Я знаю количество людей, которым мы реально изменили жизнь
Разговор с основателем Hexlet Кириллом Мокевниным о новом мышлении в эпоху ИИ и его влиянии на программирование
Пока все обсуждают, заменит ли ИИ разработчиков, Кирилл занимается программированием с 2007 года и обучает ему других уже больше десяти лет. Поговорили о том, почему кризис в ИТ не то, чем кажется, как понять качество студента раньше, чем он сам, и зачем лучшим школам нужна терапия.
Интервью
О рынке и панике
Все говорят, что ИИ заменит разработчиков, ИТ остывает, входить некуда. Вы это чувствуете на Hexlet?
Есть красивая история и есть настоящая. Красивая в том, что всех заменит ИИ. Компании очень любят про это говорить: удобно прикрывать сокращения, выглядишь прогрессивным, а не тем, кто просто режет косты.
Настоящая история проще: период пандемии дал большой буст в удаленных форматах работу, с тех пор идет инерция, компании продолжают закрывать проекты и сокращать штат. Это не конец ИТ, это откат от аномального пика. Причем даже после всех увольнений в тех же крупных зарубежных компаниях количество сотрудников все равно выше, чем в 2020 году. Просто на фоне рекордных значений это выглядит как падение.
Студенты это чувствуют? Приходят с другим настроением, чем три-четыре года назад?
Работает простая закономерность: чем меньше компетенции, тем сильнее ощущение, что мир заканчивается. Люди постоянно спрашивают, точно ли профессия выживет, точно ли их не заменят. Хорошая новость в том, что они не отказываются учиться — это страх, а не отказ. Мы уверены, что все будет нормально. Другое дело, что трансформация профессии идет очень серьезная, и это правда.
О качестве обучения
Что важнее для качественного обучения: звездный преподаватель или правильная методология?
Есть такая фраза из мира разработки: плохая методология не может испортить хорошую команду. Плохую команду никакой методологией не вытащишь. Это распространяется на все.
Например, как это работает в реальной жизни? Отбор и преподаватели. Если отбора нет, например, в массовом образовании, очень многое зависит от самого человека, дисциплины и вовлечения. Самые успешные вузы успешны не потому, что у них фантастическая программа, а потому что туда попадают лучшие, и среди лучших отбирают только лучших. Чем выше качество входа, тем выше качество выхода. Все остальное — уже следствие.
Как понять во время обучения, что студент действительно вырастет в хорошего разработчика, а не просто хорошо сдает задания?
Практически никак. Умение хорошо учиться и умение хорошо работать — это разные вещи.
У нас был опыт с колледжем: студенты объединились в команды, работали над общим проектом, и балл давался за результат целиком. Как только они столкнулись друг с другом — сразу переругались. Часть людей просто начала забивать. Но это уже не про знания, а про то, как человек устроен. И давайте сделаем скидку на их возраст и неопытность.
Все настоящее проявляется не на занятиях, а когда человек попадает в реальную командную работу. Поэтому у нас есть собственные проекты в продакшене, куда попадают выпускники после обучения. На таких проектах ребята, которые действительно вовлекаются и работают, быстро находят работу. К сожалению, многие не включаются и поэтому почти не прогрессируют.
Об ИИ и мышлении
ИИ упростил вход в профессию — значит, базовые знания теперь не нужны?
Ровно наоборот. На собеседованиях я теперь прошу кандидатов использовать ИИ — и это лучший способ увидеть, как человек мыслит, не задавая ему вопросов. Вчера собеседовал человека: он застрял, попросил подсказку. Я говорю: попробуй обратиться к ИИ. Как только попытался, сразу видно: у него возникла проблема с формулировкой вопроса, потому что не понимает, в чем вообще проблема.
ИИ не помогает тому, кто движется не туда. Он ответит на неправильный вопрос, и человек сделает из этого неправильные выводы.
Поэтому мы добавляем ИИ в программы, но убирать базу не спешим: пока не вырастет поколение людей, прошедших через это, мы не поймем, как это влияет на способность думать.
Вы говорили, что одного разговора тет-а-тет со студентом достаточно, чтобы сдвинулось мышление. Что там на самом деле происходит?
Проблема почти никогда не в знаниях. Проблема в установках. Есть люди, которые по умолчанию, когда что-то не работает, думают: «Наверное, я что-то сделал не так». А есть те, кто думает: «Это у вас тут все не работает». Первые прогрессируют. Вторые, как правило, нет или с трудом.
Мы года через два после запуска школы полушутя обсуждали, что нам надо объединиться с психологами. Потому что первая и главная проблема у большинства людей не в голове в смысле знаний, а в голове в смысле моделей принятия решений. Это то, что не меняется от урока к уроку.
Если убрать исследования и маркетинг, в чем личная гордость за Hexlet?
Я знаю количество людей, которым мы реально изменили жизнь. Несколько десятков моих выпускников сейчас технические директора в компаниях и сами нанимают людей. Были компании, которые целиком состояли из наших разработчиков несколько поколений подряд.
Когда ты разговариваешь с основателями разных школ программирования, выясняется, что многие из них в свое время учились на Hexlet или брали идеи оттуда. Мы были одними из первых и принесли много того, что потом стало стандартом.
Я знаю, сколько жизней мы изменили к лучшему, и это то, что реально держит команду внутри.