Инструменты кодирования с использованием искусственного интеллекта ускоряют работу отдельных специалистов, но большие запросы на слияние (pull requests, PR), слабые методы измерения и устаревшие процессы сдерживают производительность и уверенность инженеров, отмечают опрошенные порталом The New Stack эксперты.

ИИ отлично справляется с тем, чтобы ускорить работу отдельных людей, но окружающие системы затем снова всё замедляют. Этот результат — или, скорее, его отсутствие — усиливается размером компании и размером PR. До такой степени, что, хотя инвестиции в ИИ в большинстве компаний увеличились в 28 раз, показатели скорости разработки остаются на прежнем уровне и даже снижаются. Таковы результаты недавно опубликованного исследования DX «State of AI Impact in Engineering», в котором оцениваются инженерные организации по таким параметрам, как скорость, эффективность, качество и влияние.

«Это вызывает беспокойство, потому что, когда затраты выросли в 28 раз — и стали буквально единственным экспоненциально выросшим показателем — а скорость не растет экспоненциально, мы не выпускаем экспоненциально больше ПО», — сетует Джастин Реок, заместитель технического директора DX.

В то время как расходы на ИИ продолжают стремительно расти, коэффициент инноваций — соотношение усилий инженеров, затрачиваемых на разработку новых функций, с затратами на техническое обслуживание, рутинную работу и операционные издержки — остается неизменным. Это означает, что, согласно отчету DX, ИИ не освобождает время инженеров для разработки интересных бизнес-решений.

Почему же индустрия тратит так много денег на агентные и ​​ИИ-инструменты для разработчиков, одновременно проводя сокращения штата, и все это безрезультатно?

«Возможно, мы все еще находимся в переломном моменте, когда большая часть сэкономленного времени по-прежнему тратится на технический долг, на задачи из бэклога, которые не обязательно помечены как новые функции», — говорит Реок, который все еще надеется, что разрыв между затратами и выгодами от ИИ — это всего лишь проблемы роста. «Но с точки зрения опыта разработчиков меня также беспокоит выявленное в отчете конкретное противоречие между поддерживаемостью кода и уверенностью в изменениях», — добавляет он.

Эти два фактора составляют основу индекса опыта разработчиков (Developer Experience Index, DXI):

• Поддерживаемость кода: я чувствую себя комфортно, внося изменения в код; я понимаю код, который передо мной.
• Уверенность в изменениях: я уверен, что, выпустив код в продакшн, я ничего не сломаю.

Традиционно, как объясняет Реок, поддерживаемость кода и уверенность в изменениях положительно коррелируют, поскольку первая делает инженеров более уверенными в выпуске кода в продакшн. «ИИ упрощает понимание того, что перед вами, и даже внесение в это изменений. Но уверенность в изменениях сейчас находится в отрицательной зоне, — говорит он. — Мы стали больше бояться выпускать код. Мы можем легче понимать, поддерживать, просматривать код и вносить в него изменения. Но мы меньше доверяем тому, что выпускаем».

Это обходится еще дороже. По словам Реока, за каждый пункт улучшения DXI приходится платить десятью часами работы каждого инженера в год. Это впервые, когда в масштабах всей отрасли наблюдается снижение этого показателя на два пункта.

Как показывает исследование DX, небольшие организации тратят больше средств на ИИ и получают от него больше пользы, в то время как традиционные софтверные компании с трудом получают какую-либо отдачу от инвестиций.

Мартин Дэвидсон, технический директор микроконсалтинговой компании a2bic.ai, и его соучредитель, обладающие в общей сложности 80-летним опытом, доводят ситуацию до крайности: они могут управлять командами ИИ-агентов, выполняющих работу 100 инженеров начального и среднего уровня. «Небольшим организациям не приходится платить издержки нелинейной координации и коммуникации, которые увеличиваются с ростом размера организации. Вспомните мифический человеко-месяц: каналы связи растут как n(n−1)/2, поэтому у команды из 10 человек 45 каналов накладных расходов, — объясняет Дэвидсон. — Трое из этих людей фактически нужны только для согласования действий. Но как только остаётся один или два человека, затраты на коммуникации исчезают. По мере сокращения среднего звена управления отпадает необходимость в ежемесячных общих собраниях на всех уровнях организации».

По его словам, в средних и крупных организациях пытаются внедрить — или «впихнуть» — ИИ в существующие системы, охватывающие людей, процессы и технологии. Но ИИ — это фундаментальный технологический и операционный сдвиг парадигмы. Это то, что он называет проблемой обновления, когда некоторые из этих структур больше не соответствуют своему назначению.

«Это нельзя переделать. У нас есть процессы и структуры, которые были разработаны, когда написание кода было дорогостоящим делом. Сейчас это уже не так — написание кода по сути бесплатно, но мы всё ещё цепляемся за старые структуры. А они недешевы, — продолжает Дэвидсон. — Структуры компании похожи на здания — в какой-то момент вы понимаете, что они больше не соответствуют своему назначению, и их нужно снести и выстроить заново».

Конечно, это не новая проблема. Это та же самая логика, которая удерживала подавляющее большинство предприятий от полного перехода в облако.

«Возможно, победителями станут не те компании, которые успешно трансформируются. Возможно, победителями станут те, кто начнет все с чистого листа, без каких-либо ограничений. Это трудно сделать, если вы работаете в устаревшей организации. И, вероятно, еще более трудно, если вы ею управляете», — отмечает Дэвисон.

К счастью, ИИ очень хорошо распознает закономерности, что делает его очень полезным для разгадывания тайн унаследованных систем, их миграции в облако и переписывания.

Конечно, многие команды и их промпты игнорируют общепринятые шаблоны достижения успеха, в том числе тот факт, что уменьшение размера пакета способствует более стабильным релизам. В отчете DX говорится, что в июле 2025 г. средний размер PR составлял 42 строки кода, а годом позже — 72 строки.

Кроме того, из всех показателей DXI, измеренных за последний квартал, больше всего пострадал показатель поэтапной разработки — когда инженеры работают над небольшими, поэтапными изменениями. «Такая разработка дает множество преимуществ в дальнейшем: откат изменений, меньше проверок, более понятная документация, улучшенные модульные тесты и так далее», — отмечает Реок.

Не только DX выявляет эти тревожные тенденции. В новом отчете LinearB о разрыве в производительности ИИ-разработки 253 организации ранжированы по использованию ИИ на четыре категории. Исследование показывает, что меньший размер PR напрямую связан с более успешным внедрением ИИ. У «элитных организаций», входящих в 10% лучших, средний размер PR — менее 100 строк кода, в то время как у организаций из нижней части списка — им «недостает фокуса» — PR составляют более 228 строк кода.

Исследования DX и LinearB по измерению количественного и качественного опыта разработчиков основаны на собственных данных, полученных от организаций, использующих их продукты, поэтому ни один из этих результатов не отражает полной картины. На самом деле, ситуация в остальной части отрасли может быть гораздо хуже.

Согласно отчету LeadDev «AI Impact Report 2026», только 31% опрошенных команд вообще измеряют влияние ИИ. Исследователи определили эти измерения следующим образом:

• реальное повышение производительности;
• риск безопасности;
• сохранение основных инженерных навыков;
• управление агентным ИИ;
• реструктуризация команды;
• наем и обучение младших специалистов.

Среди организаций, которые фактически начали внедрять инструменты для разработчиков на основе ИИ, согласно отчету LeadDev, 70% теперь описывают себя как внедрившие их «широко или полностью», и только 26% сообщают, что ИИ повысил производительность инженеров более чем на 25%. Эти 26%, как уточняет Майкл Хилл, управляющий редактор LeadDev и автор отчета, включают в себя респондентов, полагающихся на интуицию, а не только на подтвержденные данные.

«Оптимизм в отношении производительности (26% отмечают значительный рост) и разрыв в измерениях (только 31% фактически отслеживает его) — это два отдельных результата, полученные на основе ответов на два разных вопроса», — отмечает он, а это значит, что «большинство людей, сообщающих о росте, не могут это доказать».

Как известно, нельзя улучшить то, что не измеряешь. Но даже у тех, кто проводит измерения, результаты вызывают беспокойство.