73% разработчиков, использующих ИИ-ассистентов и агентов для кода, делают это ежедневно. Такой результат показал опрос разработчиков Stack Overflow, в котором за семь недель участвовали более 30 тыс. человек. Для российской IT-команды это уже не история про экспериментальную подписку на чат-бота: ИИ становится обычным рабочим инструментом, но доступ к продакшену ему по-прежнему выдают крайне неохотно.
Об итогах исследования сообщает Stack Overflow Blog. Это 16-й ежегодный опрос платформы: участники рассказали о формате работы, востребованных технологиях, обучении и привычках при использовании генеративного ИИ. Полный набор данных Stack Overflow обещает опубликовать позднее, а пока представил обзор ключевых цифр.
Самое заметное изменение — не просто рост охвата, а частота использования. Среди тех, кто применяет AI-инструменты для программирования, 73% работают с ними каждый день. Треть ежедневных пользователей любых ИИ-сервисов тратит на них не менее четырёх часов в сутки. Позитивно к технологии относятся 62% всех респондентов; среди ежедневных пользователей этот показатель достигает 71%.
Разработчики выбирают инструменты без особой романтики: 66% пользователей работают с агентами для программирования, 63% — с чат-ботами. Среди конкретных продуктов лидируют Claude Code с 66% и GitHub Copilot с 59%. Речь не обязательно о полном делегировании разработки: чаще ИИ просят написать код в уже знакомой предметной области — так ответили 67% участников, — или помочь с отладкой, что отметили 61%.
Граница доверия проходит там, где начинается эксплуатация. Лишь 20% используют ИИ при развёртывании, операционной работе или устранении проблем в продакшене. Это довольно трезвая картина: модель может быстро предложить функцию, тест или объяснение стектрейса, но цена ошибки в боевой системе слишком высока. Командам, которые внедряют агентов, придётся инвестировать не только в лицензии, но и в ревью, права доступа, журналирование действий и понятные правила ответственности.
Сам формат занятости тоже меняется. Только 18% опрошенных ходят в офис каждый рабочий день. При этом доля людей, работающих в организации из одного человека, выросла с 4% до 10%, хотя доля фрилансеров, подрядчиков и самозанятых в целом осталась примерно прежней. Stack Overflow осторожно связывает этот сдвиг с распространением ИИ-агентов: одному специалисту стало проще закрывать часть задач, которые раньше требовали небольшой команды. Но опрос не доказывает причинно-следственную связь — он лишь фиксирует совпадение трендов.
В технологическом рейтинге лидеры почти не изменились, зато SQL обошёл HTML/CSS и занял второе место. Rust поднялся до 12-й позиции среди наиболее используемых языков. На рынке моделей заметна почти ничья Anthropic и OpenAI по использованию, а Google идёт с заметным отрывом. При этом желание продолжать работу с моделями Anthropic оказалось немного выше, чем у OpenAI. Для руководителей разработки это напоминание, что корпоративный выбор модели нельзя сводить к узнаваемости бренда: разработчики оценивают качество ответа и удобство инструмента в своей повседневной задаче.
Опрос разработчиков Stack Overflow также показывает, как ИИ меняет поиск знаний. Поисковиками для ответов по-прежнему пользуются 83% респондентов, но 70% уже обращаются к ИИ. Простые вопросы всё реже приводят людей на сайты сообществ: 64% участников стали посещать Stack Overflow меньше именно для таких запросов. Одновременно 16% начали заходить туда чаще, чтобы проверить первоисточник ответа, выданного моделью. Иными словами, ИИ отнимает у сообществ часть трафика, но повышает ценность материалов, которые можно проверить и процитировать.
Отсюда и главный дефицит агентной разработки — не токены, а контекст. Для доверия к ответу ИИ 93% опрошенных считают важной атрибуцию источников. Самыми надёжными источниками контекста называют цели и требования проекта — 85%, код и документацию — 73%. Когда нужен конкретный ответ, разработчики всё ещё идут к коллегам: этот вариант выбрали 72%, против 63% у кода и 60% у документации. Старшие инженеры, вероятно, узнают в этих цифрах собственный календарь, заполненный личными сообщениями.
Бюджетный вопрос никуда не исчез. При выборе модели и подготовке промптов качество важнее стоимости для 75% респондентов, тогда как цену назвали важным фактором 38%. Организации отвечают привычным набором мер: 38% вводят лимиты на использование, 28% анализируют расходы, 27% направляют разные задачи в разные модели, а 25% ограничивают круг пользователей. В то же время 21% участников сообщили, что их компании увеличивают траты на ИИ.
Для бизнеса вывод не сводится к фразе «дайте команде доступ к модели». Выигрывают те, кто превращает требования, документацию и знания сотрудников в доступный проверяемый контекст, а затем измеряет качество результата вместе с затратами. Пока ИИ уверенно осваивает знакомый код и дебаг, следующая конкуренция развернётся за то, сумеют ли компании безопасно подключить его к реальным процессам и не превратить экономию на рутине в дорогую ошибку в продакшене. Подробнее с результатами можно ознакомиться на .