Швидке зростання OpenCode — відкритого AI‑хранеса для розробників, який менш ніж за рік наблизився до 10 мільйонів активних користувачів, — легко сприймати як ще один доказ неминучої AI‑революції. Співзасновник OpenCode Дакс Раад працює з найгарячішою ділянкою ринку — агентами для програмування, де всі гравці одержимі штучним інтелектом. Але попри це, він демонстративно скептичний до гучних пророцтв про «кінець професій», «надлюдську продуктивність» і «нову еліту» в епоху AI.
У розмові на подкасті The Pragmatic Engineer Раад описує те, що сьогодні майже не проговорюється вголос: значна частина сміливих прогнозів про майбутнє роботи з AI — це не стільки холодні аналітичні оцінки, скільки психологічні мантри. Люди в індустрії повторюють їх насамперед для себе, щоб упевнити: у будь-якому сценарії саме вони опиняться серед переможців.
Мантри замість прогнозів: як народжується «майбутнє з AI»
У публічному просторі технологічної індустрії сьогодні панує впевненість. Хтось проголошує, що «через кілька років більшість коду писатимуть моделі». Інші стверджують, що «інженери стануть у десятки разів продуктивнішими», або що «молоді спеціалісти з AI‑швидкістю й класичною базою стануть найціннішим активом у техніці».
Формулювання можуть відрізнятися, але структура одна й та сама: описується майбутнє, у якому людина, що говорить, опиняється в максимально виграшній позиції. Раад формулює це майже карикатурно просто: «Людина, схожа на мене, має всі переваги. Людина, не схожа на мене, має всі недоліки».
Це не випадковість, а закономірність. У ситуації радикальної невизначеності — а саме такою є нинішня фаза розвитку AI — людям важко жити з думкою, що їхня кар’єра, статус і дохід можуть опинитися під загрозою. Набагато комфортніше створити для себе історію, у якій:
- нові технології лише підсилюють уже наявні сильні сторони;
- слабкі сторони або зникають, або стають неважливими;
- конкуренти виявляються менш адаптивними, повільнішими або «застарілими».
Такі історії подаються як прогнози, але функціонують як самозаспокоєння. Це не означає, що вони обов’язково хибні. Але їхня емоційна мотивація часто сильніша за аналітичну.
Психологічний захист у епоху AI: впевненість як броня
Раад прямо називає це захисним механізмом. Коли майбутнє роботи, ролей і статусу в техіндустрії стає туманним, природна реакція — знизити тривогу. Один зі способів зробити це — «впевнено стверджувати майбутнє, у якому ти переможець».
Цей механізм працює на кількох рівнях.
По‑перше, він зменшує когнітивний дисонанс. Якщо людина щодня читає про те, що AI може автоматизувати значну частину її завдань, але водночас продовжує інвестувати в ту саму траєкторію кар’єри, їй потрібно якось узгодити ці дві реальності. Мантра «саме мій профіль буде найціннішим» знімає напругу.
По‑друге, це спосіб зберегти відчуття контролю. Уявлення, що «я розумію, куди все рухається, і вже стою в правильній точці», дає психологічний комфорт. Визнати, що ніхто не знає, як саме AI переформатує ринок праці, набагато важче.
По‑третє, це соціальний сигнал. У публічних дискусіях упевненість часто сприймається як компетентність. Той, хто говорить «я не знаю, як буде», виглядає менш переконливо, ніж той, хто малює чітку картину 2030 року — навіть якщо ця картина більше схожа на проєкцію власних бажань, ніж на аналіз.
Раад звертає увагу: майже кожен гучний прогноз про AI‑майбутнє, який сьогодні циркулює в індустрії, так чи інакше вписується в цю схему. Люди не просто описують можливі сценарії — вони конструюють світ, у якому їхній нинішній набір навичок, досвіду й переконань виявляється оптимальним.
Універсальна історія «я — переможець»: як різні групи переписують майбутнє під себе
Цікаво, що ці самозаспокійливі наративи не обмежуються якоюсь однією групою. Раад говорить про них як про явище, притаманне людям з дуже різним бекграундом. Кожна група бачить у AI підтвердження власної «правильності» — і будує майбутнє, де її сильні сторони стають вирішальними.
Умовний досвідчений інженер із глибокою базою може вірити, що саме поєднання «старої школи» й нових інструментів зробить його незамінним. Молодий спеціаліст, який виріс на AI‑інструментах, може бути переконаний, що «старі» не зможуть перебудуватися й програють у швидкості. Менеджер може вважати, що головною цінністю стане вміння оркеструвати агентів і команди, а не писати код. Підприємець — що виграють ті, хто вміє швидко запускати продукти поверх моделей.
У кожному випадку логіка однакова: майбутнє описується так, щоб максимізувати власні переваги й мінімізувати вразливості. Якщо людина сильна в архітектурі систем, вона уявляє світ, де «глибоке розуміння систем» стає критичним, а рутинний код повністю віддається моделям. Якщо її сила — у швидкому прототипуванні, майбутнє виглядає як нескінченний хакатон, де перемагає той, хто першим зліпить працюючий продукт із готових AI‑блоків.
Ці історії часто суперечать одна одній, але співіснують у публічному просторі без конфлікту. Кожна з них працює насамперед для своєї аудиторії — як спосіб знизити тривогу й підтвердити: «я на правильному боці історії».
Реальність проти наративів: коли AI не створює «суперпереможців»
Особливу вагу цим спостереженням надає те, що Раад говорить із позиції людини, яка працює в самому центрі AI‑хайпу. OpenCode — один із найдинамічніших інструментів для розробників: від приблизно 650 тисяч щомісячних активних користувачів у грудні продукт виріс до 2,5 мільйона в січні, до 6,5 мільйона за місяць до запису подкасту й очікує близько 8 мільйонів у поточному місяці. Загалом менш ніж за рік OpenCode наблизився до 10 мільйонів активних користувачів і майже до мільйона щоденних.
Команда працює в сегменті, де всі конкуренти «супер у AI», а сам продукт — це по суті AI‑агент, який допомагає писати код. Здавалося б, саме тут мали б проявитися ті самі «суперпереможці», які використовують моделі настільки ефективно, що залишають інших далеко позаду.
Але картина інша. Раад відверто говорить: попри те, що «об’єктивно речі стали простішими», він думає так само напружено, як і раніше. Команда використовує OpenCode «агресивно», продукт є критичною частиною їхніх робочих процесів, але всі старі проблеми нікуди не зникли. Вони, як і раніше, борються з пріоритизацією, технічним боргом, якістю рішень.
Більше того, жоден із конкурентів не «розносить» ринок завдяки кращому використанню AI. У просторі, де всі одержимі моделями, немає гігантського розриву між гравцями. Ніхто не демонструє такої переваги в застосуванні AI, яка робила б конкуренцію безглуздою.
Це прямо контрастує з популярними мантрами про «10x‑інженерів завдяки AI» чи «компанії, які в рази швидші за інших». На практиці виявляється, що:
- так, інструменти пришвидшують окремі операції;
- але стратегічні, продуктові й організаційні проблеми залишаються;
- а загальний ландшафт конкуренції не перетворюється на поле, де один‑два гравці миттєво забирають усе.
Цей розрив між наративами й реальністю — ще один аргумент на користь того, що значна частина гучних прогнозів про AI‑майбутнє виконує радше психологічну, ніж описову функцію.
Чому індустрії потрібен холодніший погляд на майбутнє з AI
Скепсис, який демонструє Раад, не означає заперечення користі AI. Навпаки, OpenCode — приклад того, як інструменти на базі моделей можуть стати масовими й справді змінити щоденну роботу мільйонів розробників. Але між «корисною технологією» й «тотальною перебудовою світу праці за сценарієм, зручним для мене» лежить велика дистанція.
Для індустрії, яка звикла жити в режимі постійного хайпу, визнати це непросто. Проте саме зараз, коли AI‑інструменти вже вбудовані в робочі процеси, а не існують лише в демо‑роликах, стає можливим тверезіше оцінювати їхній вплив.
Це означає кілька речей.
По‑перше, варто обережніше ставитися до категоричних заяв про те, хто саме «виграє» в AI‑майбутньому. Досвід OpenCode показує: навіть у сегменті, де AI — ядро продукту, немає магічних «переможців за замовчуванням». Перевага формується не тільки інструментами, а й стратегією, культурою, здатністю робити складні вибори.
По‑друге, потрібно розрізняти прогнози й мантри. Якщо опис майбутнього підозріло добре збігається з поточним профілем того, хто говорить, це привід поставити додаткові запитання. Чи не є це способом знизити власну тривогу? Чи враховує цей сценарій альтернативні траєкторії, де інші групи отримують перевагу?
По‑третє, варто прийняти, що невизначеність — нормальна. Визнати «ми не знаємо, як саме AI переформатує ринок праці» — менш комфортно, ніж проголосити «ось хто точно виграє», але набагато чесніше. І, можливо, продуктивніше: це змушує фокусуватися не на пошуку «ідеальної позиції», а на розвитку гнучкості, здатності вчитися й переосмислювати власну роль.
У цьому сенсі позиція Рада — не песимізм, а спроба повернути дискусію про AI‑майбутнє з площини самозаспокійливих історій у площину реального досвіду. Досвіду, де інструменти справді змінюють роботу, але не скасовують необхідності думати, вибирати й відповідати за наслідки рішень.
Висновок: менше мантр, більше чесності
AI вже став невід’ємною частиною розробки програмного забезпечення, а продукти на кшталт OpenCode доводять, що попит на такі інструменти колосальний. Але разом із цим зростає й спокуса будувати навколо них історії, у яких кожен оповідач автоматично опиняється серед переможців.
Спостереження Дакса Рада нагадують: значна частина цих історій — це не про майбутнє як таке, а про наші страхи й бажання сьогодні. Упевнені заяви про те, хто саме «виграє» в епоху AI, часто більше говорять про психологію мовця, ніж про реальні тренди.
Технологічній індустрії, яка звикла до гучних обіцянок, зараз особливо потрібен інший тон: менше мантр, більше чесності; менше самозаспокоєння, більше готовності визнати невизначеність. І, можливо, саме такий підхід дасть окремим людям і компаніям більше шансів адаптуватися до майбутнього, яке, на відміну від красивих наративів, нікому нічого не гарантує.
Джерело
Building OpenCode with Dax Raad — The Pragmatic Engineer Podcast