Новый опрос облачной платформы Fastly показал, что искусственный интеллект все активнее проникает в повседневную практику программистов. Однако его использование сильно различается в зависимости от уровня опыта.
Согласно данным опроса 791 профессионала, почти треть разработчиков с более чем 10-летним стажем признались, что более половины их кода создаётся с помощью ИИ. Среди новичков (с опытом до двух лет) этот показатель составил лишь 13%. Более опытные инженеры также чаще доверяют машинному коду и внедряют его в рабочие проекты.
При этом остаётся заметным так называемый эффект "vibe coding" — подход, когда разработчик ограничивается подсказками для чат-бота, а итоговый код формируется самим ИИ. Такая практика ускоряет процесс, но повышает риск ошибок и уязвимостей.
Достоинства и недостатки подхода
Разработчики по-разному оценивают влияние ИИ на скорость работы. Около 28% респондентов признались, что тратят столько времени на исправление автосгенерированного кода, что преимущества сводятся на нет. Ещё 14% почти не сталкиваются с необходимостью серьёзных правок.
Тем не менее, более половины опрошенных считают, что инструменты вроде GitHub Copilot, Google Gemini и Anthropic Claude делают их работу быстрее. Особенно заметен оптимизм среди опытных специалистов: 59% старших инженеров сообщили о росте скорости, тогда как среди новичков таких оказалось 49%. Причём именно опытные разработчики чаще заявляли о "существенной экономии времени", несмотря на затраты на исправления.
Один из участников отметил: «ИИ проверяет код и находит ошибки быстрее человека, исправляя их автоматически. Это спасало меня много раз». В то же время новичок пожаловался: «ИИ часто предполагает, что я делаю одно, а на самом деле это другое, и приходится всё переписывать самому».
Опыт имеет значение
Эксперты Fastly объясняют различия в результатах тем, что опытные программисты лучше распознают скрытые недочёты. Даже если код выглядит корректным, они быстрее находят ошибки в его поведении и исправляют их без потери темпа работы.
Интересно, что восприятие скорости не всегда совпадает с реальностью. Ранее проведённый эксперимент показал: опытные разработчики с ассистентами ИИ выполняли задачи на 19% дольше. По мнению исследователей, причина кроется в психологии — автодополнение создаёт ощущение прогресса, но необходимость правок позже нивелирует эффект.
Хотя прирост продуктивности остаётся спорным, влияние ИИ на удовлетворённость работой более очевидно. Около 80% опрошенных признались, что с ИИ программирование стало интереснее. Для одних ценность в снижении рутины, для других — в новизне процесса. В условиях перегрузок и риска выгорания этот фактор может оказаться особенно важным.
Не осталась без внимания и экологическая сторона. Две трети участников отметили осведомлённость о высоких энергозатратах ИИ и его углеродном следе. Более того, большинство уже применяют «зелёные» практики программирования. Если среди новичков это делают чуть больше половины, то среди специалистов среднего и старшего уровня показатель достигает 80%.
