Розробники відмовляються працювати без ШІ — дослідження
- Дослідники зафіксували, що розробники не хочуть виконувати завдання без інструментів ШІ.
- Фактичні вимірювання показують, що ШІ може уповільнювати роботу через виправлення помилок.
- Опитування демонструють завищену самооцінку продуктивності при використанні ШІ.
- Компанії вже стикаються з ростом витрат без помітного підвищення ефективності.
- Дослідження вказують на збільшення витрат на підтримку коду, створеного ШІ.
Дослідники фіксують зростаючу залежність розробників від інструментів штучного інтелекту, через що частина з них відмовляється виконувати навіть окремі завдання без їх використання. Водночас наявні дані свідчать, що це не завжди підвищує фактичну продуктивність і якість коду, пише TechCrunch.
У лютому 2026 року дослідницька лабораторія METR повідомила, що більшість розробників не погоджуються працювати без ШІ навіть у межах експериментів. Лабораторія планувала оновити результати дослідження 2025 року, де порівнювали виконання завдань із використанням ШІ та без нього. Тоді учасники вважали, що працюють швидше з ШІ, але фактичні вимірювання показали протилежне: генерація коду займала менше часу, однак додаткові витрати виникали на перевірку, виправлення помилок і взаємодію з інструментом.
Через відмову розробників працювати без ШІ METR замість повторного експерименту провела опитування у травні 2026 року. У ньому технічні спеціалісти самостійно оцінили свою продуктивність і заявили, що використання ШІ робить їх приблизно вдвічі ефективнішими.
Паралельно з’являються приклади, які ставлять під сумнів такі оцінки. У 2026 році поширився підхід «tokenmaxxing», коли обсяг використаних токенів розглядають як показник продуктивності. Компанія Amazon закрила внутрішній рейтинг Kirorank після того, як співробітники почали штучно збільшувати використання ШІ та витрати. В Uber витрати на ШІ перевищили річний бюджет за перші чотири місяці року, при цьому керівництво не зафіксувало відповідного зростання кількості проєктів або продуктивності.
Окремі дослідження та спостереження вказують на зростання витрат на підтримку коду, створеного за допомогою ШІ. За даними розробників інструментів для перевірки коду, такі рішення можуть генерувати більше помилок порівняно з кодом, написаним людьми. Зокрема, компанія CodeRabbit повідомляє про збільшення кількості проблем у таких змінах, а засновниця Entelligence AI заявляє, що значна частина використаних токенів витрачається на виправлення помилок, створених ШІ.
Незалежне дослідження Сінгапурського університету менеджменту також попереджає, що код, створений ШІ, може призводити до довгострокових витрат на підтримку в реальних проєктах.
На цьому тлі частина учасників ринку пропонує використовувати ШІ-агентів для автоматизації виправлення помилок. Зокрема, керівник компанії Cognition, яка розробляє агента Devin, зазначає, що такі інструменти можуть працювати автономно, але їхній рівень наразі відповідає молодшому або середньому розробнику залежно від завдання.
Дослідники рекомендують підхід із активною участю людини: розробники мають чітко розуміти сильні та слабкі сторони ШІ, використовувати системи контролю якості та перевіряти результати роботи інструментів. Водночас ключові завдання, зокрема архітектуру програмного забезпечення та проєктування безпеки, вони пропонують залишати за людьми.
