Abstract
<jats:p>В статье исследуется, каким образом генеративный искусственный интеллект переопределяет практики современной веб-разработки. Актуальность исследования обусловлена широким внедрением инструментов GenAI, от ассистентов, глубоко интегрированных в IDE и работающих в режиме проактивного автодополнения (как GitHub Copilot), до отдельных диалоговых систем на базе больших языковых моделей, в повседневные циклы разработки, что приводит к сдвигу методологических оснований программной инженерии. Научная новизна заключается в предложенной рамочной модели систематизации влияния GenAI по трем взаимосвязанным измерениям: рост производительности, изменение профиля качества и сопровождаемости кода, а также трансформации смежных творческих процессов. В работе выделяются доминирующие классы моделей, используемых для создания программного кода (LLM) и визуальных материалов; синтезируются эмпирические данные об ускорении выполнения задач; формулируются сопутствующие риски - от уязвимостей безопасности до ухудшения читаемости решений, генерируемых ИИ. Отдельное внимание в работе уделяется изменению профессиональной роли разработчика: аксиологический центр смещается от непосредственного написания кода к его верификации, оркестровке и интеграции (code-reviewing / AI-wrangling). Цель исследования - оценить, каким образом GenAI модифицирует жизненный цикл веб-разработки, выявляя баланс между приростом производительности и новыми вызовами. Методологическую основу составляют систематический анализ научных публикаций, рассмотрение отраслевых отчетов и концептуальное моделирование. В заключение подчеркивается необратимый характер происходящих изменений и формулируются требования к обновленной модели компетенций вeб-разработчика. Материал адресован тимлидам, руководителям проектов, практикующим инженерам и исследователям в области программной инженерии.</jats:p>