Чи справді традиційне програмування відходить у минуле? Саме це питання не дає спокою багатьом розробникам цього тижня після виходу потужних нових моделей для кодування від OpenAI та Anthropic.
Минулого тижня OpenAI та Anthropic представили свої нові моделі для програмування — GPT-5.3-Codex і Claude Opus 4.6 — і обидві стали помітним стрибком у можливостях AI для написання коду. GPT-5.3-Codex показала значно кращі результати на тестах і бенчмарках, ніж попередні покоління, тоді як Opus 4.6 отримала функцію, що дозволяє розгортати команди автономних AI-агентів, які паралельно беруться за різні частини складного проєкту. Обидві моделі здатні писати, тестувати й налагоджувати код з мінімальною участю людини — включно з повторними ітераціями над власним результатом і доопрацюванням функцій перед тим, як показати підсумок розробнику.
Ці релізи — особливо GPT-5.3-Codex — спричинили хвилю своєрідної онлайн-екзистенційної тривоги серед інженерів ПЗ. В її центрі опинився viral essay written Меттом Шумером, CEO OthersideAI. Шумер зазначив, що після виходу моделей у нього «щось клацнуло», і описав ситуацію, коли AI моделі вже автономно проходять весь цикл розробки — пишуть десятки тисяч рядків, відкривають застосунки, перевіряють функції та ітерують, доки не будуть задоволені, а розробники лише формулюють бажаний результат і відходять. Він припустив, що ці прориви означають: AI може вдарити по зайнятості навіть сильніше, ніж пандемія COVID-19.
Есе викликало неоднозначну реакцію. Деякі лідери індустрії погодилися з ним, зокрема співзасновник Reddit Алексіс Оганян, але інші, включно з професором NYU Гарі Маркусом, criticized it as «weaponized hype». (Маркус зауважив, що Шумер не навів даних, які підтверджують здатність AI безпомилково створювати складні застосунки.) Джеремі Кан із Fortune’s also argued підкреслював, що саме специфіка кодування — наприклад, автоматизоване тестування — робить повну автоматизацію реалістичнішою, тоді як у багатьох інших сферах «біло-комірцевої» роботи це може бути значно складніше.
Інженери ПЗ як піонери AI-інструментів
Для значної частини інженерів частина застережень Шумера — це вже повсякденна практика. Дехто з розробників каже, що майже повністю перестав писати код самостійно, натомість керує AI, який генерує код за їхніми вказівками.
Хоча нові релізи й справді означають відчутні покращення, самі розробники кажуть, що трансформація триває поступово вже близько року — відколи моделі стали достатньо сильними, щоб автономно виконувати дедалі складніші задачі. У провідних технологічних компаніях інженери здебільшого вже не набирають код рядок за рядком, але вони не перестали створювати продукт — вони стали директорами AI-систем, які «друкують» за них. Уміння змістилося від ручного кодування до проєктування архітектури та точного керування інструментами. Дехто вважає, що нові моделі здебільшого лише «прорвали бульбашку» навколо AI-кодування, зробивши тренд очевидним для тих, хто не програмує, хоча інженери відчувають його вже місяцями.
Під час цього тижня earnings call Spotify спів-CEO Густав Сьодерстрьом said the company’s best розробники «не написали жодного рядка коду з грудня». Внутрішня система стримінгового гіганта використовує Claude Code для віддаленого деплою: інженери можуть через Slack зі смартфона в дорозі попросити AI виправити баг або додати функцію, а потім змерджити готові зміни в продакшн ще до того, як дістануться офісу. Сьодерстрьом сказав, що у 2025 році Spotify випустив понад 50 нових функцій завдяки таким процесам.
Навіть усередині Anthropic інженери активно покладаються на власні інструменти, щоб створювати новий код. Борис Черні, керівник Claude Code, сказав на початку місяця, що вже понад два місяці не писав код вручну. Anthropic previously told Fortune, що зараз 70%–90% коду компанії є AI-згенерованим.
Самі моделі досягли ще одного «рекурсивного» етапу: вони помітно допомагають створювати наступні, більш потужні версії самих себе. OpenAI повідомила, що GPT-5.3-Codex «є нашою першою моделлю, яка була інструментальною у створенні самої себе», що означає суттєву зміну підходів до AI-розробки. Аналогічно, Черні з Anthropic сказав, що його команда створила Claude Cowork — нетехнічну версію Claude Code для керування файлами — приблизно за півтора тижня, значною мірою використовуючи сам Claude Code. А для самого Claude Code, за словами Черні, близько 90% його коду тепер також пише Claude Code.
Попри стрибок продуктивності, частина розробників попереджає: нові інструменти можуть призводити до вигорання. Ветеран-інженер Стів Єґґе said that AI tools were наголосив, що AI-інструменти виснажують розробників через надмірне навантаження.
У широко розтиражованому дописі Єґґе описав, як раптово засинав після довгих сесій програмування, а колеги навіть обговорювали встановлення капсул для сну в офісі. За його словами, «звикання» до AI-кодування підштовхує людей брати на себе неприйнятні обсяги роботи. «З приростом у 10x, якщо дати інженеру Claude Code, то після того, як він стане вправним, його робочий потік створюватиме цінність, еквівалентну дев’яти додатковим інженерам», — написав він. Але водночас «будувати речі з AI потребує багато людської енергії».
This story was originally featured on Fortune.com
