24.08.2026 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментИнструменты кодирования с использованием искусственного интеллекта ускоряют работу отдельных специалистов, но большие запросы на слияние (pull requests, PR), слабые методы измерения и устаревшие процессы сдерживают производительность и уверенность инженеров, отмечают опрошенные порталом The New Stack эксперты. ИИ отлично справляется с тем, чтобы ускорить работу отдельных людей, но окружающие системы затем снова всё замедляют. Этот результат — или, скорее, его отсутствие — усиливается размером компании и размером PR. До такой степени, что, хотя инвестиции в ИИ в большинстве компаний увеличились в 28 раз, показатели скорости разработки остаются на прежнем уровне и даже снижаются. Таковы результаты недавно опубликованного исследования DX «State of AI Impact in Engineering», в котором оцениваются инженерные организации по таким параметрам, как скорость, эффективность, качество и влияние. «Это вызывает беспокойство, потому что, когда затраты выросли в 28 раз — и стали буквально единственным экспоненциально выросшим показателем — а скорость не растет экспоненциально, мы не выпускаем экспоненциально больше ПО», — сетует Джастин Реок, заместитель технического директора DX. В то время как расходы на ИИ продолжают стремительно расти, коэффициент инноваций — соотношение усилий инженеров, затрачиваемых на разработку новых функций, с затратами на техническое обслуживание, рутинную работу и операционные издержки — остается неизменным. Это означает, что, согласно отчету DX ...
читать далее.
