От кода к намерению. Как меняется профессиональная идентичность инженера в эпоху agentic coding
Привет, Хабр ! На связи Леонид Новожилов. Эта статья — результат нашего совместного доклада с Яной Венериной на Saint HighLoad++ 2026. Я расскажу о технической и организационной стороне трансформации от своего имени, а психологические механизмы буду разбирать с опорой на исследовательскую часть Яны, кандидата медицинских наук и специалиста по HCI.
Есть вид технического долга, который редко попадает в дашборды. Он копится в людях.
Компания внедряет ИИ-инструменты, видит больше сгенерированного кода и ждёт ускорения. Инженер в это же время пытается понять, за что теперь отвечает, каким навыкам доверять и где проходит граница его профессионализма. Джун получает код для ревью раньше, чем успевает научиться писать его самостоятельно. Мидл теряет удовольствие от сложной задачи. Сеньор защищает продукт от сырого корпоративного инструмента и со стороны выглядит саботажником.
У этих историй общий корень. Меняется профессиональная идентичность инженера, а вместе с ней должны измениться модель компетенций, рабочий процесс, обучение и способ оценки результата.
Почему тревога стала частью ИИ-трансформации
Скорость изменений легко увидеть по общественным настроениям. В исследовании Jobs for the Future, проведённом среди 3020 респондентов в конце 2025 года, 44% участников сказали, что ИИ приносит обществу больше вреда, чем пользы. Положительный эффект увидели 38%. Годом ранее соотношение было обратным. В том же исследовании только 36% работников сообщили, что получают от работодателя обучение, рекомендации или возможности, необходимые для использования ИИ в работе.
В России общий фон тоже тревожный. Индекс цифрофобии ВЦИОМ в октябре 2025 года составил 22 пункта в диапазоне от -100 до 100 баллов и оказался в положительной, «жёлтой» зоне. Среди заметных страхов есть утечка персональных данных, цифровое мошенничество и потеря контроля над технологиями.
ИТ входит в эту волну уже уставшим. По исследованию Хабр Карьеры, признаки профессионального выгорания обнаружились у 96% опрошенных ИТ-специалистов.
Параллельно лидеры индустрии публично описывают резкий сдвиг самой профессии. Андрей Карпати рассказал, что за несколько недель перешёл от 80% ручного кодинга к 80% работы через агентов. Борис Чёрный, создатель Claude Code, предположил, что название software engineer начнёт исчезать и уступит место более широкой роли builder.
Каждое такое высказывание инженер примеряет на себя. Тревога возникает раньше, чем организация успевает объяснить новую роль и дать маршрут к ней.
Три симптома одного кризиса
Перед докладом мы провели глубинные интервью с ИТ-специалистами. Прямые вопросы давали слишком рациональные ответы, поэтому, чтобы изучить глубинные переживания коллег, мы использовали технику проективных вопросов, например, предлагали коллегам представить идеального ИИ-помощника и сказать, какую часть работы он забирает и в чем заключается их профессиональная сверхспособность.
Ответы заметно различались по уровню опыта.
Джуны столкнулись с парадоксом преждевременной сеньорности. Агент пишет код, а начинающий специалист должен проверять результат и управлять исполнителем. Для качественного ревью ещё не накоплен опыт. Традиционная лестница, где человек много пишет, ошибается, получает обратную связь и постепенно учится видеть систему, теряет часть ступеней.
Мидлы попали в дофаминовую яму. Их привычная награда связана с расследованием дефекта, поиском решения и моментом, когда сложная задача наконец складывается. Агент сокращает путь и оставляет роль контролёра. Производительность может расти, а субъективный смысл работы снижаться.
Сеньоры показали саботаж как лояльность. Они знают цену архитектурной ошибки, видят ограничения внутренних моделей и пытаются сохранить продукт. Часть сильных инженеров использует внешние инструменты в теневом режиме, поскольку корпоративный контур пока уступает им по возможностям. Их осторожность полезно читать как обратную связь от людей, которые дольше всех отвечали за качество системы.
Три группы инженеров называют разные потери, за которыми стоит единый кризис профессиональной идентичности
Яна предложила рассмотреть эти наблюдения с теорией самодетерминации. В ней устойчивое благополучие опирается на три базовые психологические потребности: компетентность, автономию и причастность. Описание базовых потребностей в Self-Determination Theory.
ИИ-трансформация способна затронуть все три:
компетентность страдает, когда навык обесценивается или перестаёт нарабатываться;
автономия снижается, если инструмент навязан и человек не понимает собственную зону решения;
причастность ослабевает, когда живое код-ревью и наставничество заменяются диалогом с моделью.
Отсюда главный организационный вывод: лицензии, токены и процент принятого ИИ-кода отражают только техническую часть ИИ-трансформации, но есть и скрытая от глаз — психологическая, преодолеть которую можно, только собрав профессиональную роль заново.
Шесть групп навыков agentic coding
В Сбере мы выделили шесть групп компетенций агентной разработки:
prompting;
prompt engineering, plan mode и правила командного уровня;
context management;
создание и использование инструментов, включая MCP;
создание и использование skills и workflow;
управление агентами, субагентами и мультиагентными сессиями.
Для каждой группы заданы уровни от нулевого до senior. Получается профиль в виде паутинки. Важная деталь: грейд в классической инженерии и зрелость в agentic coding живут на разных осях. Сильный системный разработчик может начинать с нулевого уровня в управлении агентами. Опытный пользователь агентов может оставаться джуном в архитектуре и надёжности.
Шесть групп компетенций agentic coding оцениваются по четырём уровням зрелости
Целевой профиль middle к концу 2026 года выглядит примерно так.
Специалист ставит задачи в агентном режиме, проверяет план и корректирует ход решения.
Для сложных задач использует plan mode и поддерживает rules-файлы командного уровня.
Готовит структурированный контекст до запуска агента: спецификации, README, архитектурные заметки и документы проекта в Markdown.
Сворачивает длинный контекст и открывает новое окно под новую задачу.
Подключает инструменты через MCP и умеет создавать переиспользуемые skills.
Привлекает субагента для отдельной зоны ответственности или для работы с контекстом.
На уровне senior появляется управление общим контекстным слоем продукта. Такой инженер задаёт формат спецификаций, следит за актуальностью документов, встраивает обновление контекста в merge и архитектурные изменения, создает инструменты и организует совместную работу нескольких агентов.
Эта модель помогает вернуть ощущение компетентности. Человек видит, какие умения уже проявляет и что именно нужно освоить дальше.
Как измерять навык по работе, а не по обещанию
Курс и тест показывают знание в момент проверки. Для agentic coding важнее поведение в реальной задаче. Мы строим оценку на цифровых следах, которые оставляют сотрудники в корпоративном контуре.
На уровне команды полезны несколько классов показателей:
доля работы в агентном режиме и в режиме ассистента;
доля принятого ИИ-кода после ревью;
lead time и количество завершенных stories;
качество, rework и прохождение обязательных проверок;
способ работы с планом, контекстом и инструментами;
динамика использования, включая токены как показатель активности, но без подмены ими результата.
Последняя оговорка особенно важна. Большой расход токенов легко получить на перегруженном контексте. Рост принятого кода тоже мало говорит без данных о качестве. Поэтому продуктивность следует считать по потоку создания ценности и по результату команды.
У сотрудника появляется собственный профиль навыков, рекомендации и образовательный маршрут. Руководитель видит агрегированную картину команды. Для такой системы нужны прозрачные критерии, понятная цель сбора данных и доступ человека к собственной оценке. Иначе инструмент развития быстро воспринимается как инструмент давления.
Две петли новой инженерной работы
Работы Петра Кузьмича Анохина в области физиологии показывают, что в живых системах существует архитектура намерения: система программирует для себя образ результата и действует ради его достижения, получив результат, система сопоставляет его с образом, к которому стремилась и, в случае расхождения, предпринимает следующую попытку достичь желаемое, скорректировав свои действия. Эта схема помогла нам описать будущий процесс разработки.
Человек управляет петлёй намерения, агент выполняет петлю реализации, а результат возвращается на валидацию
Первая петля, Intent Loop, остаётся у человека. Здесь рождается намерение, исследуется бизнес-контекст, уточняются ограничения и собирается машиночитаемая спецификация. У этой работы такт в дни и недели, поскольку качественный образ результата требует диалога с пользователями, архитектурных решений и понимания рисков.
Вторая петля, Implementation Loop, передается агентной среде. Агент декомпозирует спецификацию, создает код, запускает тесты и self-review. Такт может сократиться до минут и часов.
Между петлями располагается внутренняя инженерная платформа, или IDP. Она приносит агентам корпоративный контекст, политики и evals. Validation Spine проверяет результат на безопасность, надежность, архитектурные требования и критерии продукта. В регулируемой компании эти правила должны стать исполняемыми и участвовать в создании решения с самого начала.
В таком процессе дефицит смещается к способности точно описывать намерение. Обычного ТЗ мало. Нужны цель продукта, пользовательский контекст, ограничения, критерии качества, данные для проверки и условия эксплуатации.
Спецификация становится первичным артефактом
Сегодня первичным артефактом часто считается код, а главным ритуалом служит ревью pull request. В SDD первичным артефактом становится версия спецификации. Команда проверяет намерение и evals. При неудачной валидации корректируется спецификация, после чего реализацию можно собрать заново.
При Spec-Driven Development первичным артефактом становится спецификация, а предметом ревью становятся намерение и evals
Это меняет инженерную роль. Ценность постепенно переносится в несколько зон:
понимание продукта и пользователя;
проектирование контекста;
системный дизайн;
выбор ограничений и критериев качества;
способность проверить решение агента;
оркестрация инструментов и команд агентов;
ответственность за итоговый результат.
Сбер описывает эту трансформацию в методологии AI-Disrupt PDLC. Ее задача состоит в перестройке полного цикла создания продукта вокруг намерения, корпоративной платформы и управляемого агентного исполнения.
Три этапа зрелости
Мы используем три этапа как ориентиры развития.
Три этапа зрелости ведут от AI-Augmented SDLC через AI-Native DLC к Agentic Development
AI-Augmented SDLC. Человек ведёт процесс, ИИ встроен в ключевые этапы, а большинство задач используют его помощь. Рыночный ориентир эффекта на отдельную роль составляет от 11 до 25%.
AI-Native DLC. Спецификация становится главным артефактом, агенты создают больше половины pull requests, процесс и ритуалы команды заметно меняются. Ориентир эффекта на процесс составляет от 25 до 50%.
Agentic Development. Автономные агенты выполняют значительную долю задач, инженер работает как оркестратор, типовой lead time сокращается до часов. Целевой ориентир для потока составляет от 30 до 50%.
Эти диапазоны являются бенчмарками и целями, поэтому их нельзя подавать как готовый эффект. Наш внутренний KPI на конец 2026 года составляет 50% роста производительности команды без ухудшения качества. Достичь верхней границы можно только при изменении процесса вокруг генерации кода. Узким местом быстро становятся проверки, безопасность и доставка.
Наш честный таймлайн: инструмент появился раньше обучения
История внедрения кор-агента у нас получилась показательной. В середине марта инструмент стал доступен более чем 10 тысячам разработчиков. Через полтора месяца доля пользователей agentic mode составляла 37%, ещё 44% оставались в assisted mode, а 19% не пользовались GigaCode в наблюдаемом контуре.
Матрицу компетенций, курсы и измерение цифровых следов мы собрали позже. Порядок следовало выстроить иначе: сначала описать ожидаемое поведение, затем подготовить инструмент, обучение и метрики, после чего начинать массовое внедрение.
Два курса запустили в конце апреля. Один объяснял работу с GigaCode CLI, второй давал вводный маршрут в agentic coding. За следующий месяц доля пользователей агентного режима выросла до 67%, к 19 июня достигла 69%. Число ежедневных agentic-пользователей за три месяца выросло в пять раз.
После запуска курсов доля разработчиков в agentic mode выросла с 37% до 67% и затем до 69%
К курсам подключились аналитики, тестировщики и бизнес-роли. Регистраций оказалось больше числа назначенных участников. Это хороший индикатор запроса на понятный маршрут освоения инструментов.
Сам по себе курс не гарантирует продуктивность. Он показывает зону ближайшего развития и помогает человеку сделать следующий достижимый шаг.
Почему давление возвращает старые привычки
Яна объяснила этот эффект через физиологию обучения. Если человеку выдали новую роль, поставили высокий KPI и оставили без освоенного инструментария, у него появляется хронический источник стресса. В критической ситуации человек скатывается с уровня знаний до уровня навыков. Новые знания отступают, а старые стратегии возвращаются.
При давлении человек проходит тревогу, сопротивление и истощение, а освоенный навык помогает перейти к адаптации
Здесь полезно вспомнить концепцию Льва Семеновича Выготского о зоне ближайшего развития. Есть действия, которые человек выполняет спокойно и уверенно уже сейчас. Есть следующий уровень навыков, который он может освоить, если рядом будет поддержка, и есть дальняя область, до которой нужно еще дорасти.
При этом важно помнить, что мы имеем дело со взрослыми людьми, специалистами, для которых в обучении важна понятная выгода.
Сертификация по проявленности навыка
Мы строим сертификацию agentic coding в несколько шагов.
После базового обучения создается стартовый профиль.
В течение двух или трёх месяцев накапливаются цифровые следы реальной работы.
При достижении целевого профиля базовый уровень присваивается автоматически.
При пробелах сотрудник проходит тестирование и получает время на практику.
Для оставшихся пробелов используется end-to-end симуляция в виртуальной среде.
После базового уровня можно подтвердить уровень Power User. Позднее появится уровень архитектора мультиагентных систем.
Базовая сертификация строится по цифровым следам, а тестирование и симуляция используются для неподтверждённых навыков
Так дорогая оценка остаётся для спорных случаев. Большинство сотрудников подтверждает навык привычной работой. Цифровой бейдж может стать переносимым доказательством актуальности специалиста на рынке.
Четыре сложных вопроса из зала
Нужны ли джуны и мидлы
Поток найма джунов сократился, мидлы остаются востребованными. В ближайшие годы мы ожидаем найм инженеров с классическим middle-уровнем и быструю адаптацию к внутреннему стеку agentic coding.
Кого выбрать: сильного инженера или сильного пользователя агентов
Мы выберем кандидата с надежной инженерной базой и доучим работе с агентами. Человек без достаточного опыта не сможет качественно проверить результат модели на сложном ландшафте, где есть архитектура, безопасность и регуляторные ограничения. Парадокс преждевременной сеньорности как раз показывает цену обратного решения.
Что делать с бутылочным горлышком валидации
После ускорения разработки ограничением становятся информационная безопасность, надежность, архитектурные проверки и эксплуатация. Решение лежит в policy as code, валидированных датасетах, автоматизированных проверках и включении правил в Implementation Loop. Harness и Validation Spine становятся центральной инженерной задачей платформенной команды.
Как объяснить сотруднику, что он не обучает собственную замену
Ответ начинается с доверия. Критерии новой роли полезно создавать вместе с профессиональными сообществами. Сотрудник должен видеть свою оценку, понимать правила и получать персональный маршрут развития. Переносимый сертификат подтверждает ценность навыка за пределами текущей компании.
У человека остаются имплицитные знания, накопленные решения и способность видеть целую систему. Их нельзя полностью извлечь из цифрового следа. Задача трансформации состоит в том, чтобы усилить эту экспертизу и направить её на намерение, архитектуру, валидацию и развитие других инженеров.
Чек-лист для команды, которая внедряет agentic coding
Опишите целевой образ работы. Укажите роли человека, агента и платформы, первичный артефакт и правила принятия результата.
Разведите две модели компетенций. Классическая инженерия и agentic coding требуют отдельных профилей зрелости.
Согласуйте критерии с профессиональным сообществом. Участие инженеров повышает качество модели и доверие к ней.
Соберите правильную последовательность внедрения. Модель навыков, инструмент, обучение, метрики и массовое распространение должны появляться в согласованном ритме.
Измеряйте результат команды. Lead time, качество, rework и созданная ценность важнее объёма токенов и количества сгенерированных строк.
Показывайте человеку его данные. Профиль, критерии и рекомендации должны быть прозрачными.
Давайте следующий достижимый шаг. Короткая практика на реальной задаче работает лучше общей программы без связи с текущей работой.
Сохраняйте живое наставничество. Ревью намерения, архитектуры и сложных решений создаёт новую форму причастности.
Автоматизируйте Validation Spine. Рост скорости генерации должен сопровождаться расширением проверок и платформенных возможностей.
Регулярно обновляйте модель. Инструменты меняются каждый месяц, поэтому группы навыков будут добавляться, смещаться и частично исчезать.
Знания проходят цикл от нового инструмента через обучение и трекинг навыков к обновленному рабочему процессу
Что остаётся у инженера
Первичный артефакт меняется. Часть ручного кодинга уходит агентам. Вместе с этим растёт ценность инженерного суждения.
Инженер будущего понимает намерение продукта, проектирует контекст, задает архитектуру, описывает критерии качества, собирает инструменты, управляет агентами и отвечает за валидацию результата. Он сохраняет способность погружаться в код, поскольку без нее нельзя оценить сложное решение. Его опыт проявляется на другом уровне системы.
Тектонический сдвиг уже происходит. Организация может оставить людей один на один с новой ролью и получить технический долг в людях. Она также может дать понятный образ результата, маршрут развития и рабочую среду, где новая роль осваивается шаг за шагом.
KioskNews shows a cleaned-up reading view extracted from the publisher’s page — the original always lives on their site, not ours.