Парадокс Джевонса в разработке выглядит так: если ИИ ускоряет написание кода в 5–8 раз, это не значит, что спрос на программистов падает в 5–8 раз. Обычно происходит обратное — стоимость производства кода снижается, а объем задач растет.
Что меняется на практике:
— фичи начинают клепать быстрее;
— прототипы дешевеют;
— тестов, интеграций и правок становится больше;
— бизнес раньше закрывает «дорогие» идеи, которые раньше даже не запускал.
То есть ИИ режет не только time-to-code, но и барьер входа. Результат — больше проектов, больше итераций, больше необходимости в людях, которые умеют не просто генерить код, а собирать систему без развала на логах, интеграциях и edge cases 🧩
Вывод простой: ИИ сокращает рутину, но раздувает спрос на тех, кто умеет контролировать архитектуру, качество и связность. Не «меньше разработчиков», а больше задач на одного разработчика.
Tracker Noise
@TrackerNoisePro
Парадокс Джевонса в разработке выглядит так: если ИИ ускоряет написание кода в 5–8 раз, это не значит, что спр
Этот пост опубликован в Telegram-канале Tracker Noise. Подписаться можно по ссылке: @TrackerNoisePro.