Искусственный интеллект стремительно ворвался в сферу разработки программного обеспечения, но его способность полноценно заменить программистов остается под большим вопросом. Согласно масштабному исследованию MTS AI, охватившему 556 разработчиков из России и стран СНГ, 70% респондентов не удовлетворены качеством работы современных ИИ-инструментов для написания кода. Главные претензии касаются частых ошибок, недостоверных ответов, низкого качества генерируемого кода и неспособности справляться со сложными задачами.
Проблема кроется в самой природе генеративных ИИ-моделей. Они работают по принципу статистического предсказания следующего токена, а не глубокого понимания логики программирования. В результате 31% разработчиков сталкиваются с тем, что более 80% сгенерированного ИИ-кода требует серьезной доработки. Еще 27% отмечают, что правки нужны в большинстве случаев. Среди типичных проблем — неоптимальные алгоритмические решения, ошибки в синтаксисе, несоответствие кода бизнес-логике и уязвимости безопасности. Как отмечают респонденты, модель часто дает не готовое решение, а отправную точку для дальнейшей работы. Особенно страдает качество при работе с нишевыми языками вроде Rust, Kotlin или Scala, где ИИ демонстрирует в 2-3 раза больше ошибок по сравнению с популярными Python и JavaScript. Да что там, даже простой SQL-запрос к базе данных ИИ часто пишет неправильно!
Тем не менее, 99% разработчиков, попробовавших ИИ-ассистенты в работе, признают их полезность. Главные преимущества включают ускорение рутинных операций, экономию времени на поиск информации, упрощение написания стандартного кода и автоматизацию тестирования. Половина опрошенных экономит с помощью ИИ от 1 до 4 часов в неделю, а 25% самых активных пользователей обращаются к ассистентам ежедневно. Наиболее востребованы такие инструменты, как ChatGPT, CodeGPT в VS Code и GitHub Copilot.
Любопытно, что 58% программистов прогнозируют фундаментальное изменение профессии: в будущем люди будут заниматься преимущественно высокоуровневым проектированием, а реализацию кода возьмут на себя нейросети. Еще 36% считают, что ИИ не изменит суть работы разработчика, но значительно ускорит процессы.
Однако 49% отказавшихся от ИИ-инструментов объясняют это достаточностью собственных знаний, 22% — опасениями утечки данных, а 18% — корпоративными запретами. Среди главных требований к улучшению — повышение точности, расширение функционала, увеличение контекстного окна и усиление безопасности.
Исследование ясно показывает: современные ИИ-ассистенты уже стали ценными помощниками, но до уровня профессионального разработчика им еще далеко. Они эффективны для шаблонных задач, но пока не способны заменить человеческое понимание сложных систем, архитектурные решения и творческий подход к программированию. Будущее, вероятно, лежит в симбиозе — где нейросети берут на себя рутину, а люди сосредотачиваются на том, что действительно требует человеческого интеллекта.