Как AI ломает правила в IT: CTO EliseAI о новых требованиях к разработчикам

Тони Стоянов — технический директор и один из основателей EliseAI. Поделился, как за последние годы полностью изменились правила игры для разработчиков.

Как было раньше: В 2010-х годах всё было проще. Компании искали узких специалистов: отдельно бэкенд-разработчиков, отдельно data scientists, отдельно архитекторов. Технологии менялись медленно, люди годами работали в одном стеке, использовали проверенные облачные решения, и это работало. Если ты знал свой стек от и до — ты ценился.

Что изменил искусственный интеллект: Сейчас всё перевернулось с ног на голову. AI вышел из лабораторий в массы, и скорость изменений просто взорвалась. Новые инструменты появляются и становятся стабильными за месяцы, а не годы. Представьте: как нанять "специалиста с пятилетним опытом создания AI-агентов", если самой технологии пять лет назад не существовало?

Новые правила выживания: - Учиться быстрее, чем меняется мир. Тот, кто ждет четких инструкций, остается позади. - Действовать в условиях неопределенности. Пока другие ждут идеальных условий, вы уже пробуете и ошибаетесь. - Стать "Т-образным" специалистом. Глубокие знания важны, но критически важна способность решать задачи на стыке областей.

Что мы видим в нашей компании: Наши инженеры без опыта фронтенда уже создают интерфейсы, а фронтендеры легко переходят к бэкенду. Технологии становятся проще благодаря AI, но сами задачи сложнее — потому что требуют знаний из разных областей сразу.

Кого мы ищем сегодня (и почему это не то же самое, что раньше):

🔹 Ответственность за результат, а не за задачу
Нам нужны люди, которые думают: "Этот проект — моя ответственность", а не "Я сделал свою часть".

🔹 Мышление от первых принципов
Не принимать "потому что так всегда делали" как ответ. Уметь разобрать процесс на атомы и собрать заново, если это нужно.

🔹 Гибкость как навык
Быстро осваивать новые области: сегодня ты работаешь с чат-ботами, завтра — с обработкой медицинских изображений.

🔹 Инициатива вместо ожидания одобрения
В эпоху AI нельзя ждать неделю, пока согласуют каждое действие. Действуй, корректируйся по ходу, учись на ошибках.

🔹 Soft skills как hard skills
Уметь объяснять сложное просто, согласовывать работу команд, держать фокус на реальных потребностях клиента — это теперь не "приятный бонус", а обязательное условие.

🔹 Широта вместо узкой специализации
Уметь переносить решения из одной области в другую. Опыт работы с обработкой естественного языка может помочь в анализе финансовых данных.

Как мы это оцениваем: Мы перестали мерить успех количеством задач. Теперь главная метрика — ответственность: каждый четко знает, за какой результат он отвечает, как выглядит успех и как это влияет на общую миссию компании. Идеал не в идеальном коде, а в движении вперед.

Совет для тех, кто выбирает команду: Смотрите в будущее, а не в прошлое. Лучшие будущие лидеры могут не иметь "идеального" резюме. Но они обладают любопытством, скоростью обучения и смелостью действовать в неопределенности. В эпоху AI именно эти качества ценнее десятилетнего опыта в устаревающих технологиях.

Будущее за генералистами — и за компаниями, которые готовы им доверять. Если вы любите строить что-то новое, когда карта еще не нарисована — сейчас ваше время.

P.S. Кстати, 30% рабочих часов в США к 2030 году действительно могут быть автоматизированы (данные McKinsey), но это не повод бояться. Это шанс стать тем, кто управляет этими изменениями, а не тем, кого они заменяют.