1. Дело не в одном ИИ, а в целом в умирании отрасли. Нет больше постоянного расширения и необходимости в увеличении штата, компании оптимизируют расходы и проводят массовые сокращения. То время, когда за сеньорами бегали HR, прошло и больше не вернется. Соответственно, о перекатах на другой стек придется забыть.
2. ИИ надо знать и учить. Опытный разработчик в состоянии оценить генерируемый им код, провести code review. Может подправить его, где-то вручную, где-то через промпты. У джунов тяжелая ситуация, т.к. ИИ решает задачи, которые раньше выдавали им.
3. ИИ необходимо обучаться на новых данных. Если ИИ обучается на ИИ контенте, то он деградирует и выдает все худший результат. Поэтому будут нужны программисты - но, увы, не в таком количестве, как раньше.
4. Меньше всего замена ИИ грозит на руководящих должностях (тимлиды и др.), т.к. там нужно отвечать за результат. Также нужны аналитики, знающие предметную область. До AGI вряд ли им грозит безработица, а его пока не предвидится.
5. Ручной кодинг сейчас - хобби, примерно как программирование на ассемблере для Intel/ARM во время ковида. В профессиональной разработке не требуется, но можно заниматься им для себя. Возможно, рассмотреть какие-то pet проекты, связанные не только с написанием кода, но и железом - как у Кластера. Какие-то устройства, умный дом и т.д. Но не знаю, как это можно монетизировать.
P. S. Мне свое время очень не хотелось учить Kubernetes и DevOps в целом (кое-как освоил только Docker файлы). Но это сейчас стандарт, по крайней мере, в back-end. И пробелы в этом - профессиональное отставание. Как у старых Delphi разработчиков, которые не хотели учить Java или C#, не освоили контроль версий git, с пренебрежением относились к паттернам проектирования и юнит-тестам. В итоге им пришлось уйти из IT. Здесь надо или переучиваться, или выбрать иную профессию, оставив программирование только как хобби. Современный профессиональный разработчик должен уметь пользоваться ИИ инструментами, а не писать вручную код где-нибудь в vim или Notepad++.
