Исследование: ИИ ускоряет написание кода на 30%, но не увеличивает выпуск готового ПО

Американские исследователи установили, что применение искусственного интеллекта при написании программного кода действительно повышает производительность разработчиков, но не ускоряет выпуск готового программного обеспечения. Причина — в том, что нагрузка, которую раньше несли программисты на этапе написания кода, теперь переместилась на этап его проверки.

Согласно результатам исследования, использование ИИ увеличивает объём создаваемого кода на 30%. При этом число коммитов выросло на 20%, а количество запросов на слияние — на 23%. Однако статистически значимого улучшения качества конечного продукта зафиксировано не было: ожидаемого роста объёма готового ПО на 20–30% не произошло.

Вместо этого выросла нагрузка на тех, кто проверяет код. Время, затрачиваемое на проверку и слияние, увеличилось на 49%. Число комментариев от людей-проверяющих к каждому запросу на слияние выросло на 35%, а доля сотрудников, занятых именно проверкой кода, — на 14%. Средняя продолжительность процесса проверки увеличилась с 7,03 до 10,48 дня.

Исследователи называют это смещением «узкого места» на более поздний этап разработки, а не его устранением. Код, написанный ИИ, требует значительно большего объёма правок, что ставит под вопрос реальную выгоду от технологии для скорости вывода продукта на рынок.

Авторы работы также обращают внимание на то, как компании реагируют на изменение структуры нагрузки — расширяют ли они штат сотрудников, занимающихся проверкой кода, вместо того чтобы сокращать персонал в целом. Хотя распространено мнение, что внедрение ИИ ведёт к массовым сокращениям в разработке, исследование показывает: люди по-прежнему играют ключевую роль в процессе, просто на других его этапах. В перспективе проверку кода, написанного ИИ, может взять на себя тоже ИИ, но пока эта задача остаётся за человеком.

Почему это важно

Результаты исследования показывают, что простое наращивание скорости написания кода с помощью ИИ не решает главную задачу бизнеса — ускорение выпуска готового продукта. Если компании ориентируются только на рост объёма сгенерированного кода как на показатель эффективности, они рискуют не замечать, что реальное узкое место переместилось в проверку и тестирование.

Для компаний это означает необходимость пересмотреть распределение ресурсов: вместо сокращения штата из-за внедрения ИИ может потребоваться, наоборот, усиление команд, отвечающих за код-ревью. Таким образом, ИИ в разработке ПО стоит рассматривать не как замену человека, а как инструмент, меняющий структуру рабочей нагрузки внутри команды.