Стрімкий розвиток штучного інтелекту, який ще недавно захоплював розробників, дедалі частіше стає причиною професійного вигорання. Програмісти кажуть, що не встигають освоювати нові моделі та інструменти, а їхня робота все більше перетворюється на botsitting — перевірку, коригування та керування кодом, який генерує ШІ.
Стрімкий розвиток штучного інтелекту, який ще недавно захоплював розробників, дедалі частіше стає причиною професійного вигорання. Програмісти кажуть, що не встигають освоювати нові моделі та інструменти, а їхня робота все більше перетворюється на botsitting — перевірку, коригування та керування кодом, який генерує ШІ.
Про це йдеться в матеріалі Business Insider із серії The Great Coding Reset. Наводимо головне зі статті.
Данський розробник і дизайнер Петер Ассенторп, який веде сервіс AIReleaseTracker, підрахував, що темпи випуску великих мовних моделей різко прискорилися.
Якщо у 2023 році провідні AI-компанії представили 18 нових моделей, то у 2025 році — вже 69. Лише за першу половину 2026 року OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI, DeepSeek, Mistral та інші компанії випустили ще 30 моделей.
Сам Ассенторп визнає, що навіть люди, які професійно стежать за ринком ШІ, перестають встигати за кількістю новинок.
Business Insider пише, що дедалі більше часу розробники витрачають не на написання коду, а на взаємодію з AI-асистентами.
Такий стиль роботи вже отримав неофіційну назву botsitting — коли інженер здебільшого перевіряє, тестує, уточнює та коригує результати роботи штучного інтелекту замість того, щоб самостійно писати код.
Розробниця з Нової Зеландії Енні Велла описує зміни так: «Тепер ми створюємо машини, які створюють інші машини». Водночас професор Джорджтаунського університету та автор книги Deep Work Кел Ньюпорт вважає, що botsitting навряд чи може замінити задоволення від самостійної розробки. «Є велика різниця між написанням програми та очікуванням, поки бот щось зробить», — каже він.
Нью-йоркський програміст Денні Хамам у свою чергу зізнається, що кожен новий реліз AI-моделі викликає у нього не цікавість, а тривогу: «Моя перша думка — не „Клас, вийшов новий AI-інструмент“, а „Я відстаю“. Потім починається паніка: потрібно знайти час, щоб його вивчити». За його словами, думки про нові AI-інструменти переслідують його навіть після завершення робочого дня.
CEO фінтех-компанії Habits Джек Будро каже, що через швидкість розвитку AI вже майже немає сенсу глибоко освоювати окремий інструмент. «Майже немає сенсу ставати експертом з якогось AI-продукту. Зачекайте тиждень — і його вже спростять або замінять».
У багатьох компаніях використання AI поступово стає частиною оцінки ефективності співробітників. Деякі роботодавці вже відстежують використання AI-інструментів; аналізують кількість витрачених токенів; враховують роботу з ШІ під час оцінювання продуктивності інженерів.
Професорка London Business School Гермінія Ібарра вважає, що керівники нерідко недооцінюють навантаження, яке створює постійна поява нових моделей. «Від інженерів очікують, що вони створюватимуть інновації, продовжуючи виконувати свою звичайну роботу», — каже вона.
Аналітик ринку праці Бен Юбенкс розповів Business Insider, що чув від окремих програмістів про бажання перейти у продажі або технічну підтримку через втому від постійних змін.
Втім, не всі розробники оцінюють ситуацію негативно. Філіппінський інженер Рафа Рафаель каже, що AI допоміг йому менше часу витрачати на пошук помилок і більше — на проєктування архітектури продукту. Щоб уникнути інформаційного перевантаження, він більше не намагається протестувати кожен новий сервіс. «Завжди виходить щось нове, тому тепер я звертаю увагу лише на ті інструменти, які реально можуть допомогти мені у роботі», — зазначає він.
