ИИ не заменит разработку ПО
Важное различие между искусственным интеллектом (далее – ИИ) и программным обеспечением (далее – ПО) заключается в том, что ПО – не синоним программирования.
Разница между программированием и разработкой позволяет наглядно понять разницу между возможностями человека и искусственного интеллекта. В частности, считается, что программирование наиболее подвержено влиянию ИИ, в том числе как профессия. В статье «Почему ИИ до сих пор не заменил и не заменит программных инженеров» отмечено, что разработчики ПО используют возможности ИИ наиболее полно, а внедрение происходит исключительно быстро. Однако вытеснения рабочей силы в этой области не происходит. Соответственно, другие профессии защищены значительно больше.
Авторы статьи объясняют этот феномен с помощью концепции «принятие решения – выполнение – результат». На верхнем уровне происходит процесс принятия решений (постановка задач, определение требований, расстановка приоритетов, планирование). На нижнем – тестирование, верификация, интеграция, развертывание и обслуживание. Между ними происходит выполнение, то есть проектирование и написание кода. ИИ способствует уровню выполнения, но на двух других уровнях процесс автоматизации не может происходить исключительно за счет расширения возможностей. Согласно авторам, написание кода (процесс выполнения) никогда не был особенно трудоемким. А ИИ только помогает снизить нагрузку на выполнение. Это подтверждается исследованием, опубликованном IEEE «Сегодня был хороший день: повседневная жизнь разработчиков ПО» о работе шести тысяч профессиональных разработчиков в Microsoft. В частности, исследование показало, что разработчики тратят на написание кода очень мало времени – около 15% времени на написание или чтение кода, 14% ‑ на отладку, 8% ‑ на тестирование и 2% ‑ на документирование. Остальное время занимали совещания – 15%, переписка – 10%, наставничество – 5%, обучение – 3% и административная деятельность – 2%. Таким образом, разработка ПО – это совокупность процессов принятия решений, определения необходимости продукта, проверки и ответственности за результат, понимания кодовой базы, бизнес-процессов и операционной среды, которые невозможно автоматизировать. Именно понимание является основой для всех этапов разработки.
Исследование 2026 года Национального бюро экономических исследований «Написание кода vs доставка кода…» доказывает, что ИИ значительно улучшил процесс написания кода. Но оказал значительно меньше влияния на принятие решений, интеграцию, верификацию и подотчетность. То есть, основное ограничение заключается не в написании кода, а в его проверке, интеграции и распространении.
В статье проанализированы данные о разработке программного обеспечения более чем 100 разработчиками на GitHub. Основной вывод заключается в значительном увеличении количества строк кода за счет ИИ-агентов по написанию кода и увеличении количества выпущенного программного обеспечения всего на 20%. Таким образом, повышение производительности в написании кода не ведет к увеличению выпускаемого ПО.
С одной стороны, ускорение процессов определения требований, понимания потребностей, рыночных сигналов и организационных приоритетов может приводить к серьезным последствиям на последующих этапах. С другой стороны, современные системы ИИ слишком ненадежны для их внедрения без тестирования.
Фокус смещается с написания кода на те виды деятельности, которые сложнее всего автоматизировать: понимание проблем, принятие решений, интеграция сложных систем и ответственность за результат. Эти процессы требуют человеческого суждения, понимания организационных процессов и ответственности. Соответственно, если уровень выполнения ПО станет мгновенным с помощью ИИ, обязанности разработчиков еще больше расширяться, а спрос на таких специалистов, по мнению авторов статьи «Почему ИИ до сих пор не заменил и не заменит программных инженеров» может вырасти.
