Разработчики одними из первых приняли ИИ — и теперь всё чаще пытаются вернуть контроль над своей работой

«Я пыталась использовать его для программирования, но никак не могу с этим смириться», — говорит Хауш.

По её словам, ИИ способен подсказать направление или выступить в роли «второго взгляда» на задачу, однако ему часто не хватает контекста, чтобы действительно быть полезным. И дело, судя по всему, не только в личных предпочтениях отдельных разработчиков.

Согласно новому опросу Stack Overflow, популярного сервиса вопросов и ответов для программистов, шесть из десяти технических специалистов стараются избегать использования ИИ. Исследование включало 103 вопроса и ответы около 30 тыс. разработчиков программного обеспечения из 169 стран. Его результаты были опубликованы CNN до официальной публикации Stack Overflow.

Парадокс заключается в том, что разработчики программного обеспечения находятся в авангарде внедрения генеративного ИИ. Крупные технологические компании и стартапы всё активнее используют ИИ для написания программного кода, а профессия разработчика ПО была названа наиболее готовой к трансформации под воздействием ИИ в отчёте Indeed Hiring Lab.

При этом опрос Stack Overflow показывает одновременно высокий уровень использования ИИ и растущую неопределённость относительно того, что именно эта технология делает с профессией разработчика.

65% опрошенных используют помощников по программированию или ИИ-агентов. Для сравнения: годом ранее исследовательское подразделение Google опросило 5 тыс. специалистов технологической отрасли по всему миру и выяснило, что 90% из них используют ИИ в работе — на 14 процентных пунктов больше, чем в 2024 году.

Однако параллельно растёт и неудовлетворённость работой. Почти каждый третий участник опроса Stack Overflow заявил, что недоволен своей нынешней должностью, тогда как годом ранее таких было 28,4%. Около 45% респондентов назвали себя довольными в отношении своей работы, а счастливыми — только 22,3%.

Среди основных причин неудовлетворённости и профессионального застоя респонденты называли выгорание, усталость от технологий, экономическую неопределённость и отсутствие ясных перспектив карьерного роста.

Многие из этих проблем существовали и до появления генеративного ИИ. Но, по мнению генерального директора Stack Overflow Прашанта Чандрасекара, стремительное развитие ИИ усилило уже существующие опасения.

«Людям приходится полностью перестраивать свои рабочие места, и поэтому людям довольно тревожно знать, насколько сильно они будут автоматизированы», — сказал Чандрасекар CNN.

При этом проблема для разработчиков может оказаться значительно сложнее простого вопроса о сокращении рабочих мест.

Старшие программисты сталкиваются с риском обесценивания части навыков, которые они годами оттачивали. От начинающих разработчиков, напротив, всё чаще ожидают производительности, характерной для специалистов с несколькими годами опыта: по выражению Чандрасекара, благодаря ИИ «планка была повышена».

Одновременно техническим специалистам приходится тратить свободное время на изучение постоянно меняющихся инструментов. Хауш рассказывает, что смотрит видео об ИИ и читает документацию платформ даже вне работы, однако всё равно испытывает трудности с темпом изменений.

«Это утомительно, потому что вокруг много шума: «Делай это, делай это, делай это, иначе останешься позади», — говорит она.

Для Хауш и Одри Эшрайт, инженера-программиста с 20-летним опытом, проблема заключается не в нежелании осваивать новые технологии. Они сомневаются в способности ИИ-агентов заменить ту совокупность знаний и рабочего контекста, которая формируется у специалиста за годы практики.

ИИ может знать синтаксис языка программирования, распространённые архитектурные решения и огромное количество готового кода. Но он не обязательно понимает всю историю конкретного проекта, причины появления тех или иных архитектурных решений, неформальные ограничения системы и последствия изменения одного компонента для остальных.

Именно здесь, по мнению разработчиков, возникает трение между автоматизацией и инженерной работой.

Более того, передача написания кода ИИ может фактически исключить разработчика из части процесса принятия решений. Для Эшрайт это принципиальная проблема.

«Написание кода — это способ решать задачи», — говорит она. «Для инженера-программиста важен процесс понимания того, что делает система».

Результаты опроса Stack Overflow также показывают, что разработчики разделяют возможности ИИ по задачам, а не воспринимают его как универсального помощника. Более 74% респондентов считают ИИ полезным для реализации кода, около 72% — для отладки. Однако только 34,4% считают его полезным для других рабочих функций, включая коммуникацию и дизайн.

Ещё показательнее отношение к доверию. Лишь 6,6% участников опроса заявили, что доверяют ИИ при принятии важных решений.

При проверке кода, созданного ИИ, около 78% респондентов считают важной атрибуцию источника. Это особенно существенно на фоне того, что генеративные системы могут создавать код, происхождение и корректность которого разработчику приходится дополнительно проверять.

Осторожность усиливается и потому, что ИИ постепенно переходит из экспериментальной зоны в производственную. Компании всё чаще переводят проекты с пилотного этапа в реальную эксплуатацию, а цена ошибки при этом возрастает.

Январский отчёт Deloitte показал, что 54% из более чем 3200 опрошенных руководителей бизнеса и IT ожидали перевести в производство 40% или более своих экспериментов с ИИ в течение следующих трёх-шести месяцев.

Получается парадоксальная ситуация. Чем активнее компании внедряют ИИ и чем больше разработчиков используют его ежедневно, тем острее становится вопрос не о том, способен ли ИИ писать код, а о том, кто в конечном счёте отвечает за инженерное решение и понимает его целиком.

«Я не люблю терять контроль; мне нравится критическое мышление и любопытство», — говорит Хауш. «Так важно быть любопытнее, чем когда-либо».

И, возможно, именно в этом заключается главный вызов эпохи ИИ для программистов: если машина сумеет писать всё больше кода, не окажется ли главным профессиональным навыком способность человека понимать, зачем этот код вообще нужен?