Исследование показало, что инструменты ИИ увеличивают скорость написания кода на 180%, но количество релизов вырастает лишь на 30% из-за сложностей с проверкой и интеграцией.
2 мин
Искусственный интеллект значительно ускоряет написание кода, однако эти достижения теряются на пути к конечному пользователю. Новое исследование показывает, что узким местом в разработке программного обеспечения стал не сам процесс написания кода, а его проверка, интеграция и распространение.
Исследователи из Уортонской школы бизнеса и Массачусетского технологического института (MIT) проанализировали данные более 100 тысяч разработчиков на платформе GitHub с 2022 по 2026 год. Они сопоставили публичную активность программистов с данными Microsoft об использовании ИИ-инструментов. Результаты наглядно демонстрируют, как менялась производительность с каждым новым поколением технологий.
Greenhushing: When Firms Do More Than They Say
Базовые системы автодополнения, предлагающие следующую строку кода, увеличили активность разработчиков на 40 процентов. Появление синхронных агентов, которые редактируют код вместе с человеком в реальном времени, подняло этот показатель до 140 процентов. Асинхронные агенты, способные работать автономно по текстовому запросу, обеспечили рост на 180 процентов.
Несмотря на впечатляющий рост скорости написания кода, количество завершенных проектов увеличилось лишь на 50 процентов, а число финальных релизов программного обеспечения — всего на 30 процентов.
Главная причина кроется в человеческом факторе. Авторы исследования отмечают, что основное ограничение сместилось с написания строк кода на их проверку, интеграцию в существующие системы и финальное развертывание. Чем больше кода генерирует машина, тем больше времени требуется человеку на его аудит. Попытки поручить проверку кода тому же искусственному интеллекту пока не увенчались успехом: качество машинного аудита уступает человеческому суждению.
When Teammates Become Competitors
Даже если компаниям удается преодолеть барьер разработки и выпустить продукт, они сталкиваются с новой преградой — вниманием пользователей. Исследование четырех крупнейших магазинов приложений (Apple App Store, Google Play Store, Chrome Web Store и SourceForge) выявило резкий всплеск новых релизов начиная с середины 2025 года.
В Apple App Store количество новых приложений выросло с 30 тысяч в месяц до 100 тысяч к апрелю 2026 года. Однако общее использование этих приложений осталось на прежнем уровне или даже снизилось. Обилие новых программ усложняет процесс их обнаружения для пользователей. Кроме того, создание продукта — это лишь первый шаг; для его успеха необходимо умение взаимодействовать с аудиторией и постоянно дорабатывать продукт на основе отзывов.
Текущая ситуация показывает, что автоматизация одного этапа производственной цепочки неизбежно переносит нагрузку на следующие. В будущем инструменты искусственного интеллекта, вероятно, научатся качественнее проверять код и автоматизировать развертывание. Однако пока компаниям стоит инвестировать не только в генерацию кода, но и в процессы контроля качества и маркетинг.
Узким местом в создании программного обеспечения стал не процесс написания кода, а его проверка, интеграция и продвижение на рынке.
Автоматизация генерации кода привела к кризису обнаружения: рынок перенасыщен приложениями, которые никто не использует, так как разработчикам не хватает навыков взаимодействия с аудиторией.
