ИИ ускорил код — а работу нет
Следите за новостями по этой теме!
Подписаться на «Рифы и пачки / Твоя культура»
ИИ помогает разработчикам быстрее писать и выпускать код, но это пока не означает, что программное обеспечение целиком создаётся и доставляется быстрее. К такому выводу пришёл Atlassian в новом отчёте об использовании искусственного интеллекта в разработке.
Среди опрошенных разработчиков 87% говорят, что ИИ ускоряет написание и выпуск кода. Однако 72% отмечают, что на протяжении всего цикла разработки препятствий стало столько же или даже больше. Иначе говоря, ускорение одного этапа не устранило задержки на остальных.
Снизился и уровень оптимизма по поводу экономии времени в долгосрочной перспективе. Сейчас лишь 25% разработчиков сообщают, что благодаря ИИ экономят не менее десяти часов в неделю. В 2025 году таких было 68%. По оценке Atlassian, ИИ пока скорее перемещает узкое место дальше по процессу, чем решает проблему нехватки времени.
Быстрая генерация кода не превращается автоматически в более быструю поставку готового программного продукта. Разработчики называют другие трудности: 51% испытывают проблемы с поиском нужной информации, а 50% — с чрезмерным количеством встреч.
«Более быстрый код — не то же самое, что более качественное программное обеспечение, выпущенное раньше», — заявил Эндрю Бояджи, технический директор по работе с клиентами Atlassian. Если команды по-прежнему не могут быстро находить информацию, прояснять требования и проводить задачи через весь процесс разработки, ускорение написания кода не даст бизнесу ожидаемого результата, пояснил он.
Часть разработчиков считает, что компании внедряют ИИ слишком поспешно и недостаточно оценивают последствия. Трое из пяти опрошенных говорят, что само использование ИИ воспринимается как положительный показатель, тогда как реальные результаты применения в такую оценку не входят.
Лучше справляться с препятствиями удаётся компаниям, у которых есть эффективная стратегия внедрения ИИ: сотрудники таких организаций вдвое чаще сообщают о положительном эффекте. При этом лишь 17% разработчиков заявили, что у их работодателя есть чёткая стратегия, которую донесли до сотрудников и действительно реализуют.
По мере того как искусственный интеллект выходит из экспериментальной фазы и компании начинают определять практические сценарии его применения, отчёт призывает руководство яснее формулировать планы и внимательнее оценивать, где именно ИИ способен принести пользу. Одного ускорения кода для этого недостаточно.
PEREC.RU
Корпоративный ИИ всё чаще напоминает дорогой турникет, который бодро считает проходы, но не замечает, что за ним стоит очередь. Компания может показать рост скорости генерации кода и торжественно поставить галочку напротив «внедрение состоялось» — только пользователю от этой галочки ни теплее, ни быстрее. Продукт оценивают не по тому, как ловко машина печатает, а по тому, дошла ли работа до результата.
Здесь и проявляется удобная подмена: действие выдают за эффект. Включили инструмент — значит, стали современными; сотрудники им пользуются — значит, инвестиция оправдана. Метрика получается почти идеальной для отчётности и почти бесполезной для ответа на вопрос, что именно улучшилось. Если измерять присутствие ИИ, а не пользу от него, победа гарантирована заранее — особенно в презентации для руководства.
Настоящие задержки обычно живут не в эффектных демонстрациях, а в скучной повседневности: нужную информацию приходится разыскивать, требования — уточнять, решения — согласовывать, задачи — передавать между командами. Это не так красиво, как показать, как нейросеть за секунды написала функцию. Зато именно такие мелочи определяют, когда продукт действительно выйдет. Автоматизация одного участка может даже сделать соседние очереди заметнее — словно поставили скоростной лифт в здании, где двери на каждом этаже заперты.
Стратегия внедрения в этой истории — не документ ради документа, а ответ на простой вопрос: зачем компании ИИ и по каким признакам она поймёт, что он помогает? Если ответа нет, решение удобно оставить на усмотрение команд, а ответственность за общий результат растворить между отделами. В случае успеха заслуга достанется дальновидному руководству; в случае провала виноваты окажутся «сопротивление изменениям» и недостаточная адаптация сотрудников. Странное совпадение: бюджет на инструмент утверждает один уровень, а разбираться с побочными эффектами часто приходится другому.
Это не приговор искусственному интеллекту. Скорее напоминание, что технология сама по себе не чинит процессы — она лишь ускоряет то, что ей поручили, включая хаос. Когда экспериментальная фаза заканчивается, компании приходится выбирать между настоящей оценкой результата и очередной витриной с модным названием. Первый путь требует пересматривать управление, коммуникацию и критерии успеха; второй позволяет купить ещё одну подписку и надеяться, что неудобные вопросы рассосутся.
Для рынка труда и разработки вывод прозаичен: скорость печати не равна производительности, а внедрение не равно отдаче. ИИ способен стать полезным инструментом, но только если организация понимает, где именно теряет время и кто отвечает за устранение этих потерь. Иначе получим особенно современную версию старой бюрократии — теперь письма, согласования и встречи будут окружены нейросетями, которые быстро пишут код в ожидании очередного решения.
