UNIT.City — місце, де люди працюють... КРАЩЕ! Обирай свій простір просто зараз 👉
Марія БровінськаРобота
21 травня 2026, 11:36
2026-05-21
«Фраза „вік живи — вік учись“ ще ніколи не була настільки актуальною для IT-індустрії, як зараз». Що залишиться цінним для програміста, коли код генерує машина
Промпт-інженери, LLM Engineer, AI Ops, AI Safety — нові ролі з’являються швидше, ніж айтівці встигають оновлювати LinkedIn і резюме. Але паралельно росте й інша тривога: а що буде з класичними розробниками, якщо код дедалі краще пише машина?
Схоже, ринок починає ділити інженерів уже не на junior, middle і senior, а на тих, хто вміє працювати разом із ШІ — і тих, хто намагається з ним конкурувати.
dev.ua поговорив із лідерами індустрії — EPAM, Ciklum, Railsware, PlantIn, Levi9, ZONE3000 та EVO — і майже всі вони переконані в тому, що ШІ не прибирає цінність інженерії, але дуже швидко змінює те, що саме тепер вважається сильною інженерією. Що ж насправді є цінністю для айтівця як фахівця, коли код пише штучний інтелект?
Промпт-інженери, LLM Engineer, AI Ops, AI Safety — нові ролі з’являються швидше, ніж айтівці встигають оновлювати LinkedIn і резюме. Але паралельно росте й інша тривога: а що буде з класичними розробниками, якщо код дедалі краще пише машина?
Схоже, ринок починає ділити інженерів уже не на junior, middle і senior, а на тих, хто вміє працювати разом із ШІ — і тих, хто намагається з ним конкурувати.
dev.ua поговорив із лідерами індустрії — EPAM, Ciklum, Railsware, PlantIn, Levi9, ZONE3000 та EVO — і майже всі вони переконані в тому, що ШІ не прибирає цінність інженерії, але дуже швидко змінює те, що саме тепер вважається сильною інженерією. Що ж насправді є цінністю для айтівця як фахівця, коли код пише штучний інтелект?
«Знецінюється не навичка — а підхід»
Більшість співрозмовників dev.ua категорично не погоджується з формулюванням «ШІ забирає роботу в айтівців». На їхню думку, проблема зараз не в тому, що AI витісняє людей, а в тому, що ринок перестає цінувати суто механічне написання коду.
«Мені не близька думка про те, що знецінюються якісь навички. ШІ скоріше дав можливість їх розширювати, масштабувати дуже швидко», — каже Вадим Власенко, AI-директор EPAM.
Тимур Болотюх із PlantIn формулює це ще жорсткіше: «ШІ знецінює не навички інженерів, а виконання рутинної роботи. Що знецінюється — так це підхід, за якого інженер вміє лише писати код, але не розв’язує проблему комплексно».
І це, мабуть, головний зсув, який зараз відбувається на ринку. Якщо раніше компанії могли наймати сильного «виконавця задач», то тепер дедалі більше шукають людей, які розуміють контекст, бачать систему цілком і можуть ухвалювати рішення. Олена Олексієнко, Chief People Team в EVO говорить про це вже як про сформований ринковий тренд: попит зміщується від простого delivery до ролей, які впливають на бізнес-результат.
Код генерує LLM. Архітектуру — все ще люди
Цікаво, що майже всі співрозмовники окремо згадують системне й архітектурне мислення. Саме його зараз називають головною навичкою, яку AI поки не вміє заміняти. Причина доволі проста: LLM може згенерувати шматок коду, але він не думає про те, що буде із системою через рік, коли навантаження виросте втричі. ШІ, кажуть співрозмовники видання, не знає бізнес-обмежень конкретного продукту і не розуміє компромісів між швидкістю, масштабованістю, ціною й безпекою.
«ШІ генерує рішення, але не знає контексту, обмежень, особливостей, які можуть бути у клієнта щодо навантаження систем. Задача людини з архітектурним мисленням — думати наперед, зважувати на реалії, враховувати різні фактори», — пояснює Власенко.
У PlantIn додають: найбільша цінність інженера зараз — у вмінні будувати надійні системи поверх принципово ненадійних компонентів, бо генеративний AI усе ще часто помиляється, галюцинує або пропонує рішення, які красиво виглядають у демо, але погано працюють у реальному продакшені.
AI добре пише код. Але погано розуміє задачу
Ще одна теза від опитаних фахівців — головна проблема більшості AI-експериментів навіть не в якості коду, а в тому, що люди погано формулюють задачі. Багато команд уже зіткнулися з ситуацією, коли розробник просто «вивалює» весь контекст у ChatGPT чи Cursor і очікує магічного результату. Але ШІ працює значно краще тоді, коли задача правильно декомпозована: є чіткі межі, інтерфейси, критерії якості й зрозумілі обмеження.
Тобто інженер, який уміє розкласти хаотичну бізнес-вимогу на зрозумілу систему підзадач, працюватиме з AI набагато ефективніше за людину, яка просто копіює промпти з Reddit.
T-shape замість вузької спеціалізації
Ще одна річ, у якій співрозмовники майже не сперечаються: вузька спеціалізація стає менш безпечною стратегією. Ринок рухається в бік T-shape-фахівців — людей із сильною базовою експертизою, але з розумінням суміжних напрямів. І тут ШІ, навпаки, може бути величезним прискорювачем.
«Java-інженер скоріш за все не знатиме React, але за допомогою ШІ може в ньому розібратися. Ілюзія, що ШІ замінює інженерію, — небезпечна. Людина без основної інженерної навички не може оцінити і перевірити те, що генерує агент. Якщо просто приймати все, що генерується, — буде величезний технічний борг», — каже Власенко.
Схожу думку озвучує й Ігор Козлов, Data & ML Engineer у Levi9: «Навіть із використанням ШІ-агентів все одно має бути глибоке розуміння того, що саме ви будуєте. Це дає змогу бачити ризики, слабкі місця або вчасно зупинити агента, якщо він пішов не тим шляхом».
AI fluency стає новою базовою грамотністю
Ще кілька років тому в резюме писали «впевнений користувач ПК». Тепер ринок поступово рухається до нового мінімуму — вміння нормально працювати з AI-інструментами.
Talent&Culture Lead у Railsware Дарина Кузьмик іронізує: «Як колись у резюме було заведено писати „впевнений користувач ПК“ — хоч нерідко за цією впевненістю ховалося хіба що вміння знайти кнопку „Пуск“ — так і зараз потрібні „впевнені користувачі ШІ“, для яких AI — це не просто „гугл на максималках“». Але вміння написати промпт — це вже давно не конкурентна перевага. Це базова гігієна. Справжня різниця — у здатності оцінити результат, зрозуміти, де AI помиляється, перевірити якість і взяти відповідальність за фінальне рішення.
У EPAM таких людей називають «кваліфікованими замовниками для ШІ». Тобто тими, хто не просто натискає Enter, а розуміє обмеження моделі, визначає контрольні точки й бачить ризики ще до того, як вони вилізуть у продакшені.
І саме тут з’являється ще одна критична навичка — швидкість навчання. Сьогодні всі говорять про LangGraph. Завтра ринок переключиться на щось інше. Виграватимуть не ті, хто вивчив один конкретний інструмент, а ті, хто здатен швидко адаптуватися.
Security awareness — проблема, яку багато хто недооцінює
Окрема тема, про яку активно дискутують представники IT-компаній, — безпека роботи з AI. І поки більшість команд захоплено тестує агентів і генерацію коду, частина компаній уже думає про ризики витоку даних, доступів і внутрішньої інформації.
«Зростає роль security awareness — розуміння, які дані можна передавати AI-інструментам, а які ні, і як працювати з ними без ризику витоку інформації про продукт чи компанію», — каже Вікторія Томчинська, IT Recruitment Director у ZONE3000.
У Levi9 уже бачать запит на окрему спеціалізацію — AI Security Engineer, бо проблема вже не в тому, щоб просто користуватися AI, а проблема — в тому, щоб розуміти, коли його треба зупинити.
Бізнесу тепер мало просто «людини, яка пише код»
Майже всі компанії, з якими говорив dev.ua, описують одну й ту саму зміну: інженерів дедалі частіше оцінюють не за кількістю написаного коду, а за впливом на бізнес. У Ciklum, наприклад, прямо говорять про рух від «розробника» до людини, яка управляє складними цифровими системами та AI-інструментами. В EVO додають: якщо у 2021 році ринок «наймав потенціал», то зараз наймає результат. Тому реальні кейси, pet-проєкти, open source або навіть сильне волонтерство часто важать більше за красивий список сертифікатів.
І паралельно, за словами фахівців з найму, росте цінність того, що ще кілька років тому багато хто називав «м’якими навичками»: комунікація, problem-solving, аналітичне мислення, адаптивність, адже технології змінюються швидше, ніж будь-який стек встигає стати «стабільним».
«Сьогодні технології змінюються настільки швидко, що вміння постійно вчитися стає не просто професійною навичкою, а вимогою часу. Мабуть, фраза „вік живи — вік учись“ ще ніколи не була настільки актуальною для IT-індустрії, як зараз», — підсумовує Кузьмик.
І схоже, головна зміна на ринку зараз навіть не в тому, що код почала генерувати машина, а в тому, що самого вміння писати код уже недостатньо. Інженерна база нікуди не зникає, але поверх неї тепер майже обов’язково мають бути системне мислення, AI fluency, розуміння бізнесу й уміння швидко адаптуватися. Саме це, схоже, і стане новою «сеньйорністю» найближчих років.
Senior-інфляція в IT: чому роки досвіду більше не продають фахівців роботодавцям, як компанії визначають сеньйорність кандидатів і в кого більше шансів на офер
«Моя фінансова мета — накопичити $1 000 000, щоб мати пасивний дохід і жити на нього». Як айтішники витрачають гроші та в що інвестують
Зарплата айтішників в Україні — одна з найвищих. І ІТ-галузь під час війни — єдина галузь, яка зростає, попри війну. А айтішники — серед тих, хто найактивніше підтримують армію. Середній місячний донат айтішника становить 10% від зарплати, або $270. dev.ua вирішив розпитати айтішників, куди вони витрачають гроші й у що інвестують під час війни.
«Гори вчать тягнутися до результату і гамувати амбіції». Java Software Architect з Levi9 — про підкорення вершин та гірські походи, що заряджають
«Навколо IT» — нова рубрика, в якій ми збиратимемо все корисне для життя айтішника, яке не стосується його роботи. Виявляється, у айтішників найрізноманітніші хобі. Ми вже писали про айтішників-бігунів, плавців, художників, музикантів, танцівників, і навіть заводчика собак.
Герой сьогоднішнього матеріалу — айтішник-підкорювач гір Дмитро Ковальчук, що працює Java Software Architect в компанії Levi9.
«Треба вірити в себе та йти (чи хоча би лежати) в бік своєї мети». Історія бухгалтерки, яка стала розробницею та виросла до Team Lead і ментора
Немає більш слушного часу для змін, аніж сьогодні. Шлях до професії мрії може бути ретельно спланованим зі шкільної парти або тернистим і сповненим пригод. Своїм досвідом переходу з позиції бухгалтера в ІТ-компанії до frontend-розробниці на проєкті в ній же ділиться Наталія Сингаєвська, Frontend Engineer у Levi9. Вона знайшла своє призначення та за чотири роки зросла зі стажистки до Team Lead на проєкті в Лондоні.
Хочете повідомити важливу новину? Пишіть у Telegram-бот
Головні події та корисні посилання в нашому Telegram-каналі
Чудова стаття. Одна з кращих. Подяка авторам