Теперь, когда они конкурируют с ИИ, даже лучшие недавние выпускники программной инженерии уже не гарантированы хорошей работой
На протяжении десятилетий изучение компьютерной инженерии в элитном университете было синонимом стабильности работы и высокой заработной платы. Степень Бакалавра Стэнфордского университета, например, была немногим меньше, чем билет в Силиконовую долину. Однако всего за три года этот ландшафт радикально изменился в результате ускоренного появления генеративного ИИ. И это особенно сильно сказывается на стремлении молодых выпускников получить свою первую работу.
Потому что сегодня даже лучшие специалисты в области разработки программного обеспечения сталкиваются с огромными трудностями при поиске работы.
Совершенства больше недостаточно
Студенты, которые начали свою университетскую карьеру до 2022 года, попали в другой мир. На первом курсе колледжа таких инструментов, как ChatGPT, еще не существовало. Однако теперь, по окончании учебы, они сталкиваются с системами, способными писать код часами, отлаживать ошибки и генерировать функциональные решения на высокой скорости.
Профессора Стэнфорда рассматривают эту ситуацию как поворот на 180 градусов по сравнению с недавними годами, когда почти все выпускники быстро находили работу в крупных технологических компаниях. Сегодня лишь небольшая часть элиты, имеющая резюме, полные проектов, исследований и предыдущего опыта, может получить доступ к нескольким доступным привлекательным должностям.
Младший программист: ИИ — ваш прямой конкурент
Причина, которую чаще всего называют студенты, преподаватели и руководители, очевидна: ИИ больше не является просто инструментом поддержки, а является прямым конкурентом профилям для начинающих. Настолько, что менеджеры стартапов в области искусственного интеллекта открыто признают, что им больше не нужны большие команды младших инженеров. Согласно этой новой парадигме, когда раньше требовалось десять разработчиков, теперь достаточно двух опытных инженеров и продвинутой языковой модели.
И, конечно, такие компании, занимающиеся искусственным интеллектом, как OpenAI или Anthropic, нуждаются в талантах и нанимают их, но не в таком объеме, который может компенсировать общее сокращение сектора.
Цифры подтверждают это мнение: занятость разработчиков программного обеспечения в возрасте от 22 до 25 лет упала почти на 20% с конца 2022 года, а количество сотрудников на должности, подверженные влиянию искусственного интеллекта, значительно сократилось. по сравнению с менее автоматизируемыми профессиями, такими как медсестры.
Продуктивность без процветания
Заманчиво сделать вывод, что ИИ просто «заменяет» людей-работников. Однако данные показывают несколько более сложную реальность: с одной стороны, некоторые исследования показывают, что использование инструментов искусственного интеллекта может даже замедлить работу опытных разработчиков, которым приходится тратить дополнительное время на проверку и исправление автоматически сгенерированный код.
Те, кто устраивается на работу, описывают более интенсивные рабочие нагрузки: ИИ побуждает компании требовать от одного инженера того, что раньше требовало от сотрудничества нескольких
С другой стороны, в экономических отчетах отмечается, что в профессиях, наиболее подверженных автоматизации, растет заработная плата и производительность. Как тогда объяснить, что молодые выпускники остаются вне системы? Потому что проблема не только технологическая, но и структурная: ИИ позволяет компаниям получать краткосрочную прибыль за счет сокращения найма и обучения младших специалистов, но делает это за счет подрыва их будущих основ знаний и опыта.
Скорректированы ожидания
Столкнувшись с этой ситуацией, выпускники выбирают разные стратегии: многие просто занижают свои ожидания и устраиваются на работу, о которой раньше и не думали. Другие предпочитают создавать собственные стартапы в надежде привлечь инвестиции. И все большее число выпускников решают продлить свое пребывание в университете с помощью магистерских и аспирантских программ, стремясь выделиться на насыщенном рынке.
Какую роль должны играть университеты? Неужели они готовят студентов к миру, где ИИ вездесущ? Профессора сходятся во мнении, что преподавания традиционного программирования уже недостаточно. Будущие инженеры должны научиться контролировать, оценивать и корректировать системы искусственного интеллекта, критически интегрировать их и развивать навыки, которые нелегко автоматизировать: системное мышление, дизайн, этика и глубокое понимание проблем.
Редактор: AndreyEx
