У 2026 році програмісти все більше покладаються на інструменти штучного інтелекту для написання коду. Дослідники з лабораторії METR встановили, що більшість розробників вже не погоджуються виконувати навіть обмежене коло завдань без допомоги ШІ, що стало несподіванкою для наукової спільноти.
Про це розповідає ProIT
Чи справді ШІ підвищує продуктивність програмістів
Дослідження METR, проведене ще у 2025 році, показало: хоча розробники вважали, що штучний інтелект підвищує їхню ефективність, на практиці з’ясувалося, що робота з ШІ вимагає більше часу на виправлення помилок, контроль за виконанням завдань і очікування на результати. Коли у лютому 2026 року дослідники спробували повторити експеримент, виявилося, що програмісти не бажають працювати без підтримки ШІ навіть заради наукового експерименту.
Девелопери відмовились брати участь «тому що не бажають працювати без ШІ» навіть для дослідження, як вказали науковці METR.
Як альтернативу METR організувала опитування, у якому технічні працівники самостійно оцінювали вплив ШІ на свою продуктивність. Більшість респондентів заявили, що ШІ зробив їх у два рази кориснішими для компаній. Проте низка нещодавніх досліджень і новин ставлять під сумнів такі оцінки.
Проблеми використання ШІ в розробці ПЗ
Поширеною практикою 2026 року стала так звана «tokenmaxxing» — використання кількості токенів як індикатора продуктивності із застосуванням ШІ. Проте ця тенденція вже втрачає актуальність. Наприклад, компанія Amazon закрила свою внутрішню дошку лідерів Kirorank, що відстежувала використання токенів, після того як співробітники почали зловживати ШІ-агентами, що призвело до зростання витрат без реального підвищення продуктивності.
Uber теж стикнулася з проблемами: компанія витратила весь річний бюджет на ШІ вже за чотири місяці, проте реального зростання кількості проектів чи продуктивності помічено не було. Крім того, автоматично згенерований код не завжди скорочує витрати на підтримку, а іноді навіть їх збільшує. Відомий програміст і автор Джеймс Шор у своєму блозі зазначив:
«Пишете код удвічі швидше? Краще переконайтесь, що витрати на підтримку зменшились удвічі. Інакше ви потрапили у пастку: отримали тимчасове прискорення ціною постійного рабства».
Додаткові дані свідчать, що ШІ може погіршувати якість коду. Засновниця стартапу Entelligence AI Айсварія Санкар оприлюднила інформацію, що компанії витрачають 44% токенів на виправлення багів, які самі ж і згенерували системи ШІ. Компанія CodeRabbit проаналізувала відкриті pull request і встановила, що код, створений ШІ, містить у 1,7 раза більше проблем, ніж написаний людьми. Однак незалежні дослідники також підтверджують ці тенденції. Науковці з Singapore Management University у квітні попередили, що «ШІ-код може збільшувати довгострокові витрати на підтримку реальних програмних проектів».
Як уникнути ризиків при використанні ШІ
Попри захоплення програмістів своїми AI-асистентами, експерти радять підходити до впровадження ШІ з обережністю. Засновник Cognition Скотт Ву, компанії-розробника ШІ-агента Devin, погоджується, що навіть найкращі системи зараз мають рівень кваліфікації між молодшим і середнім розробником залежно від задачі, тому потребують постійного контролю.
Дослідники SMU радять програмістам глибоко розуміти, які завдання ШІ виконує добре, а які — ні, та впроваджувати сильні механізми контролю якості, спеціально розроблені для роботи з ШІ. Також важливо ретельно перевіряти результати, отримані від ШІ, як це робиться у випадку із початківцями.
У той же час, на думку фахівців, ключові аспекти розробки, такі як архітектура програмного забезпечення та питання безпеки, мають залишатися під контролем людини.