Разработчики, использующие AI-инструменты для написания кода, уверены, что становятся быстрее на 24%. Однако объективные измерения показывают, что на деле их продуктивность снижается на 19%. Этот разрыв в 43% объясняет, почему популярность AI продолжает расти, несмотря на снижение доверия к этим технологиям.
Фон исследования
Исследование METR анализировало опытных разработчиков с открытым исходным кодом, которые работали над собственными репозиториями, выполняя выбранные ими задачи. Это не лабораторный эксперимент; разработчики выполняли реальные проекты. В отличие от обучения AI на тестовых заданиях, в условиях исследования наблюдалась реальная работа с AI, который, казалось, снижал продуктивность.
К чему приводит разрыв восприятия
Основная проблема заключается в том, что разработчики переоценивают время, которое AI помогает сэкономить. Они сообщают о повышении уверенности и продуктивности, но на практике затрачивают больше времени на просмотр предложений AI, отладку генерируемого кода и переключение между собственными мыслями и генерацией AI. По этим опроса Stack Overflow 2025, доверие к точности AI снизилось до 29%, что на 11% меньше, чем в прошлом году.
Где AI действительно может помочь
Несмотря на негативные результаты, исследование METR не говорит о бесполезности AI. Оно показывает, что AI не экономит время в средах, где разработчики хорошо знают свой код. Например, анализ 470 репозиториев GitHub показал, что AI-код содержит в 1,7 раза больше ошибок, чем написанный людьми. AI демонстрирует преимущество в задачах типа генерации шаблонов, но терпит неудачу в более сложных задачах, таких как исправление ошибок и архитектурные решения.
Практические выводы для разработчиков
Для меняющих код разработчиков очевидно: чем больше вы знаете о проекте, тем меньше пользы от AI. Однако для менее опытных разработчиков и тех, кто работает с незнакомым кодом, AI может стать ценным помощником. Например, по этим GDC 2026, 81% разработчиков игр используют AI для исследований, что говорит о том, что AI лучше подходит для предварительной работы, чем для непосредственного написания кода.
Следовательно, разработчикам следует осознанно подходить к использованию AI-инструментов и пониманию их потенциала в различных ситуациях.