Ótima análise!

Essa discussão toca num ponto essencial que poucos têm coragem de admitir: programação não é digitação glorificada.
Estamos vivendo uma crise silenciosa onde a matemática, a base estrutural da computação, foi reduzida a um obstáculo opcional – e pior, tratada como um resquício acadêmico "desnecessário". O resultado? Um mercado repleto de desenvolvedores que não sabem distinguir um problema NP-difícil de um bug de tipagem, que confundem "otimização" com "rodar mais rápido na minha máquina" e que escrevem código sem entender os princípios matemáticos que sustentam cada estrutura de dados e algoritmo que utilizam.

A questão aqui não é elitismo acadêmico ou purismo matemático. É um problema estrutural: quem não entende matemática, inevitavelmente se torna um refém da abstração alheia. E o que acontece quando essa abstração falha? Pânico, Stack Overflow e tentativa e erro até "funcionar". Isso não é engenharia, isso é gambiarra glorificada.

Quer um exemplo prático? Machine Learning está por toda parte, mas quantos dos entusiastas de IA conseguem explicar o que é um espaço vetorial? Ou como funciona uma decomposição em valores singulares (SVD)? Sem isso, estão apenas chamando APIs, torcendo para o modelo cuspir algo útil. O mesmo vale para otimização de banco de dados, eficiência de código e até mesmo algo trivial como física em jogos.

A desculpa do "mas eu só faço CRUDs" só vai te manter empregado até o dia que uma nova tecnologia substituir sua stack.
Frameworks vêm e vão. A matemática permanece.

Se programar é seu fim, ok, continue decorando frameworks. Mas se seu objetivo é realmente entender computação, então pare de evitar a matemática e abrace-a. Porque no fim do dia, a diferença entre um desenvolvedor medíocre e um engenheiro de verdade é a profundidade do conhecimento que carrega.

Ótima reflexão! Você acertou ao expor como a falta de matemática enfraquece a programação.
Sem essa base, formamos mais operadores de frameworks do que pensadores de verdade.