреді? Бұрын бағдарламашы кодты өзі жазып, әр жолын тексеруге уақыт жұмсаса, қазір тапсырманың бір бөлігін жасанды интеллектіге беріп, дайын нәтижені бақылауға көшіп жатыр. Яғни маманның міндеті код жазумен ғана шектелмей, жасанды интеллект ұсынған шешімнің сапасын бағалауға да ауысуда.

Алайда бұл өзгерістің кері әсері де бар. Әсіресе тәжірибесі аз мамандарға қиын болуы мүмкін. Әлемдегі 12 ірі технологиялық компанияда жоғары оқу орнын жаңадан бітірген түлектерді жұмысқа қабылдау деңгейі 2019 жылмен салыстырғанда шамамен 65 пайызға төмендеген. Ал Стэнфорд зерттеуіне сәйкес, жасанды интеллект әсері жоғары мамандықтардағы 22-25 жастағы жастардың жұмыспен қамтылуы өзге салалардағы құрдастарымен салыстырғанда 19 пайызға аз.

Мұның себебі неде? Жасанды интеллект тәжірибелі маманның жұмысын жылдамдата алады. Өйткені ол дайын кодтың қатесін байқап, нәтижесін бағалай алады. Ал жаңадан бастаған маман жасанды интеллект ұсынған шешімнің дұрыс-бұрысын ажырата алмауы мүмкін.

Тағы бір қызық дерек бар. METR ұйымының рандомизацияланған зерттеуінде тәжірибелі бағдарламашылар жасанды интеллектіні пайдаланған кезде тапсырмаларды орындауға 19 пайызға көп уақыт жұмсаған. Бір қызығы, олардың өздері жұмыс жылдамдығы 20 пайызға артты деп ойлаған.

Жасанды интеллект сұрауға болатын нәрсенің бәрін біледі. Ал сұрауға келмейтін нәрсе – тәжірибе. Болашақта табысты компанияларды өзгелерден ерекшелендіретін фактор – мамандардың ойлау жүйесін өзгерту және жасанды интеллектімен жұмыс істеуге бейімделген процестерді қалыптастыру тәжірибесі, – дейді жасанды интеллект (AI) маманы Константин Коломейцев.

Демек, кодты тез жазу дайын өнімді де тез шығаруға кепіл емес. Себебі жұмыстың келесі кезеңінде кодты тексеру, тестілеу және өнімді жетілдіру қажет. Сондықтан болашақта бағдарламашының басты артықшылығы тек код жаза білу емес, технологияны түсіну, дұрыс сұрақ қоя алу және шешімнің сапасын бағалау қабілеті болуы мүмкін.

Жасанды интеллект өнімділікті арттырды ма?

Алматыдағы кездесуде 50 маманның қатысуымен жүргізілген тәжірибе нәтижесі де таныстырылды. Оған мобильді және веб-әзірлеушілер қатысқан.

Нәтижесінде жасанды интеллектіні белсенді пайдаланған мамандар тобының апта сайын аяқтайтын тапсырмалар саны бір жыл ішінде 27 пайызға өскен. Кейбір инженерлердің жеке көрсеткіші екі есеге артқан. Ал барлық қатысушыны есепке алғанда, өсім 8 пайызды құраған.

Бірақ тәжірибе бір маңызды жайтты көрсеткен: жасанды интеллектіні көп қолдану міндетті түрде жоғары нәтиже бермейді. Кейбір мамандар көп токен жұмсағанымен, жұмыс өнімділігін арттыра алмаған.

Сондықтан компаниялар технологияны сатып алумен шектелмей, оны тиімді пайдаланудың жолдарын үйренуге басымдық бере бастаған.

Мысалы, жасанды интеллект код жазуды жылдамдатқанымен, дайын кодты тексеру мен тестілеуге кететін уақыт көбейген. Осы мәселені шешу үшін автоматты тексеру құралы әзірленген. Қазір ол кодтағы өзгерістердің 47 пайызын орта есеппен 2,5 минутта тексере алады. Оның ескертулерінің 22 пайызын әзірлеушілер түзетеді.

Дегенмен автоматты жүйе адамды толық алмастырмайды. Ол тек маманның жұмысын жеңілдетіп, қосымша қателерді анықтауға көмектеседі.

Мамандардың айтуынша, жасанды интеллектіні енгізбес бұрын оның тиімділігін өлшейтін нақты көрсеткіш болуы керек. Мысалы, белгілі бір уақыт ішінде пайдалануға дайын болған пайдалы өнімдер мен тапсырмалардың санын салыстыруға болады.

Бірнеше сағаттық жұмысты жеті минутқа қысқартқан

Жасанды интеллектінің мүмкіндігін көрсететін тағы бір мысал – мобильді қосымшадағы қатені анықтау процесі.

Бұрын әзірлеуші бір қатенің себебін іздеуге жарты сағаттан бірнеше сағатқа дейін уақыт жұмсайтын. Қазір бірнеше жасанды интеллект моделін бір уақытта іске қосатын құрал арқылы бұл жұмысты шамамен жеті минутта орындауға болады.

Алдымен жылдам модель 17 секунд ішінде қатені жіктейді. Одан кейін қуатты модель мәселенің түпкі себебін анықтау үшін бағдарламаның өзгерістер тарихын зерттеп, оны түзету жолын ұсынады. Соңында арнайы скрипт дайын есепті тексереді. Кодты тексеру кезінде де бірнеше агент қатар жұмыс істейді. Бірі бағдарламаның ішкі ережелерін, екіншісі өзгерістер тарихын, үшіншісі бұрын жіберілген қателерді, қалғандары тестілеу мен қауіпсіздікті талдайды.

Осындай тексерулердің бірінде бес айдың ішінде бір қатенің төртінші рет қайталанғаны анықталған. Бұл жасанды интеллектінің тек жаңа қателерді табуға емес, бұрынғы мәселелердің қайта туындау себебін түсінуге де көмектесетінін көрсетеді. Дегенмен соңғы шешімді бәрібір адам қабылдайды.

IT маманы болу үшін не керек ?

Астанадағы кәсіби кездесуде цифрлық салада еңбек етіп жүрген мамандар өздерінің мансап жолымен бөлісті. Олардың тәжірибесі IT саласына келудің жалғыз жолы жоқ екенін көрсетеді.

Мәселен, цифрлық компаниялардың бірінің басшысы еңбек жолын кіші әзірлеуші ретінде бастаған. Алғашқы жобаларының бірі – қоғамдық көліктің қозғалысын көрсететін мобильді қосымша болған. Оны ай сайын 280 мың адам пайдаланған. Сегіз жылдың ішінде ол компания басшылығына дейін өскен.

Тағы бір маман IT саласына бірден келе алмаған. 2019 жылы байланыс орталығында оператор болып жұмыс істеген ол жаңа мамандыққа ауысу үшін 150-ден астам жұмысқа өтінім жіберген. Бірақ көбіне жауап алмаған, шамамен он рет жұмысқа қабылдаудан бас тартылған.

Соған қарамастан, 2022 жылдан бастап кешкі уақытта білім алып, курстарға өз қаражатынан шамамен 1 миллион теңге жұмсаған. Бүгінде 37 адамнан тұратын команданы басқарады. Оның жұмысы – мұнай-газ саласындағы деректерді бір жүйеге біріктіру және күнделікті өндіріс көрсеткіштері туралы қарапайым тілде жауап беретін жасанды интеллект агентін әзірлеу.

Ал басқа бір маман IT саласындағы мансабын 25 жасында бастаған. Ол алдымен стартапта жұмыс істеп, кейін ауыр өнеркәсіп саласына ауысқан. Жаңа ортада стартаптан алған тәжірибесін қолданып, қызметкерлердің жұмысын жеңілдететін ішкі маркетплейс әзірлеуге қатысқан. Соның нәтижесінде сатып алу процесінің ұзақтығы 90 күннен 10 күнге дейін қысқарған.

Тағы бір цифрлық сала өкілі еңбек жолын өткізу бюросында бастаған. Кейін ел көлеміндегі деректермен жұмыс істейтін ірі жобаларға қатысуға мүмкіндік алған.

Бұл мысалдар IT саласына тек бағдарламалау арқылы ғана келуге болмайтынын аңғартады. Деректерді талдау, өнімді басқару, жобаларды үйлестіру, цифрлық шешімдерді енгізу сияқты бағыттар да жаңа мүмкіндіктерге жол ашады.