Нейросеть о стадиях принятия использования нейросетей IT сообществом⁠⁠

На основе анализа обсуждений в профессиональной среде, массовое IT-сообщество в целом находится на позднем этапе стадии «Торга» и активно переходит к стадии «Принятия» нейросетей как инструмента в повседневной практике.

Однако процесс нелинейный: одновременно в сообществе сосуществуют группы специалистов на разных стадиях, от «Отрицания» до полного «Принятия».

📊 Стадии принятия нейросетей в IT-сообществе

Вот как проявляется каждая из пяти стадий в контексте IT-специалистов:

• 1. Отрицание

  • Восприятие ИИ как «игрушки» или временного тренда, не пригодного для серьезных задач.

  • Убеждение, что нейросети неспособны заменить человеческую логику и креативность в разработке и анализе.

• 2. Злость

  • Страх массовых увольнений и обесценивания hard skills (например, навыков программирования).

  • Критика «халтурных» результатов нейросетей (код с ошибками, неубедительные тексты) и их влияния на культуру.

• 3. Торг (самая массовая стадия сейчас)

  • Активное, но выборочное экспериментирование: использование ChatGPT для написания boilerplate-кода, комментариев или документации, генерация изображений для презентаций.

  • Поиск «границ применимости»: что можно поручить ИИ, а что пока рано.

  • Обсуждения этики, авторства и будущего профессии.

• 4. Депрессия

  • Ощущение, что рутинные задачи автоматизируются, а сложные — пока недоступны для ИИ, что ведет к профессиональному кризису.

  • Пессимизм в отношении будущего карьеры («зачем развиваться, если нейросеть сделает все лучше?»).

• 5. Принятие (растущая группа)

  • Нейросети интегрируются в рабочий процесс как стандартный инструмент (наравне с IDE, поисковиком, стековерфлоу).

  • Смещение фокуса с написания кода «с нуля» на постановку задач, проверку, архитектуру и промт-инжиниринг.

  • Использование ИИ для ускорения решения задач, иногда до 65%.

💡 Что дальше: от принятия к интеграции

Переход к стадии «Принятия» открывает новые профессиональные задачи:

1. Развитие мета-навыков: Умение четко формулировать задачи для ИИ (промт-инжиниринг), критически проверять его выводы и интегрировать результаты в проекты становится ключевой компетенцией.

2. Новое разделение труда: Нейросеть берет на себя рутину (генерация кода, поиск багов, написание документации), а человек фокусируется на сложных системных решениях, архитектуре и творческих аспектах.

3. Неизбежность обучения: Сейчас овладение навыками эффективного взаимодействия с ИИ оценивается экспертами как критически важное для профессиональной релевантности.

Вывод: Хотя часть сообщества все еще проходит стадии сопротивления, основная масса IT-специалистов уже не отрицает нейросети, а активно ищет и находит им практическое применение. Текущий этап — это переход от эмоционального принятия факта существования ИИ к его системной и повседневной профессиональной интеграции.