Сейчас популярна точка зрения, что инженер, который хочет сохранить свою востребованность, должен всецело погрузиться в изучение ИИ-инструментов и использовать их во всю для решения задач. Мол, если хочешь быть эффективнее, то надо научиться всю свою работу делегировать ИИ. Так вот, эта точка зрения разбивается об очевидную истину: Работа, которую сегодня вы делегируете ИИ, является работой, которую завтра ИИ у вас отнимет. Значит, чтобы получить преимущество, нужно как раз вдвойне сосредоточиться на том, что ИИ делать не умеет (и вряд ли научится до появления AGI). ИИ неплохо пишет код и другие тексты, именно для этого его следует использовать. Но ИИ не сможет спроектировать за вас архитектуру высоконагруженной системы. ИИ не сможет найти в программе утечку памяти или отдебажить многопоточный код. ИИ не сможет предупредить менеджера, что очередное изменение сломает функционал для части пользователей. Словом, ИИ может быть неплохим кодером, но ему не стать инженером. Выходит, глобально ничего не изменилось. По-прежнему нужно учить базу computer science. Повышать уровень экспертизы в своей и смежных специальностях. Улучшать софт-скиллы. Заглядывать "под капот" технологий. Стремиться быть незаменимым.