Распространение так называемого «вайб-кодинга» — генерации программного кода через запросы к языковым моделям — не привело к исчезновению программистов, а изменило их роль. По данным исследования компании Fastly, проведённого в 2025 году, 95% разработчиков ПО вынуждены тратить дополнительное время на ревизию, доработку и очистку кода, сгенерированного искусственным интеллектом. При этом основная нагрузка ложится на опытных инженеров — именно они становятся ключевыми звеньями в цепочке качества, обеспечивая корректность, безопасность и поддерживаемость результатов работы ИИ.

Нейросети генерируют код, который технически работает, но часто содержит скрытые дефекты: ошибки в именах пакетов, дублирующиеся зависимости, неправильные типы данных, необоснованные вызовы API, а также уязвимости, такие как SQL-инъекции, несанкционированный доступ к файловой системе или утечки конфиденциальных данных через промпты. Эти ошибки не всегда бросаются в глаза при поверхностной проверке — они маскируются под «рабочий» код, оставаясь в продакшне и создавая долгосрочные риски.

В ответ на эту проблему в командах разработки начал формироваться новый профиль — специалист, чья задача — не писать код с нуля, а анализировать, рефакторить и сертифицировать код, созданный ИИ. Его работа включает:

• Верификацию логики на соответствие архитектурным стандартам;
• Удаление избыточных, неоптимизированных или неиспользуемых фрагментов;
• Выявление и устранение потенциальных точек входа для атак;
• Интеграцию сгенерированных компонентов в существующую систему без нарушения стабильности.

Эта функция не является временной тенденцией — она закрепляется как обязательный этап в CI/CD-процессах крупных компаний. Некоторые организации уже вводят позиции типа «Code Integrity Reviewer» или «AI Code Validator», требующие глубокого понимания языков программирования, паттернов проектирования и практик безопасности, а не просто знания синтаксиса.

Пример Карлы Ровер, веб-разработчика с 15-летним стажем, демонстрирует, как доверие к автоматизации может привести к катастрофическим последствиям. После того как она использовала ИИ для быстрого прототипирования стартапа, обнаружилось, что более 60% сгенерированного кода содержало несовместимые библиотеки, неправильно реализованные механизмы аутентификации и скрытые ссылки на внешние сервисы, которые могли быть скомпрометированы. В итоге проект пришлось переписывать заново — с сохранением только бизнес-логики, а не кода.

Специалисты с многолетним опытом сравнивают работу с ИИ-кодом с управлением «непредсказуемым помощником»: он выполняет запрос, но делает это с ошибками, добавляет ненужные элементы, игнорирует контекст и создаёт новые зависимости, которых не было в задании. Феридун Малекзаде, разработчик с 20+ годами опыта, отмечает, что на проверку и правку сгенерированного кода он тратит 30–40% своего рабочего времени — больше, чем на написание нового функционала.

Ключевой вывод: ИИ не заменяет программиста, а меняет его задачу. Спрос на тех, кто умеет «читать» код, понимать его поведение, находить скрытые паттерны ошибок и гарантировать соответствие стандартам, растёт. Это не снижает ценность экспертизы — напротив, делает её критически важной. Программист, способный отличить рабочий код от «рабочего на вид», становится не просто разработчиком, а архитектором надёжности — человеком, который гарантирует, что система не сломается в момент, когда от этого зависит бизнес.