Опрос разработчиков показывает, что доверие к инструментам кодирования на основе искусственного интеллекта падает по мере роста их использования

Разработчики программного обеспечения часто используют инструменты искусственного интеллекта (ИИ), однако поиск оптимальных методов применения этих инструментов представляет собой вызов как для разработчиков, так и для их руководителей. Этот процесс сопровождается болями роста при адаптации к передовым технологиям.

🧐

Купил акции по совету друга? А друг уже продал. Здесь мы учимся думать своей головой и читать отчётность, а не слушать советы.

Прочитать отчет 10-K

Согласно недавнему исследованию, проведенному StackOverflow, популярной платформой для разработчиков с участием 49 000 специалистов, интеграция больших языковых моделей (LLM) оказала значительное влияние на их рабочие процессы.

В 2025 году опрос показал, что около 80% разработчиков включают инструменты искусственного интеллекта в свои рабочие процессы, и эта цифра значительно увеличивалась в последние несколько лет. Однако стоит отметить, что уверенность в надежности искусственного интеллекта снизилась с 40% в предыдущие периоды до всего лишь 29% в этом году.

Разница в этих двух показателях демонстрирует, как инструменты искусственного интеллекта, такие как GitHub Copilot и Cursor, меняют ландшафт работы и становятся все более сложными. Разработчики в целом согласны с тем, что эти инструменты полезны или должны быть полезными, однако продолжаются дискуссии об их оптимальном использовании (и границах).

На вопрос об основной проблеме с инструментами искусственного интеллекта около 45% пользователей отметили, что сталкиваются с решениями, которые почти правильные, но не совсем, что было наиболее часто упоминаемой проблемой. Это проблематично, поскольку подобные проблемы могут незаметно вносить ошибки или проблемы, которые трудно обнаружить на первом этапе и требуют больше времени на исправление, особенно для начинающих разработчиков, которые могут переоценивать свои способности из-за своей зависимости от ИИ.

Примерно треть опрошенных разработчиков упомянули о проблемах, связанных с искусственным интеллектом во время их посещений Stack Overflow, что часто приводило к принятию предложений кода от ИИ и вызывало сложности, требующие решения другими.

Несмотря на значительные достижения в моделях с фокусировкой на рассуждениях, незначительная неточность, присущая этим системам, возможно никогда полностью не исчезнет — это фундаментальный аспект их работы.

Как аналитик, я обнаружил, что значительные 72% моих коллег в этой области сообщили, что

Почему разработчики все равно используют эти инструменты?

Несмотря на сомнения и раздражение, которые часто возникают при использовании этих инструментов, разработчики продолжают их использовать по нескольким причинам. В некоторых случаях на них могут давить менеджеры. Однако чаще всего это происходит потому, что эти инструменты все еще достаточно полезны в правильном контексте – главное, не использовать их не по назначению.

Для максимальной эффективности и предотвращения потенциальных проблем, крайне важно, чтобы как менеджеры, так и члены команды беспрепятственно внедряли инструменты искусственного интеллекта в свои рабочие процессы, одновременно получая всестороннее обучение оптимальным практикам. Это поможет обеспечить эффективное использование этих инструментов, минимизируя риск неправильного использования или бесполезной траты ценного времени.

Разработчикам следует рассматривать автозаполнение предложений от инструментов, таких как Copilot, скорее как отправную точку для дальнейшего изучения, а не как окончательные ответы. Эти инструменты лучше всего работают в совместном режиме, помогая выявлять проблемы или предлагать более эффективные решения, которые затем необходимо тщательно оценить перед внедрением. Вместо того чтобы слепо принимать их предложения, рассматривайте их как знающих партнеров, которые помогают в решении проблем, а не как автоматизированных кодировщиков, предоставляющих готовые к использованию фрагменты кода.

Помимо их практического применения, они также могут помочь в процессе обучения. Постоянное приобретение знаний благодаря освоению различных языков, фреймворков или методологий является значительным преимуществом для многих в этой области. Юридические учебные материалы могут упростить этот процесс, предоставляя точные ответы, которые в противном случае потребовали бы длительных и трудоемких поисков в неполной технической документации – задача, которая ранее решалась с помощью таких платформ, как StackOverflow.

Несмотря на заметное снижение трафика, важно уточнить, что падение не такое сильное, как некоторым может показаться, согласно заявлению Джоди Бейли, главного директора по продуктам и технологиям StackOverflow, сделанному изданию VentureBeat. В ответ StackOverflow планирует направить ресурсы на улучшение понимания инструментов искусственного интеллекта и стимулирование обсуждений в сообществе, направленных на решение проблем, связанных с рабочим процессом и использованием этих инструментов.

Смотрите также

2025-08-01 03:25