ИИ-инструменты перестраивают глобальный рынок разработчиков.
Искусственный интеллект стремительно трансформирует практику разработки программного обеспечения. Как следует из исследования, опубликованного в журнале Science, около трети всего нового программного кода в США в настоящее время создаётся с использованием ИИ-технологий. Авторы исследования подчёркивают, что масштабы внедрения таких технологий свидетельствуют о глубокой трансформации отрасли и подходов к программированию.
В рамках исследования проанализировали свыше 30 млн операций с кодом на языке Python, выполненных примерно 160 тыс. разработчиков на платформе GitHub.
По словам авторов, платформа фиксирует все этапы работы программистов — добавление, редактирование и доработку кода, что позволяет изучать процессы разработки программного обеспечения в глобальном масштабе и практически в реальном времени. В качестве объекта исследования был выбран Python — один из наиболее востребованных языков программирования в мире.
В США использование инструментов искусственного интеллекта в программировании демонстрирует стремительный рост. Согласно данным исследования, доля кода, написанного с применением ИИ-инструментов, увеличилась с примерно 5 % в 2022 году до почти 29% к концу 2024 года.
Исследование также выявило заметные различия между странами по уровню внедрения искусственного интеллекта в программирование. Лидером в последнем квартале 2024 года остаются США, где доля кода, созданного с использованием ИИ, достигает 29%. Во Франции этот показатель составляет 24%, в Германии — 23%. Далее следует Индия с уровнем около 20%, демонстрируя ускоренные темпы роста. Россия и Китай пока заметно отстают: доля кода, созданного с использованием ИИ, оценивается в 15% и 12% соответственно.
По оценке исследовательского центра CSH, ежегодные расходы американских компаний на оплату труда в сфере программирования составляют от 637 млрд до 1,06 трлн долларов. Эти оценки получены на основе анализа около 900 профессий.
При текущей доле использования искусственного интеллекта в программировании — около 29% — и росте производительности на 3,6% дополнительная экономическая отдача может достигать 23–38 млрд долларов в год. Экономист Фрэнк Неффке отметил, что данные расчёты носят консервативный характер. По его словам, влияние генеративного ИИ на сферу разработки программного обеспечения уже было значительным к концу 2024 года и, вероятно, будет усиливаться.
Как подчеркнул Йоханнес Вахс, преподаватель CSH и доцент Университета Корвина в Будапеште, пользователи в Китае и России нередко сталкиваются с ограничениями доступа к ИИ-моделям— как вследствие решений собственных властей, так и со стороны международных провайдеров. При этом технические способы обхода, включая использование VPN, сохраняются. Вместе с тем Вахс отметил, что недавние внутренние технологические прорывы в Китае, в частности появление модели DeepSeek уже после начала 2025 года, указывают на возможность быстрого сокращения существующего разрыва между странами.
Исследование не выявило статистически значимых различий в использовании искусственного интеллекта между женщинами и мужчинами. В то же время ключевым фактором оказался профессиональный опыт. Менее опытные программисты используют генеративный ИИ примерно в 37% своего кода, тогда как среди опытных разработчиков этот показатель составляет около 27%. При этом рост производительности был зафиксирован исключительно у опытных специалистов. Как отмечают авторы, начинающие программисты «почти не получают от этого пользы».
Авторы исследования приходят к выводу, что генеративный ИИ не приводит к автоматическому выравниванию профессиональных возможностей и, напротив, может способствовать углублению уже существующих различий в уровне квалификации.