Краткое содержание исследования
Исследование показывает, что реальность противоречит распространенному мифу о том, что ИИ может полностью заменить программистов. Хотя инструменты на основе ИИ значительно ускоряют процесс написания кода, эффект от их использования снижается на каждом этапе производства программного обеспечения — от написания самого кода до его финальной публикации и использования пользователями. Причина в том, что ИИ и люди дополняют друг друга: люди необходимы на этапах проверки кода, интеграции и распространения программного обеспечения, которые невозможно пройти без участия человека. Кроме того, большинство новых приложений, созданных с помощью ИИ, имеют низкое качество или остаются непримеченными пользователями, что приводит к появлению большого количества бесполезных («зомби-приложений»).
1. ИИ действительно ускоряет процесс написания кода, но только на начальном этапе
Инструменты ИИ (автодополнение кода, синхронные и асинхронные помощники) значительно улучшают эффективность программистов:
- Автодополнение кода позволяет увеличить скорость работы программистов примерно на 40%;
- С использованием синхронных помощников (например, Claude Code) эффективность может увеличиться в 1,4 раза;
- Асинхронные помощники (например, GitHub Agent) повышают эффективность еще на 1,8 раза.
Особенно заметный эффект наблюдается у менее опытных программистов: синхронные помощники увеличивают количество строк кода почти в 8 раз, а автодополнение — примерно в 3 раза.
2. Эффективность снижается на последующих этапах производства
Процесс создания программного обеспечения включает несколько этапов: написание кода, его объединение в файлы, отправка на проверку, слияние с другими частями проекта и публикация. Эффективность, достигнутая с помощью ИИ, снижается на каждом этапе:
- Синхронные инструменты увеличивают количество строк кода на 741%, но количество запросов на слияние кода — всего на 65%; при публикации версии эффект снижается до 20%;
- Автодополнение кода увеличивает количество строк кода на 228%, но эффективность этапа отправки на проверку — всего на 36%, а при публикации — на 10%.
3. Почему происходит снижение эффективности? ИИ и люди — взаимодополняющие инструменты
Экономические модели показывают, что степень заменяемости кода, созданного ИИ, человеческим трудом, составляет всего 0,25. Это означает, что ИИ и люди не могут заменить друг друга:
- ИИ быстро пишет код, но нужны люди для его проверки на ошибки и соответствия требованиям;
- Люди необходимы для объединения кода в единый проект и проверки логики работы программного обеспечения;
- После публикации приложений нужны люди для его продвижения среди пользователей.
4. Увеличение количества новых приложений, но низкий уровень их использования
Благодаря ИИ программисты создают больше новых приложений (увеличение их числа в App Store, Chrome Web Store и Google Play). Однако большинство из них остаются непопулярными:
- За три месяца после публикации количество использований новых приложений не увеличивается;
- Большинство новых приложений являются бесполезными («зомби-приложениями»). Причины могут быть двумя: низкое качество кода или плохая система распространения.
5. Пути к прорыву в будущем
Чтобы эффективность ИИ действительно принесла пользу пользователям, необходимо решить две основные проблемы:
- Улучшение возможностей ИИ: чтобы ИИ мог не только писать код, но и автоматически проверять его, выполнять интеграцию, а также помогать с распространением приложений (например, генерировать описания приложений и оптимизировать ключевые слова для поиска пользователей);
- Более широкое использование инструментов ИИ: чтобы больше компаний применяли их на всех этапах производства программного обеспечения, а не только на написании кода.
Вывод
Инструменты ИИ могут значительно ускорить работу программистов, но для создания полезных приложений необходимы совместные усилия людей и ИИ. Люди по-прежнему играют ключевую роль в процессе разработки программного обеспечения, а успех зависит от того, признают ли пользователи эти новые инструменты полезными.