Почти все разработчики уже используют ИИ-ассистентов для кода — но ощутимого скачка продуктивности это пока не дало. Об этом рассказала CTO компании DX Лора Тачо на Pragmatic Summit, представляя исследование Measuring Developer Productivity & AI Impact.
Почти все разработчики уже используют ИИ-ассистентов для кода — но ощутимого скачка продуктивности это пока не дало. Об этом рассказала CTO компании DX Лора Тачо на Pragmatic Summit, представляя исследование Measuring Developer Productivity & AI Impact.
В выборке — 121 тысяча разработчиков из 450+ компаний. 92,6% респондентов используют ИИ хотя бы раз в месяц, около 75% — каждую неделю. То есть это уже не эксперимент, а часть повседневного рабочего процесса.
При этом эффект оказался довольно приземлённым. Разработчики говорят, что экономят 4,08 часа в неделю — в 4 квартале 2025 года было около 3,6-3,7 часа, почти столько же, сколько и во 2 квартале. Продуктивность тоже упёрлась в потолок: в момент появления ИИ она выросла примерно на 10% — и с тех пор держится на этом уровне. То есть быстрый буст случился, но дальше роста не произошло.
Зато меняется другое — доля кода, написанного ИИ и попадающего в продакшн практически без правок. По данным Тачо, в период с ноября 2025 до февраля 2026 (выборка около 4,2 млн разработчиков) такой код составлял уже 26,9% всего продакшн-кода — против 22% кварталом ранее. А у тех, кто пользуется ИИ ежедневно, почти треть кода, проходящего ревью и попадающего в прод, написана ИИ.
Один из самых заметных эффектов — онбординг. Время до «10-го пулл-реквеста» (метрика, которую часто используют как индикатор успешного входа в проект) сократилось вдвое за период с начала 2024 к концу 2025 года. По сути, ИИ ускоряет вхождение в кодовую базу, снижает когнитивную нагрузку и позволяет быстрее начать приносить пользу — будь то новый сотрудник, инженер на новом проекте или даже человек без классического разработческого бэкграунда. Причём этот эффект не краткосрочный: чем быстрее человек «вкатывается», тем дольше держится прирост продуктивности.
Но на уровне компаний картина сильно расходится. В исследовании, охватившем 67 тысяч разработчиков, видно почти биполярное распределение: у одних организаций количество инцидентов, затрагивающих пользователей, выросло вдвое, у других — упало на 50%. Разница не в самих инструментах, а в том, как их внедряют. В зрелых командах ИИ работает как «мультипликатор» — ускоряет процессы, повышает качество и надёжность. В слабых — наоборот, просто подсвечивает существующие проблемы.
Как формулирует Тачо: «Трансформация — это дискомфорт. Компании, которые не дотянули трансформацию облаков или аджайл, сейчас так же сдаются на ИИ». И это проблема не инструментов, а менеджмента: «Хайп создавал ощущение, что достаточно попробовать ИИ, и всё окупится. Но пока его используют на уровне отдельных задач. Чтобы получить эффект, нужно внедрять его на уровне всей организации».
Она приводит и конкретные цифры по инструментам. Например, десктопное приложение Codex, запущенное 2 февраля, уже перевалило за 1 млн загрузок и росло на 60% за неделю. Внутри OpenAI 95% разработчиков используют Codex, и они создают примерно на 60% больше пулл-реквестов. В крупной компании вроде Cisco около 18 тысяч инженеров ежедневно используют Codex для сложных миграций и код-ревью, и это позволило сократить время ревью вдвое.
Но и здесь есть оговорка: ИИ не чинит системные проблемы. Если в компании медленные CI, плохая документация, размытые границы сервисов, он только ускорит хаос. «Я скептически отношусь к обещаниям любой технологии улучшить производительность без устранения базовых ограничений. Если мы их не решим, мы просто „заберём их с собой в космос“», — прямо говорит Тачо.
Ключ к успеху не в самих моделях, а в DevEx (developer experience) и управлении изменениями. У компаний, у которых «получается», есть три общие черты: они ставят чёткие цели и измеряют результат, вкладываются в удобство разработки и инфраструктуру, и внедряют ИИ не как игрушку для отдельных задач, а как часть всей системы. При этом главный барьер — не технологии, а организационные процессы и лидерство.
«Успешные компании экспериментируют, решая реальные проблемы клиентов. Осваивать Марс звучит круто, но это дорого и отвлекает от основного бизнеса», — говорит Тачо. То есть вместо хайпа фокус должен быть на практической ценности, потому что реальный эффект от ИИ начинается не там, где его «просто используют», а там, где под него меняют саму организацию.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Логично. Ведь наибольшая часть работы - это не написание кода. И даже не проработка задачи до написания. А преодоление всяких организационных и инфраструктурных препятствий.