31 марта 2023 г.

Начало тут

Проблема с дефицитом ИТ-кадров глобальная. С растущей конкуренцией за квалифицированные кадры сталкиваются в 86% компаний, как сообщили ИТ-директора, опрошенные Gartner в ходе исследования, проведенного в ноябре-декабре 2022 года, а в 73% — также озабочены оттоком квалифицированных кадров.

Интенсивность работы должна расти

На глобальные тренды в российских условиях наложены локальные особенности, которые усугубляют проблемы и требуют современных решений. Экстенсивные пути развития рынка труда в сегменте программирования по понятным причинам ограничены: они не быстрые, да и возможности масштабирования пула разработчиков относительно невелики. Поэтому становятся остро актуальными пути интенсификации.

«Вокруг AI будут „крутиться“ изменения в целых отраслях, — уверен Билл Гейтс. — Компании будут отличаться тем, насколько хорошо они его используют».

Разработка не станет исключением. Программисты часто говорят о том, что «искусственный интеллект» и дальше продолжит отбирать их функции, хотя уверены, что в их сфере полный отказ от человеческого труда в ближайшие 10 лет не случится, по данным ВЦИОМ. Как ситуация выглядит на практике?

AI: чудес нет, но эффект — есть!

Первая мысль, связанная с интенсификацией труда разработчиков — использование новых возможностей AI для написания кода. Использование AI-инструментов способно в разы повысить эффективность ключевых отраслей экономики, отмечает Владимир Вертоградов, вице-президент ЛАНИТ, позволяя реализовать множество вариантов не только стандартных, но и комплексных сценариев.

Генеративный AI действительно демонстрирует определенные умения в написании кода. Простейшие игры (например, «Питон»), плагины к браузерам, несложные программы для мобильных устройств и другие приложения удается получать достаточно успешно. Заметим, что инструменты быстро развиваются, хотя уже сегодня AI-инструменты способны упростить/ ускорить/ облегчить труд разработчиков.

Во-первых, ждать чудес, конечно, не стоит. Генеративные AI — не «волшебная палочка», а новый инструмент, мощный и многопрофильный. Его возможности программистам еще предстоит освоить, чтобы начать эффективно применять для решения своих задач.

Во-вторых, код, созданный AI — или с использованием AI — нуждается в дальнейшей обработке: отладке, контроле, в анализе и, наконец, в правильном «сшивании» с имеющимися фрагментами программных систем. Например, весьма непросто «объяснить» AI особенности микросервисной архитектуры, используемой в компании, или наладить взаимодействие модуля с используемыми API, которые в ряде случаев могут быть проприетарными, задать требования по инфобезопасности, которая становится все более актуальной (см. врезку) и т. д.

Инфобезопасность сегодня невозможно обеспечить только использованием специализированных наложенных инструментов и грамотным администрированием, элементы, обеспечивающие ИБ, пронизывают все аспекты ИТ-рельефа, в том числе, разработку. «Мы наблюдаем рост интереса к ИБ и процессам безопасной разработки со стороны команд разработки и всех специалистов, участвующих в создании продуктов, — отмечает Алексей Астахов, руководитель продуктов application security в Positive Technologies. — Если несколько лет назад, когда кибератаки были менее интенсивными, безопасность сводилась к формальному соблюдению правил и получению сертификатов, то сейчас она становится такой же составляющей качества продуктов, как, например, устойчивость к повышенным нагрузкам или нетипичным условиям использования».

Инструменты разные...

Заметим, что AI-инструменты для разработки используют достаточно давно (по меркам индустрии программного обеспечения, разумеется). Пример современных решений с AI «на борту» — Copilot X, недавно обновленный ассистент для расширенной помощи программисту, созданный GitHub. Инструмент получил функцию чат-бота и голосовой ввод, а также широкие возможности подсказывать программисту, как выполнять те или иные задачи при написании кода (внутри — GPT-4). Для подключения Copilot X в настоящее время нужна регистрация в списке ожидания — общедоступным он пока не стал — кроме того, напомним, что платформа GitHub принадлежит Microsoft, так что по поводу прямой доступности инструмента для российских пользователей пока есть вопросы.

Спектр решений, созданных «в помощь программисту», достаточно разнообразен. Есть много классических, а есть построенные с использованием AI-инструментов. Например, инструменты low-code в «искусственном интеллекте» не нуждаются, но в общем случае также способны существенно увеличить эффективность работы на ряде реальных задач.

...но программист все равно нужен

Важно, что все «помощники» — как традиционные, так и smart — не исключают из процесса разработки самого специалиста, наоборот, акцентируя его значимость и предъявляя к нему все более высокие требования. Применение AI, разумеется, поменяет некоторые тренды в сегменте, в том числе, восходящие.

Пример тренда, который распространение AI может изменить — учащающиеся отказы от обязательного наличия высшего образования для работников ИT-сфере в РФ. SuperJob отмечает в своем исследовании, что большинство российских работодателей смягчают эти требования к кандидатам. Например, среди вакансий для программистов требование высшего образования сейчас есть в 25-30%, только госкорпорации и крупные компании с госучастием не спешат отказываться от этого требования.

Между тем, для эффективной работы от программистов требуются как глубокие прикладные знания, так и базовые — от математики до языковых практик. Нужная комбинация может быть достигнута только при правильном сочетании глубокого самостоятельного образования и базового вузовского, помноженных на непрерывное обучение.

Развитие рынка труда в рассматриваемом сегменте будет сильно зависеть от нерыночных факторов. «Ситуация рынка труда в 2023 году будет во многом зависеть от внешних обстоятельств, — говорит Олег Чебулаев, генеральный директор Mad Brains. — Часть специалистов продолжают работать из-за границы на отечественные компании, но позволит ли законодательство продолжать деятельность в прежнем режиме — пока не ясно».

Вместо заключения

Интенсификация труда разработчиков требует не только специалистов по программированию, обладающих современными квалификациями, в том числе, умением использовать AI и другие инструменты, но и профильных управленцев: как менеджеров, так и DevOps-инженеров. Сейчас в РФ присутствует дефицит последних. На рынке представлены около 7 тысяч кандидатов, а потребность рынка в таких специалистах уже в несколько раз выше.

Прямого пути в DevOps обычно нет, сюда обычно переходят с других ИТ-позиций — системного администрирования, разработки, тестирования и т. д. — тут нужно глубокое понимание технологических стеков, бизнес-процессов, ИТ-инфраструктуры и пр. Выращивание «девопсов» из «айтишников» компании ведут через внутреннее образование и систему наставничества, что по понятным причинам сложно — прежде всего, по причине отсутствия методик для нового направления — дорого и достаточно долго. Кроме того, хороших системных администраторов, разработчиков и тестировщиков и так не хватает.

Ситуация с DevOps-инженерами будет только обостряться: в среднесрочной перспективе спрос на них вырастет как со стороны индустрии разработки, так и от корпораций из самых разных секторов экономики, проводящие трансформацию бизнеса — прежде всего, из финансовой сферы, телекома, e-commerce. Но развитие DevOps — методов и инструментов для оптимизации процессов непрерывной «поточной» работы команды, создающей и развивающей продукт — тема отдельного рассмотрения. Равно и как появление «форков» в виде SecOps, TestOps, AIOps и т. д. и разноплановой динамики в этих направлениях современной корпоративной культуры.

Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News