Влегувањето во ИТ не е она што беше пред само неколку години. Бројот на слободни работни места за помлади студенти нагло се намали на глобално ниво, а позициите што некогаш служеа како порта кон индустријата сè повеќе бараат искуство што почетниците сè уште не го стекнале. Зад тој пресврт не стои само ладењето на пазарот туку и подлабока промена во начинот на работа.
Според податоците од „Индид хајринг лаб“, бројот на огласи за развивачи на софтвер во САД е намален за околу 70 проценти во споредба со врвот од 2022 година, а глобално, огласите што се експлицитно насочени кон помлади студенти се намалени за околу 60 проценти. Дополнителен проблем се крие во структурата на преостанатите огласи – повеќе од 55 проценти од таканаречените позиции на почетно ниво во ИТ-секторот денес бараат претходно искуство, објаснува нашиот соговорник.
Во центарот на тој пресврт е вештачката интелигенција. Според истражувањето на „Лид дев“ од 2025 година, повеќе од половина од раководителите на инженерски тимови планираат да вработат помалку помлади лица бидејќи алатките за вештачка интелигенција им овозможуваат на поискусните луѓе да работат повеќе. Со други зборови, некои од задачите што традиционално беа почетна точка за помладите вработени сега ги преземаат алатки како Клод Код. Стандардното генерирање код, пишувањето тестови, помошта за дебагирање и документацијата денес рутински ги извршува вештачката интелигенција.
Но промената оди еден чекор понатаму. Вештачката интелигенција не останува на ниво на „почетни“ работни места, туку сè повеќе влегува во посложени фази на развој, а постарите лица ја користат за разработка на архитектура, оценување пристапи и решавање сложени проблеми.
И покрај очекувањата, растот на продуктивноста засега е ограничен. Тимовите што користат асистенти за вештачка интелигенција бележат зголемување од 10 до 15 проценти, но времето заштедено на генерирање содржина се троши на нејзина верификација. Со други зборови, проблемот повеќе не е производството, туку евалуацијата. Вештачката интелигенција овозможува некој со минимално искуство да произведе навидум професионален резултат – без разлика дали станува збор за код, анализа или документ – но квалитетот на тој резултат зависи од оној што знае како критички да го оцени. Има сè повеќе и повеќе резултати, но недостасуваат луѓе што знаат како да ги прегледаат.
