програмисты

  • «Меня не взяли даже в McDonald’s»: крах мечты айтишников

    «Меня не взяли даже в McDonald’s»: крах мечты айтишников

    Как сообщает The New York Times в своем расследовании, обещание «кодинг = богатство» рушится на глазах.

    Свежие выпускники факультетов компьютерных наук сталкиваются с безработицей на уровне 6,1–7,5% — это в два раза выше, чем у специалистов по биологии или истории искусств, утверждает исследование Федерального резервного банка Нью-Йорка.

    Истории молодых специалистов звучат как анекдоты, только без смешного конца. 21-летняя Манаси Мишра, окончившая Purdue и уверенная, что получит шестизначную зарплату на старте, смогла добиться лишь одного собеседования — в Chipotle. Работа ей так и не досталась.

    Не менее драматична судьба Зака Тейлора, выпускника Oregon State 2023 года. Он отправил почти 6 000 заявок в технологические компании, получил лишь 13 интервью и ни одного предложения. Даже McDonald’s отказал ему, сославшись на «недостаток опыта».

    Виновных видят сразу в нескольких факторах:

    • AI-инструменты программирования, которые убирают начальные позиции.
    • Массовые сокращения в Amazon, Meta и Microsoft.
    • Порочный «AI-дум-луп», когда выпускники используют нейросети для массовой подачи заявок, а компании — для автоматического отказа за считанные минуты.

    Мишра все же сумела найти работу благодаря холодной заявке и активности в TikTok, где она рассказывала о провальном рынке труда. Этот случай стал редким исключением в суровой реальности айтишников 2020-х.

  • ИИ вредит программисту? Новое исследование METR шокировало Кремниевую Долину

    ИИ вредит программисту? Новое исследование METR шокировало Кремниевую Долину

    Каждый раз, когда техногиганты обещают «ускорить разработку на 55%», хочется верить.

    Но как показало исследование METR, реальность оказалась противоположной: продвинутые ИИ-помощники замедляют опытных разработчиков… на 19 процентов!

    В эксперименте участвовали 16 высококлассных open source-программистов, работающих с популярными репозиториями на GitHub. Одним из условий было использование редактора Cursor с интеграцией моделей GPT и Claude. Половину задач они решали с помощью ИИ, вторую — вручную. Результат: при разрешённом использовании ИИ времени уходило больше.

    И это несмотря на то, что сами разработчики ожидали сокращения времени на 24%, а эксперты — почти на 40%. В итоге участники чаще тупили в экран, дольше правили сгенерированный код и жаловались, что ИИ мешал, особенно в знакомых репозиториях.

    Причины? METR называет пять:

    • Избыточная вера в ИИ;
    • Высокая осведомлённость о проекте (ИИ не в курсе нюансов);
    • Сложность кода;
    • Низкое качество генераций (принято только 44% предложений от ИИ);
    • Скрытые зависимости внутри репозиториев, которые ИИ не улавливает.

    Программисты признавались: «Иногда легче написать самому». Даже ревьюеры не фиксировали прироста качества, а итоговая задержка оказалась статистически значимой. Тем не менее, 11 из 16 продолжили использовать Cursor после эксперимента — значит, польза всё же ощущается.

    METR подчёркивает: выборка мала, и речь не о крахе ИИ. Возможно, следующее поколение моделей будет быстрее, умнее и не станет мешать тем, кто знает, что делает. Но пока что — меньше шума, больше кода руками.