Работа AI-инженером — это дико: хаос, галлюцинации и разбитые ожидания

Если 2023 и 2024 годы были эпохой золотой лихорадки AI — безграничного хайпа, взлетающих оценок и повального страха упустить момент — то 2026-й официально стал годом аудита. Магия рассеялась, и на её месте осталась суровая правда о том, каково это — строить системы на основе технологий, которые «наверное» работают правильно.

AI-агенты — это не магия

«Они хрупкие, капризные и больше похожи на перекофеиненных стажёров, чем на надёжных сотрудников», — так один из разработчиков описывает свой опыт работы с AI-агентами. Они галлюцинируют, зацикливаются и иногда уверенно заявляют, что 2+2=5. И всё же инженеры продолжают их строить.

Разница между чат-ботом и агентом — в действиях. Чат-бот отвечает на вопросы. Агент делает вещи: бронирует билеты, анализирует данные, отправляет письма, координирует системы. Звучит революционно на демо. В продакшене — это бесконечная борьба с реальным миром.

Если сайт меняет вёрстку или API возвращает неожиданную ошибку, агент часто застревает в бесконечных циклах. Промышленность отходит от универсальных агентов к узкоспециализированным «микро-агентам», которые делают что-то одно — например, планируют встречи или дебажат Python-код — и передают задачи друг другу.

Парадокс продуктивности

Один из самых неудобных фактов 2026 года — «парадокс продуктивности». Компании два года разворачивали AI-копайлоты в ожидании линейного роста эффективности. Логика казалась простой: если AI пишет письмо за пять секунд, сотрудник экономит пять минут.

Реальные данные показали другое. Сотрудники тратили больше времени на промпты, верификацию, редактирование и исправление галлюцинаций, чем на саму работу. Это называют «разрывом доверия».

Когда калькулятор выдаёт число — оно правильное. Когда LLM выдаёт ответ — он скорее всего правильный. Для юридических, медицинских и финансовых применений «скорее всего» недостаточно. Индустрия массово переходит на RAG (Retrieval-Augmented Generation) и верифицируемый AI. Самые успешные внедрения 2026 года — те, где модель идеально цитирует источники и отказывается отвечать, когда не знает, вместо того чтобы галлюцинировать правдоподобную ложь.

Два типа работников будущего

Нарратив о занятости сместился от «вытеснения» к «фрагментации». Страхи, что AI за ночь заменит всех писателей, кодеров и дизайнеров, оказались преувеличены. Вместо этого рынок обесценил среднюю работу и поставил премию на экспертную курацию.

В 2026 году выделяются два типа работников. «Кентавры» переключаются между человеческой работой и AI-работой — мозговой штурм с AI, потом сам пишет черновик. «Киборги» глубоко интегрированы с AI, работая в непрерывном цикле генерации и редактирования в реальном времени.

Экономическая правда: входные позиции исчезают, но заменяются «операторскими» ролями. Джуниор-кодер стал «код-ревьюером». Джуниор-копирайтер — «контент-стратегом». Барьер входа снизился (любой может генерировать код), но барьер мастерства вырос (нужно понимать, хороший ли это код).

Энергетическая стена

Самая неудобная правда AI в 2026 году — его физический след. «Облако» не эфемерно; оно сделано из бетона, кремния и меди, и оно невероятно голодно до электричества.

С ростом моделей и спроса на инференс потребление энергии дата-центрами стало критическим узким местом. В некоторых регионах новым дата-центрам отказывают в разрешениях — местная электросеть просто не выдержит. Обучение одной фронтирной модели в 2026 году потребляет столько же энергии, сколько небольшой город за год.

Это создало расслоение рынка. Элитный уровень — массивные, энергоёмкие модели от техгигантов, которые «сдают интеллект в аренду» за премиум. Периферийный уровень — гонка за оптимизацию «малых языковых моделей», способных работать локально на ноутбуке без разрядки батареи.

Закрытие открытого интернета

Другое важное изменение 2026 года — закрытие открытого веба. В ранние годы AI-компании бесплатно скрейпили весь интернет для обучения моделей. Теперь интернет даёт отпор.

Издатели, художники и платформы возвели стены. Данные больше не бесплатный товар — это класс активов. Высококачественные, созданные людьми данные становятся дефицитом. Интернет всё больше заполняется AI-сгенерированным шлаком — контентом, написанным AI для AI, чтобы обыгрывать SEO-алгоритмы. Если модели обучаются на собственном выводе, они деградируют в качестве — это называют «коллапсом модели».

Эра утилитарности

Что это значит для тех, кто хочет войти в сферу или использовать технологию? Совет прост: игнорируй научно-фантастический хайп. Фокусируйся на конкретных рабочих процессах, гигиене данных и гибридном пересечении человеческого суждения и машинной скорости.

Революция случилась в 2023 году. 2026-й — это реконструкция. AI становится инфраструктурным слоем, как электричество или интернет. Он растворяется в фоне операционных систем, автомобилей, домов. Меньше разговоров с роботом — больше компьютеров, которые наконец понимают, что ты имеешь в виду, а не только что ты печатаешь.