В информационном бюллетене AI Decoded, который выпустила Fast Company, говорится, что первым «убийственным приложением» для генеративного искусственного интеллекта станет программирование. Уже сейчас половина всех случаев использования больших языковых моделей приходится на написание компьютерного кода.

Авторы отмечают, что технологическая индустрия напирает на «трансформационную» роль ИИ в работе компаний. Венчурные капиталисты и основатели ИИ-стартапов предсказывают, что основные бизнес-функции будут переформатированы одна за другой, чтобы их выполняли умные агенты. Однако, по словам аналитиков, первым процессом, который будет преобразован, станет не обслуживание клиентов, юриспруденция или маркетинг, а разработка программного обеспечения. Они отмечают, что такие инструменты, как Cursor и Windsurf, теперь могут выполнять программные проекты с минимальным участием или контролем со стороны инженеров-людей.

Навин Рао, главный директор по ИИ в Databricks, считает, что на кодирование приходится половина всех случаев использования БЯМ. Опрос GitHub 2024 года показал, что более 97% разработчиков использовали инструменты кодирования ИИ на работе, а 30–40% организаций активно поощряют их внедрение. 

Стремительный рост оценок ИИ-стартапов по кодированию подчёркивает эту динамику. Cursor от Anysphere привлёк $900 млн при оценке в $9 млрд — по сравнению с $2,5 млрд в начале этого года. Тем временем OpenAI приобрела Windsurf (ранее Codeium) за $3 млрд.

Такие инструменты быстро совершенствуются. Директор по продуктам OpenAI Кевин Вейл объяснил, что всего пять месяцев назад лучшая модель компании в известном бенчмарке для конкурентоспособных кодеров находилась в верхних двух или трёх процентилях. Сегодня лучшая модель OpenAI, o3, занимает 175-е место среди лучших конкурентоспособных кодеров в мире в том же тесте. Вероятно, вскоре она сможет претендовать на первое место. «После этого момента компьютеры всегда будут лучше людей в написании кода», — сказал Вейл.

Инструменты кодирования на основе ИИ приобретают более сильные способности к рассуждению и могут обрабатывать гораздо больше информации одновременно. Хотя они сохраняют общие знания из предварительной подготовки, но зависят от конкретных входных данных, связанных с проектом, таких как описание программного обеспечения, предоставляемых человеком. Эта информация хранится в кратковременной памяти, известной как контекстное окно. В настоящее время современные инструменты могут продуктивно рассматривать менее 100 000 токенов, но это число возрастет.

Исследователь Google DeepMind Николай Савинов рассказал, что инструменты кодирования ИИ скоро будут поддерживать контекстные окна с 10 миллионами токенов, а в конечном итоге и 100 миллионов. С таким типом памяти инструмент ИИ сможет поглощать огромные объёмы человеческих инструкций и даже анализировать существующую кодовую базу целой компании для руководства по созданию и оптимизации новых систем. «Я полагаю, что мы очень скоро доберёмся до сверхчеловеческих систем кодирования ИИ, которые будут совершенно непревзойдёнными, новым инструментом для каждого кодера в мире», — сказал Савинов.

Многочисленные источники в отрасли между тем сообщают, что значительная часть первой волны проектов ИИ столкнулась с непредвиденными проблемами, такими как беспорядочные или неполные данные, отсутствие инфраструктуры, устаревшие IT-системы и отсутствие внутренних знаний. В итоге их так и не запустили в производство. Один основатель компании заявил, что доля успешных проектов ИИ первой волны была менее 10%.

Консалтинговая фирма Accenture недавно опубликовала исследование о том, что отличает такие проекты. Аналитики выделили возможность агрессивного масштабирования для пользователей и бизнес-функций, а также поддержку руководства, переподготовку сотрудников и значительные вложения в ИИ и облачную инфраструктуру. 

Однако данные Accenture показывают, что таких компаний пока меньшинство. Опросив руководителей почти 2000 компаний с доходом более $1 млрд, аналитики обнаружили, что только около трети (34%) сделали долгосрочные инвестиции в систему генеративного ИИ, ориентированную на основную бизнес-функцию. Также было обнаружено, что среди опрошенных 15% готовы «переосмыслить» внедрение ИИ, 43% «прогрессируют» в этом направлении, а ещё 43% «просто экспериментируют».

В Fast Company отмечают, что некоторым компаниям, возможно, было бы лучше проигнорировать раннюю шумиху вокруг ИИ и дождаться, пока модели, инструменты и инфраструктура созреют. 

Между тем СЕО и сооснователь стартапа Windsurf Варун Мохан уверен, что развитие вайб-кодинга не снизит востребованность разработчиков, а, наоборот, позволит компаниям нанимать больше инженеров для развития проектов.