ІТ-галузь зараз — це як будівельний майданчик, де раптово з'явився екскаватор там, де раніше копали лопатами. ШІ змінює все — і, чесно кажучи, набагато швидше, ніж більшість встигає усвідомити. Генеративні моделі вже без проблем пишуть базовий код, автоматизують рутину та миттєво виловлюють синтаксичні помилки. Через це у середовищі розробників дедалі частіше говорять про тривожне: чи витіснять алгоритми людину і що чекає на програмістів у найближчі роки?
Наприкінці минулого року в компанії Zello в Остіні, штат Техас, відбувся закритий корпоратив, під час якого підбивали підсумки року та нагороджували співробітників за внесок у розвиток продукту. Як стало відомо Gazeta.ua, одним із лауреатів внутрішньої премії Zello 2025 Values Award for Impact став український інженер Микола Авасілой. Ця відзнака стала приводом для розмови про те, як штучний інтелект змінює вимоги до професії розробника.
Gazeta.ua поспілкувалася з Миколою про виклики в ІТ, роль AI у розробці та критерії, за якими сьогодні оцінюють сильних інженерів у США. Микола понад 20 років працює зі складними розподіленими системами в Європі та США.
Він переконаний: штучний інтелект не замінить сильного фахівця. Проте він суттєво змінить вимоги до професії та підвищить конкуренцію для тих, хто зосереджується лише на виконанні типових технічних завдань. Виграють ті, хто не просто пише код, а думає про те, як система працюватиме під навантаженням, масштабуватиметься та вирішуватиме реальні завдання користувачів. Хто реально це використовуватиме і навіщо?
Коли штучний інтелект видав перший робочий код, індустрію охопила ейфорія. Проте зараз вона швидко змінилася прагматизмом. Стало очевидно, що писати самі рядки коду — це лише верхівка айсберга.
За останні два роки генеративні інструменти стали звичним елементом роботи багатьох команд розробки. Вони допомагають створювати код, працювати з документацією та автоматизувати частину рутинних процесів. Через це змінюються і вимоги до інженерів. Якщо раніше значна частина роботи полягала у реалізації окремих функцій, то сьогодні роботодавці дедалі частіше шукають фахівців, які здатні проєктувати системи, працювати з архітектурою продукту та ухвалювати технічні рішення з урахуванням бізнес-потреб. Саме цю зміну Микола Авасілой вважає головною трансформацією професії за останні роки.
"Той, хто обмежується лише виконанням окремих технічних задач, може зіткнутися зі зростанням конкуренції, адже частину така роботи вже сьогодні автоматизують нові інструменти. AI робить технічную рутину значно швидшою. Але він не замінює системне мислення, — пояснює Микола Авасілой.Саме тому зараз на перший план виходить архітектура, безпека, масштабованість і розуміння бізнес-цілей"
З Чернівців у Техас: шлях довжиною у 20 років
Микола пройшов класичну та глибоку інженерну школу в Україні. Здобув диплом магістра з Computer Science у Чернівецькому національному університеті імені Юрія Федьковича, а потім крок за кроком накопичував досвід у потужних сервісних та продуктових компаніях — SoftServe, VF&Soft, європейській освітній платформі Lingoda та американському стартапі Spren.
Зараз Микола працює на позиції Staff Software Engineer в Остіні у компанії Zello. Це американська компанія, яка розвиває унікальну real-time push-to-talk комунікаційну платформу для frontline teams (лінійних команд), логістики, транспорту, служб громадської безпеки (public safety) та великих корпоративних клієнтів.
"У Zello мы створюємо архітектуру, де кожна мілісекунда затримки звуку критична. Від цього часто залежить безпека людей на лінії чи в зоні надзвичайних ситуацій. Мій основний внесок як Staff-інженера — це не просто написання серверного коду. Це складні технічні рев'ю, масштабування розподілених систем, відмовостійкість та менторинг команди, — каже розробник. Попри розвиток AI-інструментів, проєктування таких систем усе ще потребує глибокого розуміння архітектури, бізнес-контексту та особливостей роботи продукту"
За внесок у розвиток продукту та вплив на роботу платформи Микола отримав внутрішню нагороду Zello 2025 Values Award for Impact.
Навіщо інвесторам архітектура за $11 мільйонів
Сучасний тех-ринок вимагає від інженера розуміти фінансову та продуктову логіку. Якщо розробник не знає, як його код заробляє або економить гроші для бізнесу, він залишається звичайним виконавцем. Яскравий приклад того, як поєднуються продуктове мислення та технології — попередній кейс Миколи в компанії Spren.
Там інженер розробляв технологію цифрового здоров'я на базі штучного інтелекту та комп'ютерного зору. Платформа оцінювала біомаркери та склад тіла людини через звичайну камеру смартфона. Микола відповідав за повний цикл: від створення мобільних SDK до побудови хмарної інфраструктури та production-систем обробки медичних даних.
Проєкт Spren успішно залучив понад 11 мільйонів доларів інвестицій для запуску camera-enabled biomarker platform.
"За словами Миколи, для інвесторів важливою була не лише сама технологія, а й здатність команди створити продукт, який можна масштабувати та використовувати в реальному середовищі. Коли йдеться про здоров'я людей, система має працювати стабільно, надійно захищати персональні дані та забезпечувати високу якість результатів, — підкреслює Микола Авасілой.Взяти щось із наукової статті і зробити так, щоб воно реально працювало у продакшені без падінь — ось де справжня інженерія, а не в красивих презентаціях"
Раніше, у Lingoda, Микола так само інтегрував технологічні інструменти в системи управління навчанням та автоматизував заплутані процеси сертифікації студентів. А в SoftServe та VF&Soft керував технічними командами у сферах медицини та фінансів. Якщо подивитися на весь його шлях — від Чернівців до Остіна — то виходить цікава закономірність: технології навколо змінювалися кардинально, а от базові питання "чи витримає система?" і "чи захищені дані?" — ні.
Чого штучний інтелект ніколи не навчиться
Як саме змінюються вимоги до сучасного розробника? На думку Миколи, топовий інженер сьогодні має поєднувати кілька критичних якостей.
Перший фактор — і Микола про це говорить досить емоційно — це розуміння того, для кого ти взагалі це пишеш. Не для абстрактного "юзера", а для конкретного водія швидкої чи координатора, який не може дозволити собі жодного лагу. Автоматичні системи не відчувають реального болю клієнта логістичної компанії чи медика на виклику, тому логіку взаємодії все одно вибудовує людина.
Друга важлива навичка — вміння керувати складністю розподілених систем. Зв'язати сотні мікросервісів у хмарі, налагодити процеси безперервної інтеграції та оптимізувати бази даних під мільйони запитів — це суто людська архітектурна задача.
При цьому сильний фахівець використовує автоматизацію як розумного асистента: віддає їй шаблонний код чи генерацію тестів, а свій час звільняє для проектування високорівневих систем. І ще одна річ, яку алгоритм точно не замінить — це коли досвідчений інженер сідає поруч із джуніором і пояснює, чому ось це швидке рішення через рік стане головним болем для всього проєкту. Алгоритмам це не делегуєш.
Звучить як банальщина, але по суті: юзер хоче, щоб не лагало і не зливало його дані, бізнес — щоб сервер не падав у п'ятницю ввечері, а інвестор — щоб через рік це все ще існувало. Досягти цього — справжнє мистецтво.
"Чесно кажучи, майбутнє за тими, хто може взяти складну ідею і зробити з неї щось, що реально працює і приносить гроші — а не просто красиво виглядає на слайдах. Ми досі міряємося рядками коду, як ніби це 2005 рік — час вже від цього відійти. Головна метрика тепер — це бізнес-вплив вашого рішення. Нові інструменти дали нам усім неймовірне прискорення. Найбільшу перевагу отримають ті фахівці, які зможуть використати нові інструменти для створення масштабованих і надійних продуктів", — підсумовує Микола Авасілой.
1 
1
Коментарі