Керівник напрямів ChatGPT і Codex в OpenAI Тібо Сотьйо працює з тим самим стеком технологій, на якому сьогодні тримається значна частина генеративного AI. У розмові на каналі Silicon Valley Girl він описує, як агентні системи та інструменти на кшталт Codex уже переформатовують програмування — і чому, попри це, попит на технічних людей не зникне, а навпаки посилиться.
Це не історія про те, як «AI забере роботу розробників». Це історія про те, як змінюється сама сутність інженерії: від набору коду — до проєктування систем, прийняття компромісів і відповідальності за те, що створюють агенти.
75% коду пише AI — але відповідальність усе ще людська
Один із найяскравіших маркерів масштабу змін — цифра з табору Google: компанія повідомляла, що близько 75% її коду зараз генерується AI. Для індустрії, де роками точилися суперечки, чи можна довірити машині хоча б автодоповнення, це радикальний зсув.
Але ця цифра легко вводить в оману, якщо сприймати її як доказ того, що «інженери більше не потрібні». Сотьйо наполягає на протилежному: люди залишаються повністю відповідальними за код, який з’являється за допомогою AI. Якщо фрагмент, згенерований агентом, ламає систему, це не «помилка моделі» — це помилка того, хто інтегрував цей код.
Цей акцент на відповідальності важливий з кількох причин.
По‑перше, AI‑інструменти знімають бар’єр входу в написання коду, але не скасовують потребу розуміти архітектуру, залежності, безпеку та довгострокову підтримку. Можна попросити агента «зробити мікросервіс для X», але саме людина вирішує, як цей сервіс впишеться в існуючу систему, які контракти API будуть стабільними, як поводитися з даними.
По‑друге, відповідальність за код — це відповідальність за бізнес‑ризики. Помилка в податковому калькуляторі, системі білінгу чи модулі авторизації несе юридичні та фінансові наслідки. AI може автоматизувати рутину, але не бере на себе юридичну чи етичну відповідальність.
По‑третє, розуміння системи не можна делегувати. Сотьйо прямо говорить: «ви не можете аутсорсити розуміння». Навіть якщо агент написав більшу частину коду, саме людина має тримати в голові, як усе це працює разом, де вузькі місця, які припущення закладені в логіку. Без цього будь‑яка спроба масштабувати продукт перетворюється на мінне поле.
У підсумку 75% AI‑коду — це не кінець інженерії, а кінець епохи, коли цінність розробника вимірювалася кількістю набраних рядків. Новий дефіцит — не в «людях, які вміють писати код», а в людях, які вміють ним керувати як системою.
Від «вибивання коду» до системного дизайну: чому технарі нікуди не зникнуть
Сотьйо очікує, що попит на технічних спеціалістів залишатиметься високим, навіть якщо агенти й далі братимуть на себе дедалі більшу частину безпосереднього написання коду. Причина в тому, що вузьке місце зміщується: з набору тексту — на проєктування систем і прийняття інженерних компромісів.
AI‑асистенти вже сьогодні здатні:
- швидко створювати прототипи функцій;
- генерувати шаблонні частини інфраструктури;
- підказувати виправлення помилок і тестів.
Але вони не приймають рішень про те, як виглядатиме цілісна система. Саме людина вирішує, де провести межу між сервісами, як організувати зберігання даних, які частини варто оптимізувати, а які — залишити простими заради швидкості розробки.
Це особливо помітно на етапі масштабування продукту. Сотьйо вважає, що повне усунення потреби в «більш технічній людині» при масштабуванні програмного забезпечення — перспектива ще дуже далека. Навіть якщо неінженер може зібрати робочий прототип за допомогою агента, перетворити його на надійну, безпечну, масштабовану систему без участі досвідченого інженера сьогодні практично неможливо.
Тут виникає новий розподіл ролей. З одного боку, креативні люди без глибокого технічного бекграунду отримують змогу самостійно запускати експерименти. З іншого — зростає потреба в інженерах, які:
- розгрібають успішні прототипи й перетворюють їх на продакшн‑системи;
- стандартизують хаотичні рішення, народжені в «режимі експерименту»;
- забезпечують безпеку, надійність і підтримуваність коду, який частково писався агентами.
У цьому сенсі кар’єра розробника стає ближчою до ролі архітектора й технічного продюсера, ніж до класичного «кодера». Важливішими стають уміння ставити завдання агентам, формулювати обмеження, перевіряти гіпотези й будувати довгострокову еволюцію системи.
Вибух прототипів і нова хвиля попиту на інфраструктуру
Один із ключових прогнозів Сотьйо — справжній вибух кількості інфраструктури та застосунків, які будуть створюватися завдяки AI. Причина проста: агенти різко здешевлюють і прискорюють перший крок — перетворення ідеї на робочий прототип.
Якщо раніше для цього потрібна була команда або принаймні один інженер, сьогодні достатньо креативної людини з базовим розумінням задачі й доступом до Codex‑класу інструментів. Агент може:
- згенерувати початковий код;
- підключити базу даних;
- налаштувати простий інтерфейс;
- навіть інтегруватися з поширеними сервісами через API.
Це означає, що:
- підприємці з нетехнічним бекграундом зможуть запускати більше експериментів;
- внутрішні команди в корпораціях швидше створюватимуть внутрішні тулінги;
- окремі фахівці зможуть будувати «особисті» інструменти під власні процеси.
Але кожен успішний прототип, який виходить за межі «іграшки для себе», створює попит на серйозну інженерію. Якщо продукт починає приносити гроші, працювати з чутливими даними або обслуговувати тисячі користувачів, виникає потреба:
- перевірити безпеку;
- оптимізувати продуктивність;
- забезпечити резервування й відмовостійкість;
- організувати процеси релізів і моніторингу.
Сотьйо прямо прогнозує: саме тому попит на технічних людей не впаде. Навпаки, чим легше стає створювати нові речі, тим більше з’являється роботи для тих, хто вміє робити їх стабільними.
Це схоже на те, як поява конструкторів сайтів не знищила професію веб‑розробника, а радше розширила ринок: прості сайти стали доступними всім, а розробники зосередилися на складніших продуктах і кастомних рішеннях. З AI‑агентами відбувається те саме, але в масштабі всієї інфраструктури.
«Vibe‑інженерія» на практиці: як Codex стає робочим середовищем
Для Сотьйо Codex — не просто «розумний автокомпліт», а повноцінне робоче середовище. Він використовує його настільки щільно, що особисті нотатки веде прямо в Codex, дозволяючи системі накопичувати «пам’ять» про проєкти, ідеї та контекст.
Це дає кілька практичних ефектів.
По‑перше, Codex стає не лише генератором коду, а й інструментом для стратегування. Сотьйо використовує його, щоб продумувати продуктові наративи, порядок релізів, структуру проєктів. Коли всі нотатки, рішення й варіанти зберігаються в одному агентному середовищі, воно може:
- нагадувати про попередні обговорення;
- пропонувати логічну послідовність кроків;
- швидко збирати «зведення» з розрізнених фрагментів.
По‑друге, накопичена пам’ять дозволяє буквально «зливати» її в документи за запитом. Якщо інженер тижнями обговорював у Codex архітектурні рішення, агент може за хвилини сформувати технічну специфікацію, огляд ризиків або презентацію для керівництва, спираючись на вже відомий контекст.
По‑третє, Codex інтегрується з наявними продуктивними застосунками — поштою, календарем, документами. Це означає, що для багатьох задач не потрібно вручну збирати файли чи копіювати текст: агент сам «витягне» потрібні листи, зустрічі, нотатки й підготує, наприклад, зведення по проєкту або план спринту.
Усе це наближає інженерну роботу до того, що Сотьйо й інші в індустрії іноді називають «vibe‑coding» або «vibe‑інженерією»: коли розробник більше формулює наміри, обмеження й «відчуття» бажаного результату, а не вручну прописує кожен крок.
Але саме тут особливо важливо пам’ятати про межі. Сотьйо застерігає від спокуси «використовувати агентів для всього» занадто рано. Є завдання, які сьогодні ще знаходяться «вище кривої можливостей» моделей. Експериментувати з ними корисно, але будувати на цьому критичні системи — передчасно.
Дані, пам’ять і «тон голосу»: як інженери готують ґрунт для агентів
Щоб агенти працювали ефективно, їм потрібен якісний вхід — структуровані дані, зрозумілий контекст, приклади бажаної поведінки. Сотьйо описує власний підхід до організації цього середовища.
Сьогодні він тримає все в локальних файлах: папки з проєктами, нотатки, допоміжні матеріали. Агент допомагає підтримувати цю структуру в порядку, а з часом вона «обростає» новими файлами й зв’язками. Але вже в найближчі місяці, за його оцінкою, ця логіка переїде в хмару: пам’ять і файли агентів перестануть бути прив’язаними до конкретного ноутбука чи телефону.
Це важливо й для інженерів, і для інших знаннєвих працівників. Замість того, щоб налаштовувати окремого агента на кожному пристрої, користувач отримує єдину «персону», яка:
- має спільну пам’ять;
- бачить однакові проєкти;
- може працювати з будь‑якого місця.
Окрема тема — «тон голосу» та стиль комунікації. Сотьйо радить не намагатися описати його словами на кшталт «пиши професійно, але дружньо», а давати агенту реальні приклади: попередні розсилки, фрагменти записів, повідомлення в різних контекстах. Для інженерів це означає, що документація, коментарі в коді, RFC‑документи можуть стати «тренувальним корпусом» для агентів, які надалі допомагатимуть підтримувати єдиний стиль технічного письма в команді.
Важливо й те, що не все має жити у вигляді файлів. Codex уміє безпосередньо звертатися до вже наявних інструментів — пошти, календаря, документів у хмарі — й витягувати потрібні дані звідти. Для інженерних команд це відкриває можливість будувати агентів, які:
- автоматично збирають статуси з таск‑трекерів і листувань;
- готують дайджести змін у коді й інфраструктурі;
- допомагають новачкам орієнтуватися в історії проєкту.
Усе це знову повертає нас до питання відповідальності: чим більше доступів має агент, тим важливіше розуміти, що саме він може робити з цими даними й як контролюється його поведінка.
Автоматизація без відмови від контролю
Сотьйо описує майбутнє, у якому «особистий асистент‑агент» на комп’ютері стане нормою. Такий агент зможе:
- налаштовувати фільтри в пошті;
- допомагати з податковими розрахунками;
- виконувати рутинні операції на кшталт регулярних звітів чи моніторингу.
Уже сьогодні він говорить про функціональність на кшталт Auto Review, де один агент перевіряє дії іншого, знижуючи ризики небажаних або небезпечних кроків. Це дозволяє запускати агентів у більш автономному режимі й довіряти їм роботу з чутливими даними.
Але навіть із такими механізмами безпеки відповідальність не зникає. Сотьйо підкреслює: людина в кінцевому підсумку відповідає за те, що робить агент від її імені — чи йдеться про код, чи про податки, чи про листування з клієнтами.
Для розробників це означає, що:
- зростає роль рев’ю та моніторингу дій агентів;
- з’являються нові практики «аудиту» AI‑систем;
- інженерна етика доповнюється питаннями про те, що саме можна делегувати моделі, а що має залишатися під прямим людським контролем.
Це не повернення до ручної роботи, а радше поява нового шару управління: інженер стає не лише автором коду, а й «менеджером» агентів, які цей код пишуть, тестують і розгортають.
Висновок: кар’єра розробника в епоху агентів
AI‑агенти й інструменти на кшталт Codex уже змінили програмування настільки, що великі компанії можуть дозволити собі, щоб більшість коду генерувалася моделями. Але це не скасовує потреби в людях — воно змінює, за що саме цим людям платять.
У новій реальності цінність розробника визначається не швидкістю набору коду, а здатністю:
- проєктувати системи, які витримують масштаб;
- приймати технічні й продуктові компроміси;
- керувати агентами й відповідати за їхні результати;
- перетворювати хаотичні прототипи на надійну інфраструктуру.
Сотьйо очікує вибуху кількості застосунків і інфраструктури, створених завдяки тому, що креативні люди зможуть швидко прототипувати свої ідеї з AI. Кожен такий успішний прототип — це нова робота для інженерів, які мають зробити його безпечним, масштабованим і підтримуваним.
Для тих, хто будує кар’єру в розробці, це означає одне: ігнорувати AI вже не вийде, але й боятися його як конкурента немає сенсу. Натомість варто навчитися працювати з агентами як із повноцінними інструментами, розвивати навички системного мислення й прийняття рішень — і зайняти місце там, де машини поки що не можуть: у ролі того, хто розуміє, що саме вони будують і навіщо.