Пол Дикс, основател на InfluxData и създател на базата данни InfluxDB, заяви, че програмирането в сегашния му вид постепенно се превръща в нещо от миналото. Технологичните гиганти, по-специално Google, все по-често пускат нови ИИ модели, фокусирани върху автономното програмиране и кодиране. Според Дикс, изкуственият интелект вече се е научил да създава сложни програми, да ги проверява самостоятелно и да коригира грешки, докато хората все повече ще контролират крайния резултат.

В есето си „Краят на епохата на програмирането“ Дикс цитира издаването на програмата Bun 1.4 като повратна точка. По време на актуализацията над един милион реда код бяха автоматично пренаписани от един език за програмиране на друг – от Zig на Rust.

Според автора, най-важното не е самата кореспонденция, а начинът, по който е била водена. Един разработчик е организирал работата на няколко ИИ асистента, които в продължение на 11 дни са направили хиляди промени в програмата и са я подготвили за употреба.

Дикс смята, че този пример показва, че съвременният изкуствен интелект вече е способен да работи по големи проекти практически автономно. Той вярва, че ако задачата е правилно формулирана и резултатите са проверени, изкуственият интелект може да създаде софтуер, който ще работи на милиони компютри.

Как OpenAI и Anthropic разработват програми?

Дикс също така посочва, че инженерите на OpenAI и Anthropic работят с най-новите версии на модели, които все още не са публично достъпни. Поради това, според автора, техният подход към разработването на софтуер вече се различава значително от този на повечето разработчици.

„Те вече не извършват подробен анализ на всеки ред код, който влиза в производството. Вместо това, те се фокусират върху създаването на системи, подсказки и проверки, които позволяват на изкуствения интелект да генерира софтуер в мащаб и с висока скорост“, казва Дикс.

Експериментите на Дикс

В подкрепа на своите открития, създателят на InfluxDB описа собствените си експерименти. Един от тях включва създаването на нова функция за база данни, която би позволила по-удобен трансфер на данни между различни услуги.

Според Дикс, след като обяснил общия план на изкуствения интелект, системата създала първата работеща версия за около 14 часа. След това тя самостоятелно проверила дали всичко работи, открила няколко грешки и ги поправила.

Друг проект включва пренос на данни между отдалечени устройства и централен сървър. Тази система автоматично определила какви данни трябва да се изпращат, колко често и е показала процеса на пренос в отделен интерфейс.

След няколко автоматизирани цикъла на тестване, системата, според Дикс, се е превърнала в напълно функционално решение. По-късно той дори е възложил на изкуствения интелект да създаде екран, показващ скоростта за пренос на данни и състоянието на системата.

Дикс подчертава, че подобни проекти все още не са станали официална част от продукта на компанията. Той обаче вярва, че съвременният изкуствен интелект вече е способен да създава напълно функционални програми, които могат да бъдат разработени до завършен вид без постоянно човешко усъвършенстване.

Бъдещето на разработчиците

Според експерта, OpenAI и Anthropic скоро ще пуснат още по-мощни модели, които ще бъдат по-евтини за използване. Тогава повечето разработчици ще могат да работят с такива системи практически без ограничения.

В същото време Дикс не прогнозира изчезването на професията програмист. Той вярва, че хората все повече ще определят какво точно трябва да се създаде, ще проверяват резултатите и ще управляват работата на изкуствения интелект.

„В крайна сметка ще стигнем до момент, в който обемът на работещ софтуер, създаден от изкуствен интелект, ще надвиши обема на кода, написан от хората. Това ще бъде краят на ерата на програмирането“, заключава Дикс.

Според доклада на Stanford AI Index 2026, изкуственият интелект измества предимно специалистите на начално ниво, ерозирайки първото стъпало на кариерната стълбица, където младите хора традиционно са придобивали основен опит. Автоматизацията на рутинните и стандартизирани задачи вече е довела до близо 20% спад в заетостта на младите разработчици на възраст 22–25 години, докато търсенето на по-възрастни специалисти остава стабилно.