Если вы ловили себя на мысли «пойду попью чай, пусть GitHub Copilot за меня поработает» — поздравляю, вы уже живёте в будущем, которое маркетологи ИИ обещали лет десять подряд.

MIT Technology Review поговорил с более чем 30 разработчиками, руководителями и исследователями и задал простой вопрос: делает ли ИИ программистов реально быстрее? Сюрприз: всё сложнее, чем в рекламных роликах.

По данным аналитиков GitClear, инженеры действительно стали писать примерно на 10% больше «живущего» кода — того, который не удаляют через пару недель. Но вместе с этим заметно упало качество по ряду метрик, а техдолг начал пухнуть как снежный ком. Sonar отмечает: кода становится всё больше и он всё более многословен и закручен; явных багов меньше, зато растёт количество «code smells» — неприятных запахов, которые потом годами выветривают команды сопровождения.

Есть и более жёсткий холодный душ. В июльском исследовании METR опытные разработчики были уверены, что с ИИ стали работать примерно на 20% быстрее. Объективная проверка показала обратное: в среднем они оказались на 19% медленнее. Иллюзия скорости есть, реальной — не всегда.

При этом сильные стороны ИИ никто не отменял. Модели отлично справляются с:

  • бойлерплейтом и шаблонами;
  • написанием тестов;
  • типовыми фиксам багов;
  • объяснением незнакомого кода новичкам.

Они помогают побороть «синдром чистого листа» и даже позволяют нетехническим коллегам набрасывать прототипы, разгружая разработчиков. Но всё это — лишь малая часть работы сильного инженера. На уровне архитектуры, продуманной интеграции сотен модулей и долгосрочной поддержки ИИ всё ещё больше мешает, чем помогает: контекстные окна малы, модели забывают, что делали абзацем выше, а иногда уверенно «галлюцинируют» несуществующие библиотеки, открывая дорогу атакам через подложные пакеты.

Параллельно меняется и рынок. Исследование Стэнфорда фиксирует: занятость среди разработчиков 22–25 лет с 2022 по 2025 годы упала почти на 20% — аккурат в такт взлёту ИИ-инструментов. Мир судорожно переосмысливает, чему учить джунов, если простые задачи уехали в автодополнение.

Для России здесь, как ни странно, окно возможностей. У нас сильная матшкола, мощные инженерные традиции и растущая собственная экосистема ИИ. Если сделать ставку не на «копипасту с подсказками», а на архитектурное мышление, алгоритмику и умение критически проверять ответы моделей, то ИИ станет не заменой разработчиков, а их турбонаддувом.

Иначе рискуем оказаться в мире, где код действительно пишется быстрее, вот только разбираться с ним потом придётся дольше и мучительнее.