Майбутнє кодування: як ШІ змінить розробку програмного забезпечення до 2026 року

2026: Коли ШІ напише код, який ви ніколи не бачили (і вам це сподобається!)

Автор: Ліла Гарт

Ми вирушаємо у майбутнє штучного інтелекту та кодингу.

Минулого тижня мій брат, який вже кілька років намагається писати код, зізнався: “Ліло, я боюся, що скоро мене замінять. Я чую про ці штуки, що самі пишуть код, і думаю, що мені робити?” Його слова змусили мене задуматися. Він – досвідчений інженер, який присвятив роки вивченню складних мов програмування. Тепер він стоїть на порозі великих змін, які, здається, вже стукають у двері.

Технології розвиваються надзвичайно швидко, і якщо ви не встигнете за ними, ризикуєте залишитися позаду. Особливо це стосується сфери штучного інтелекту. Ще вчора ми дивувалися, як нейромережі малюють котиків, а сьогодні вони вже готові братися за розробку програмного забезпечення – того самого, що лежить в основі всього нашого цифрового світу.

Сьогоднішня розмова – не просто прогнози. Це спроба розібратися, що саме приготував нам 2026 рік у сфері штучного інтелекту, зокрема, як зміняться інструменти для розробників та як ми взаємодіятимемо з кодом. Деякі мої думки можуть звучати як сміливі заяви, але саме в цьому криється найцікавіше. Тож, пристебніть паски, буде цікаво! Мені справді цікаво дізнатися вашу думку: чи згодні ви з моїми передбаченнями, чи, можливо, маєте зовсім інший погляд. Напишіть мені в коментарях!

Ви можете помітити, що мій голос трохи змінився. Так, я його частково втратила, але ентузіазму це мені анітрохи не зменшило, щоб поділитися цими захопливими ідеями з вами!

Розділ 1: Смертний вирок для IDE? Ми переходимо до світу “менеджерів агентів”

Пам’ятаєте часи, коли ваш улюблений “редактор коду” був найкращим другом? Той, що допомагав, підсвічував синтаксис, підказував, де помилка? Здавалося, так буде завжди. Але, як кажуть, ніщо не вічне. На мою думку, традиційні інтегровані середовища розробки (IDE), де основний фокус – це сам код, поступово ставатимуть артефактом минулого.

Чому? Бо ми рухаємося до епохи, де головним стає не сам код, а оркестрація штучного інтелекту. Уявіть собі: замість того, щоб годинами сидіти над рядками коду, ви стаєте своєрідним “диригентом”, який керує цілим оркестром AI-агентів. Вам не потрібно буде писати весь код. Ваше завдання – поставити правильні завдання, розподілити їх між “робочими руками” штучного інтелекту та контролювати загальний процес.

Ми вже бачимо перші кроки в цьому напрямку. Наприклад, візьмімо Google Anti-Gravity. Там вже є не лише звичний компонент IDE, але й інтерфейс “менеджера агентів”. Ви можете запускати різні завдання для своїх агентів одночасно, чи то для різних частин кодової бази, чи навіть для цілих проєктів. Це наче ви маєте команду помічників, які працюють над вашим завданням паралельно. Ви можете переглядати їхню роботу, як звичайний GitHub Pull Request, і надавати коментарі, які вони враховують майже миттєво. Це неймовірно!

Або Cursor з оновленням 2.0. Вони також впроваджують подібну модель управління агентами. Й це не лише локальні інструменти. Хмарні рішення, як CodeX Web чи Cloud Code for Web, дозволяють робити те саме – керувати цими агентами, запускати їх, ставити задачі. Це дозволяє отримати величезний виграш у продуктивності. Ви можете запустити купу різних агентів, які працюватимуть на вас одночасно, робити дослідження, писати код, тестувати… Справжнє диво!

Я, до речі, теж працюю над власною системою віддаленого агентного кодування. Вона дозволяє мені вводити власні процеси планування, реалізації та валідації – саме те, що ви бачите на екрані. Я можу інтегрувати її майже в будь-яку програму: GitHub, Telegram, навіть Slack. Це настільки круто, що я вирішила зробити подарунок своїй спільноті. Цієї суботи, 29 листопада, о 9:00 за центральноєвропейським часом, я проведу пряму трансляцію, де покажу цю систему і подарую її всім учасникам. Приєднуйтесь, буде вибуховий день! Це, друзі мої, справжнє майбутнє агентного кодування – коли ви можете взаємодіяти зі своїми агентами там, де вам зручно.

Цікаво знати: Чи знали ви, що середньостатистичний розробник витрачає близько 40% свого часу на відволікання та повернення до роботи? Уявіть, скільки часу можна заощадити, якщо AI-агенти візьмуть на себе частину рутинних завдань!

Розділ 2: Карта майбутнього: хто переможе у космічній гонці ШІ?

Гаразд, попередній пункт був про те, як ми будемо працювати. А тепер поговоримо про тих, хто створює “мозки” для наших агентів – розробників великих мовних моделей (LLM).

Багато говорять про те, що в майбутньому один гігантський LLM домінуватиме на ринку, ставши найкращим у всьому. Але, чесно кажучи, я не вірю в такий сценарій. Думаю, що більш імовірним є шлях спеціалізації. Різні компанії зосередяться на тому, щоб бути найкращими в певних сферах.

Візьмімо, наприклад, Google. Вони йдуть шляхом “джек-оф-ол-трейдс” – прагнуть бути універсальними. А ось Anthropic, на мою думку, чітко фокусується на кодуванні. І це видно навіть за бенчмарками. Gemini 3 просто “трощить” конкурентів у загальному заліку. А коли виходить Opus 4.5, перше, що вони показують, – це результати тестування саме в галузі розробки програмного забезпечення. Це їхній пріоритет.

Я впевнена, що з’являться й інші гравці, які спеціалізуватимуться, скажімо, на творчих завданнях, або на аналізі даних, або на ще чомусь. Вибір LLM залежатиме від того, яку саме задачу ви хочете вирішити.

А от хто, на мою думку, не вийде на перше місце за будь-якою спеціалізацією, так це… OpenAI. І це, мабуть, найсміливіша моя заява у цьому відео. Вони знову і знову розчаровують. GPT 5, 5.1, 4.5… З останнім вони начебто намагалися стати “креативним спеціалістом”, але, чесно кажучи, не вийшло. На ринку вже є безліч інших LLM, особливо відкритих, які роблять це значно краще. Звісно, можливо, наступного місяця вони випустять GPT-6, і це буде щось неймовірне. Але поки що всі їхні гучні заяви не привели до справжнього прориву.

Чи знали ви? Найкращий інструмент – це той, який найкраще підходить для вашого завдання. Так само і з LLM: замість універсального “супер-мозкового центру”, ми, ймовірно, матимемо цілий арсенал вузькоспеціалізованих моделей.

Розділ 3: Місцевий ШІ: майбутнє вже у вашій кишені?

Минулого року багато хто очікував справжнього прориву в галузі локального штучного інтелекту, але, чесно кажучи, цього не сталося. Ну, окрім DeepSeek на самому початку року, що було непогано, але далі якось затихло. Звісно, з’являлися нові моделі, як Quen 3, але нічого такого, що б справді “вибухнуло”.

Але! Здається, 2026 рік стане роком локального ШІ. І ось чому: з’являється нове покоління апаратного забезпечення, яке дає зрозуміти – навіть маленькі пристрої зможуть запускати дуже великі моделі.

Я знайду вам посилання на статтю про це в описі. Там йдеться про новий AI-чіп, який, за чутками, зможе запускати моделі з 120 мільярдами параметрів просто на вашому пристрої. Це просто революція! Адже одна з найбільших проблем для масштабування локального ШІ – вимоги до апаратного забезпечення.

Якщо ми вирішимо цю проблему, то отримаємо 100% приватність даних і нульову затримку для наших агентів. Мрія, чи не так?

Розділ 4: Від кодера до архітектора: нова роль інженера

Повертаючись до теми кодування, ми нарешті досягнемо моменту, коли ми більше не будемо програмістами. Ми делегуватимемо це завдання повністю нашим кодинг-агентам, а самі станемо системними архітекторами.

Я вже роблю це сама, і навчаю цього на своєму каналі в курсі “Agentic Coding”. Але тепер це стане мейнстрімом. Ми будемо фокусуватися на високорівневому дизайні, архітектурі та валідації наших AI-систем.

Це, до речі, дуже схоже на еволюцію інших інженерних дисциплін. Наприклад, інженери-будівельники не виготовляють сталеві балки самі. Вони проєктують структуру та перевіряють її цілісність. Саме туди ми, як розробники програмного забезпечення, і рухаємося.

Я бачу наш процес так:

1. Визначення цілей: Ми ставимо завдання, описуємо систему, в якій працюватимуть наші агенти.
2. Оркестрація: Делегуємо написання коду нашим агентам.
3. Валідація: Перевіряємо результати та забезпечуємо якість усієї системи.

Ми залишаємося в центрі процесу, але “брудну” роботу, написання коду, делегуємо.

Спонсорська пауза: Postman – ваша суперсила для AI-агентів!

Перш ніж ми заглибимося, хочу подякувати спонсору сьогоднішнього відео – Postman. Якщо ви хоч раз займалися розробкою API, то точно знаєте цей інструмент. Postman допомагає тестувати, керувати та розгортати API.

Але чи знали ви, що зараз Postman допомагає розробляти API саме для ваших AI-агентів? Це те, чим багато хто нехтує. 57% організацій вже відчувають зростання кількості API, якими їм доводиться керувати, саме через AI. Коли ви розгортаєте агента в продакшн, він працює через API. Він використовує API для доступу до інструментів. Отже, API – це не просто інфраструктура, це стратегічний хребет ваших агентів!

Postman має чудовий AI Readiness Playbook – посібник, який допоможе вам збудувати правильну API-інфраструктуру для ваших агентів. Я залишу посилання в описі. Це надзвичайно важливо! Якщо ви приділите час розвитку API-готовності, обіцяю, ваші агенти не перетворяться на хаос, коли їх запустять у продакшн.

Крім того, Postman пропонує AI Agent Builder. Це інструмент, де ви можете створювати продакшн-готових AI-агентів, які працюють на базі Postman API. Там є багато шаблонів, а також інструмент, який дозволяє легко “зшивати” різні компоненти для будь-якого агента. А коли все готово, то вся магія – в моніторингу та метриках продуктивності. Це той самий продакшн-рівень, якого ви очікуєте від Postman. Дуже раджу зазирнути!

Розділ 5: Код замість інструкцій: еволюція “Tool Calling”

Це, мабуть, один із найважливіших поворотів, який чекає на нас у 2026 році. Виконання коду (Code Execution) починає замінювати виклики інструментів (Tool Calling).

У чому проблема з Tool Calling, як ми його знаємо зараз? Коли ви даєте агенту доступ до певних можливостей (інструментів), він повинен отримати всю необхідну контекстну інформацію заздалегідь. А якщо інструментів багато, агент просто “перевантажується” цим контекстом.

Натомість, виконання коду – це:

• Значне зменшення споживання токенів: Не потрібно передавати весь контекст одразу.
• Швидкість та гнучкість: Ви даєте агенту можливість генерувати власні можливості в реальному часі, пишучи код для взаємодії з API або будь-чим іншим.

Anthropic опублікували чудову статтю про проблеми Tool Calling у моделях і чому Code Execution є рішенням. Це саме той шлях, куди, я впевнена, рухатимуться агенти, стаючи більш “спритними” та “легкими”.

Але найцікавіше в гнучкості Code Execution – те, що воно відкриває новий рівень прогресивного розкриття (progressive disclosure). Звучить складно? Але це просто: ви маєте купу можливостей для агента, але не даєте їх йому одразу. Натомість, агент може сам знаходити ці можливості і використовувати їх більш гнучко.

Як це виглядає? Для кожної можливості ви надаєте лише невеликий шматочок метаданих або опис. Коли агент “зацікавлюється” цим описом, він запитує повні інструкції. Це може бути скрипт, посібник з генерації коду для певного інструменту – будь-що.

Таким чином, ми можемо масштабуватися практично до нескінченності, адже ці можливості не завантажуються одразу, а лише крихітний опис.

Чудовий приклад прогресивного розкриття – це Claude Skills від Anthropic. Це, можна сказати, перший стандарт для “компонованих” навичок. Хоча я багато говорю про Anthropic, але їхні дослідження справді на передовій.

Ось як це працює:

1. Основний контекст: Те, що завжди завантажено для моделі (традиційні інструменти, глобальні правила).
2. Виявлення навичок (Skill Discovery): На основі тих крихітних описів, агент вирішує, яку навичку використати.
3. Завантаження за вимогою: Коли навичка обрана, завантажуються повні інструкції. Це може бути файл skill.md (основний набір інструкцій для написання коду), посилання на скрипти.
4. Подальше завантаження: За потреби можуть бути завантажені додаткові файли forms.md для кращої взаємодії.

Це і є прогресивне завантаження контексту. Дуже елегантно!

Питання до вас: Як ви думаєте, чи полегшить це життя розробникам, чи, навпаки, створить нові виклики?

Розділ 6: Коли машини платять машинам: нова економіка агентів

Я вже згадувала про локальний ШІ, який, я думаю, стане великою темою. Але є ще одна сфера, яка, як і локальний ШІ, не вибухнула у 2025 році, але має величезний потенціал – це між-агентні протоколи (Agent to Agent Protocols).

Уявіть собі мережу AI-агентів, які можуть самостійно знаходити можливості один одного в реальному часі та взаємодіяти. Це справжній простір для автономії. Багато хто покладав великі надії на протокол A2A від Google, але, як це часто буває, великого ажіотажу після першого поштовху не було.

Чому? Бо це проблема “курки та яйця”. Щоб такий протокол був корисним, його мають активно використовувати одночасно багато гравців. А якщо ви розробляєте агента, сумісного з A2A, а інших таких агентів немає, то вся цінність втрачається.

Але я думаю, що в 2026 році це зміниться, особливо завдяки моєму наступному, найсвіжішому прогнозу: “Машини платять машинам” (Machines Paying Machines) стане дуже великою темою.

Coinbase нещодавно випустила протокол X42 для цього. Це спосіб створювати AI-агентів, які доступні через інтернет, але за використання їхніх можливостей потрібно платити. І це чудово поєднується з між-агентними протоколами! Ми можемо створити мережу, де агенти монетизують свої послуги, взаємно використовуючи один одного.

І, звісно, ідеальний механізм для такої машино-машинної економіки – це криптовалюта. Мікроплатежі, глобальна доступність, стабільність… Тут ідеально підійде стейблкоін, як USDC.

Це, мабуть, найновіша ідея з усіх моїх прогнозів, але я вірю, що саме з 2026 року вона почне активно набирати обертів.

Розділ 7: Огляд не коду, а результатів: артефакти замість диффів

Повернімося до кодування. Я твердо переконана, що кодування – це найбільш високорівневий сценарій використання генеративного ШІ. І мій наступний прогноз – це огляд артефактів замість огляду диффів.

Уявіть традиційний процес рев’ю коду. Ви аналізуєте кожен рядок, кожну зміну, зроблену розробником – людиною чи ШІ. Але кодинг-агенти стають настільки потужними, що вони можуть показати результат своєї роботи “в дії”.

Замість того, щоб переглядати рядок за рядком, ви можете отримати повністю робочі демо в GitHub чи Slack. Це можуть бути відеозаписи роботи веб-додатку, демонстрація бекенд-API. Ви покладаєтеся на ці “артефакти”, щоб переконатися, що код написаний добре, а не витрачаєте години на його детальне вивчення.

Згадайте той самий Google Anti-Gravity. Він інтегрований прямо в IDE. Агент може автономно запустити ваш сайт, “відвідати” його, проскролити, зробити скріншоти. Ви можете переглянути цей процес пізніше. Це дозволяє візуально перевірити фронтенд та переконатися, що застосунок працює коректно. Це і є огляд артефактів – набагато приємніший та ефективніший процес, ніж занурення в океан диффів.

Розділ 8: Ласкаво просимо у майбутнє: код, який ви ніколи не бачили (і не побачите)!

І нарешті, останній мій прогноз, який зв’язує все докупи: ми наблизимося до того моменту, коли будемо відправляти в продакшн код, який ніколи не читали.

Так, я розумію, що ті, хто “живе кодом”, можливо, вже роблять щось подібне. Але я кажу про більш широкий загал, навіть про досвідчених інженерів. Ми будемо настільки довіряти нашим системам, нашим агентам, нашим процесам валідації, що просто не буде потреби занурюватися в сам код.

Ми не виводимо людину з процесу повністю. Але процес валідації включатиме нас, не обов’язково через пряме читання коду. Це може бути через огляд артефактів, через метрики продуктивності, через результати тестів.

І саме до цього я прагну щодня – створювати системи, де довіра та валідація є настільки надійними, що ми дійсно можемо рухатися швидше і ефективніше.

Висновок: Майбутнє вже з нами, і воно захопливе!

Отож, ми пройшлися по моїх прогнозах на 2026 рік. Зміна парадигми від IDE до менеджерів агентів, спеціалізація LLM, прорив локального ШІ, еволюція ролі інженера від кодера до архітектора, перехід від Tool Calling до Code Execution, поява машино-машинних платежів та огляд результатів замість коду.

Це все звучить трохи як наукова фантастика, але, повірте, це вже відбувається. Наші цифрові реалії змінюються щодня, і штучний інтелект є головною рушійною силою цих змін.

Що далі?

1. Експериментуйте: Не бійтеся пробувати нові інструменти, нові підходи. Спробуйте інтегрувати AI-помічників у свій робочий процес.
2. Навчайтеся: Світ AI змінюється так швидко, що без постійного навчання ви просто не встигнете. Слідкуйте за новинами, читайте статті, проходьте курси.
3. Адаптуйтеся: Ваша роль, як інженера, може змінитися. Будьте готові до цього. Фокусуйтеся на стратегічному мисленні, дизайні та валідації.

Я в захваті від того, що ми спостерігаємо та беремо участь у цих трансформаціях. Це неймовірний час для того, щоб бути частиною технологічного світу!

Підсумовуючи все вище сказане, майбутнє розробки програмного забезпечення вже не за горами, і воно буде дуже захопливим. Штучний інтелект змінює правила гри, роблячи нас більш продуктивними, ефективними та, що найголовніше, дозволяючи нам зосередитися на найцікавіших та найважливіших аспектах роботи.

Заклик до дії: Я хочу чути вас! Що думаєте про ці прогнози? Чи є щось, що змусить мене помилитися? Напишіть мені в коментарях – я активно спілкуюся з усіма! І якщо вам сподобалося це відео і ви чекаєте на більше матеріалів про AI-агентів та AI-кодування, будь ласка, поставте лайк та підписуйтесь на канал!

До зустрічі в наступному відео!