Проблема не в коді AI, а в тому, що команди втратили знання про систему

Саймон Шпеті (Simon Späti), автор блогу про інженерію даних ssp.sh, у нотатці від 26 вересня 2026 року доводить, що головна проблема не в коді, який генерує AI, а в знаннях, які разом із ним зникають. Команди, за його словами, вже не розуміють, як працює їхня власна система і чому були ухвалені ті чи інші технічні рішення.

Аргумент: посередній код і втрачений задум

На думку автора, AI пише приблизно посередній код, тому слабка кодова база за його допомогою легко підтягується до середнього рівня. Головною перевагою він це не вважає: «Проблема не в коді AI, а в тому, що ніхто нічого не знає і всі просто питають Claude». У такій команді, за його словами, не залишається жодного плану.

Він зауважує, що фахівці, які працювали до появи AI-інструментів, мусили глибоко вивчати свою предметну область, а ці інструменти зробили таке знання «начебто зайвим». Тому новачок, який починає з підказок у незнайомій сфері, цієї основи не набуває.

Що розповідають інженери з великих компаній

Шпеті цитує допис користувача Voxium у X. Автор допису пише, що у великій компанії за пів місяця на новій посаді виявив: специфікації, код, тести, PRD, тікети, їх розв'язання та звіти створює Claude Code. За його словами, команді це не подобається, керівництво вимагає якнайшвидшого випуску, а люди працюють по 12-13 годин на день.

Шпеті наводить цей допис як ілюстрацію своєї тези, а не як виміряні дані; до 28 вересня нотатка зібрала 214 балів на Hacker News.

Команди даних, продакт-менеджери та основи

Протилежну думку, яку цитує автор, висловлює Хойт Емерсон: інженерія даних інша, бо фахівці з даних завжди мусили розуміти продукт і бізнес із першого дня, тож AI лише зменшує для них тертя. Шпеті частково погоджується, але додає, що ця перевага спирається на попередній досвід.

Він також наводить зауваження Шона Біена: люди, які не вміють кодувати, але точно знають, чого хочуть, завжди були цінними. Застереження Шпеті в тому, що така людина тепер може створити продукт, але без навичок програмування фундамент буде слабким, особливо якщо на старті обрано неправильну мову або неправильну модель мислення.

Обслуговування залишається головним викликом

Його висновок: найскладнішою залишається підтримка. Що легше генерувати пайплайн, застосунок чи дашборд, то більше доводиться супроводжувати, і це стає справді складним, коли систему ніхто не розуміє. AI, зазначає він, не може сам собі писати підказки, тому задум, смак, дизайн і архітектура досі мають значення.

Ситуацію Шпеті називає частково самозаподіяною і повторює аргумент із дискусії: якби компанії й далі наймали джуніорів, розрив у знаннях не зростав би так швидко. Він визнає, що зробити це нелегко.