Сучасні інструменти на базі штучного інтелекту здатні генерувати величезні масиви функціонального коду, проте це не призводить до пропорційного зростання кількості випущеного програмного забезпечення. До такого висновку дійшли дослідники з Гарвардського університету Фіона Чен і Джеймс Страттон, проаналізувавши гігантські масиви даних про роботу інженерних команд із понад 700 компаній за період з 2021 по березень 2026 року.
Науковці з’ясували, що впровадження ШІ-агентів і помічників для програмування дійсно стимулює показники продуктивності на початковому етапі. Зокрема, кількість згенерованих рядків коду зростає в середньому на 30%, кількість комітів — на 20%, а кількість запитів на злиття (pull requests) — на 23%. Водночас загальна швидкість вирішення завдань та випуску готових фіч у трекерках на кшталт Jira залишається практично незмінною.
Вузьке місце — людське рев’ю
Головною причиною такого розриву є процес перевірки коду (code review), який перетворився на серйозний «пляшковий горлечко». Після інтеграції ШІ-інструментів:
- Середній час від створення pull request до його злиття в кодову базу зріс на 49%.
- Частка запитів, що вимагають обов’язкових виправлень, майже подвоїлася.
- Кількість коментарів від рецензентів збільшилася на 35%.
Через це компанії змушені залучати більшу кількість працівників до перевірки коду — зафіксовано зростання таких фахівців на 14%. Попри те, що до березня 2026 року близько 80% досліджених фірм використовували певні форми автоматизованого рев’ю за допомогою ШІ, на самі алгоритми припадало лише трохи більше ніж 10% pull request’ів, а основне навантаження досі лягає на плечі людей.
Автори дослідження зазначають, що загальна кількість робочих місць у галузі суттєво не змінилася через появу штучного інтелекту. Технологія поки що нагадує палицю з двома кінцями: економія часу на написанні коду повністю нівелюється додатковими зусиллями команди на його аудит та виправлення.
Джерела: arstechnica.com
Фото: Boskampi / Pixabay
