Активное продвижение искусственного интеллекта как революционного инструмента для программистов сталкивается с суровой реальностью: текущие выгоды от его применения не соответствуют масштабу рекламной шумихи. Исследования показывают, что прирост производительности оказывается скромным, а в ряде случаев ИИ даже замедляет процесс разработки из-за необходимости исправлять ошибки в сгенерированном коде, включая так называемые «галлюцинации» алгоритмов.
Рост популярности и падение доверия
С момента появления ChatGPT в 2022 году инструменты на базе ИИ начали массово внедряться в различные индустрии, включая сферу создания программного обеспечения. Крупные технологические компании позиционировали их как решение для кардинального ускорения работы, позволяющее генерировать код по простым текстовым запросам. Однако по мере накопления практического опыта среди разработчиков растёт скептицизм. Согласно последним опросам, хотя большинство программистов по-прежнему используют ИИ, их уровень удовлетворённости и доверия к технологии заметно снизился.
Неожиданные результаты исследований
Как отмечает старший аналитик Эрин Епис, такое положение дел стало неожиданностью на фоне колоссальных инвестиций и постоянного внимания медиа к теме искусственного интеллекта. Данные лаборатории METR дополняют эту картину: опытные разработчики open-source проектов тратят на 19% больше времени на написание программы при использовании ИИ-помощников по сравнению с коллегами, которые работают без них.
Обратите внимание: MIT и IBM хотят изменить наш мир с помощью искусственного интеллекта.
Основная причина — дополнительные временные затраты на доработку и отладку кода, который может содержать ошибки или не отвечать сложным требованиям. Кроме того, современные ИИ-инструменты демонстрируют низкую эффективность при создании масштабных и архитектурно сложных программных систем.Скромная экономическая эффективность
Международная консалтинговая компания Bain & Company в своём отчёте подтверждает эти выводы. Экономический эффект от применения генеративного ИИ в программировании остаётся незначительным. Около 67% издателей программного обеспечения заявляют об использовании технологии, однако её прямое применение рядовыми разработчиками всё ещё ограничено. Те, кто интегрировал ИИ-ассистентов в рабочий процесс, сообщают о приросте производительности лишь на 10–15%.
В чём корень проблемы?
Эксперты объясняют скромные результаты структурными особенностями процесса разработки. Время, сэкономленное на этапе непосредственного написания кода, как правило, не перераспределяется на задачи с более высокой добавленной стоимостью. Согласно анализу Bain & Company, кодирование и первичное тестирование составляют лишь 25–35% от всего жизненного цикла продукта. Поэтому ускорение только этой фазы недостаточно для существенного сокращения сроков выхода продукта на рынок. Специалисты полагают, что реальный прорыв возможен лишь при комплексном применении ИИ на всех этапах цикла: от генерации идей и формирования требований до проектирования архитектуры, тестирования и планирования развёртывания.
Перспективы: от ассистентов к агентам
Наиболее перспективное направление видится в развитии так называемых «ИИ-агентов» — более автономных систем, способных координировать выполнение нескольких связанных задач при минимальном контроле со стороны человека. Как заключает отчёт, именно агентный подход начинает менять бизнес-процессы. Полную выгоду от этой трансформации смогут извлечь только те компании, которые готовы переосмыслить свою ИТ-архитектуру, структуру команд и методы работы, адаптируя их под новые возможности.
04.10.2025 12 FacebookXVKontakteOdnoklassnikiTelegram Подпишитесь на нас:Вконтакте / Telegram / Дзен Новости
Больше интересных статей здесь: Новости науки и техники.