Как и многим инженерам‑разработчикам ПО, мне безусловно интересно, и где‑то беспокоит будущее нашей профессии. А тут как раз вышла хабр‑заметка, по отчёту о внедрении ИИ в индустрию. Открыл отчёты, посмотрел графики. Получается, что в среднем внедрение идёт не так уж и быстро. И, если новые модели не предложат качественного скачка, ситуация вряд ли изменится.
Вот ссылки на сами отчёты (анг) за первый квартал и за второй, оба доступны бесплатно и не особо большие, полсотни страниц. Кстати оказалось, что поменялась методология в отчётах. В первом квартале они сравнивали тех, кто использует ИИ, с теми, кто не использует. А во втором это уже потеряло актуальность — 90% программистов пишут код с помощью ИИ.
Мне хотелось сравнить с собственными ощущениями и с нашей компаний (мы попадаем в корзину «индустриальной разработки», 100–300 программистов, северная Америка, не долина). Внедрение ИИ началось больше года назад, когда лицензии на copilot начали раздавать. Но боле‑менее активно использовать начали только прошлой осенью, с постепенным нажимом «сверху» на переход AI‑driven разработку, когда инженер сам «код уже не пишет, а командует агентами».
Но я вижу, что это внедрение идёт прямо таки со скрипом. Вроде руководство поощряет и использование в работе, и эксперименты разрешает и приветствует. И, в общем и целом, разработчики гоняют агентов только в путь. Код, минимум на половину, написан иишкой, а где‑то и на 100%, где маленькие команды в 1–2 человека используют spec‑driven dev. Но вот каких‑то серьёзных прорывов, особенно в сложных проектах, как‑то не заметно. Velocity выросла но не в разы.
Почитал отчёт и выдохнул — это не мы такие, это жизнь такая. В целом, как я понимаю, наша компания в разрезе метрик полностью совпадает с аналогичными, кто участвовал в опросах. Интересно, что покажут последующие отчёты, но сдаётся мне, большого различия со втором кварталом можно пока не ждать.
Взять например, график сводной «эффективности» (там совокупно и velocity, и code diff и тому подобное).
Разработка ускоряется, но не сильно. При этом, качество софта особо не меняется (по субъективной оценке):
При этом, количество AI кода уже перевалило за половину и явно будет только расти
Самый большой рост, можно сказать, по экспоненте, показывает график роста затрат на ИИ.
Но в итоге, времени освобождается не сильно много, как нет и особого роста новых проектов или других инноваций. Стало уходить много времени на координацию и проверку кода. Появился новый расход времени на «настройку ИИ обвязки», её меж‑командная стандартизация.
И выводы отчёта косвенно и напрямую подтверждают то, что я вижу у нас. Наибольший успех AI‑lead разработки показали проекты, где «команда» — это один разработчик. Иногда в паре с product owner, он не сильно мешает. Проблемы начинаются, где в рамках одного проекта нужно координировать разработку с разными людьми. Backend/Frontend команды, синхронизация спецификаций и обвязок, code review (и на качество и на правильность и на соответствие обвязкам).
В отчёте упоминается «Парадокс эффективности ИИ», который сейчас можно видеть по всей отрасли: «производительность труда отдельных сотрудников резко возрастает и в то же время человеческий ресурс становятся новым узким местом в разработке». Или, как озаглавили обзорную статью на хабре — «ИИ ускорил разработчиков, но не разработку».
Но вообще, лично мне, этот отчет вернул утраченный было оптимизм за будущее.
Не ну вот реально, я же вижу, насколько хороший код пишут продвинутые иишки. И чем дальше — тем лучше. Я и сам за выходные легко могу поднять практически любую идею.
Взять хотя бы последний пример
Читал статью на хабре, про изучение английского, задумался. Метод предлагаемый автором мне не нужен, но незнакомые слова и в субтитрах и в статьях, да, встречаются. Решил, что мне нужна небольшая программа на десктопе с возможностью выделить текст или через OCR, стянув область на экране. Текст попутно перевести и, по клику на неизвестном слове, добавить его в список на повторение. Сам список положить в облако, откуда программа на телефоне его будет подтягивать и с заданной периодичностью показывать на фитнес часах Amazfit, где по тапу можно посмотреть и перевод, если надо.
Три программы, (win app, server api, zepp app) — полдня на создание, полдня на допил. Ни строчки сам не написал и всё работает прекрасно. Конечно, если публиковать, пилить пришлось бы больше, но мне нужно «ехать, а не шашечки», меня и dev mode прекрасно устраивает.
Да что там свои поделки — весной была замечательная статья (анг) от Stephen Toub из Microsoft.NET team. «10 месяцев с copilot agent в dotnet/runtime». Там честные примеры с сcылками на PR (в основном на dotnet/runtime repo) и выводами по уровню доверия к AI коду. Где и когда он хорош, и какие перспективы.
И всё темнее как‑то мне виделась моя будущая карьера, как инженера‑разработчика. До пенсии еще далеко, не пора ли переквалифицироваться в управдомы?
Но смотрю на отчёт и немного успокаиваюсь. Чтобы ИИ заменила инженера, это должна быть очень хорошая ИИ. Дорогая. И «думать» (сжигать токены) нужно тем больше, чем больше связей и чем объемней контекст. Пропорции роста затрат к росту эффективности (пока) дают надежду что «инженер ПО», как профессия, какое‑то время еще поживёт. Пусть и с трансформацией от написания кода к его контролю. Думаю, плато достигнуто, революция переходит в эволюцию.
