Согласно свежему исследованию* 75% разработчиков уже используют ИИ-инструменты в работе. Платформы помогают ускорять выполнение задач, повышают качество кода и делают командную работу более слаженной. Однако часть специалистов продолжает скептически относиться к технологии, указывая на низкое качество сгенерированного кода, необходимость дополнительных проверок и риск утечки данных.

Получается парадокс: с одной стороны, ИИ уже стал частью процесса, с другой его продолжают критиковать.

*Совместное исследование Yandex B2B Tech и Университета ИТМО

Три группы пользователей

Сегодня условно можно выделить три группы.

Вайбкодеры. Обычно это начинающие разработчики, для которых ИИ остаётся скорее средой для экспериментов, чем полноценным рабочим инструментом. Такой подход позволяет им накапливать опыт, но редко приводит к созданию зрелых решений.

Скептики. Это компании и разработчики, которые разочаровались в инструментах. Они отмечают, что интеграция ИИ в процесс разработки сопряжена с трудностями: сгенерированный код требует доработки, проверки и адаптации под контекст проекта. Их опыт показывает, что без корректной постановки задачи и последующего ревью результат может выглядеть сырым.

Профессионалы нового уровня. Речь идёт об опытных архитекторах и лидерах команд, обладающих значительным практическим опытом, в том числе в крупных enterprise-проектах. Их ключевая задача - проектирование архитектуры, системное мышление и контроль качества продукта.

ИИ-инструменты в их работе выступают не как замена компетенций, а как средство ускорения без потери глубины. Решения вроде Cursor или Copilot берут на себя рутинные операции, что, в свою очередь, позволяет инженерам сосредоточиться на стратегических задачах.

Таким образом формируется новый уровень профессиональной разработки, где ИИ становится множителем продуктивности для опытных специалистов и их команд. Пока у этого явления нет устоявшегося названия. В экспертных дискуссиях звучат разные варианты от ИИ-архитектора до Оркестратора разработки и AI-augmented архитектора.

Ответственность за результат

Утверждение "Часть респондентов не пользуется ИИ-ассистентами из-за низкого качества сгенерированного кода" может вводить в заблуждение. Качество результата определяется не самим инструментом, а тем, кто им пользуется.

Ситуация похожа на журналистику: нейросеть может написать текст, но итоговый материал требует доработки и редакторского контроля. Это не значит, что технология бесполезная, просто без участия профессионала результат не становится полноценным продуктом.

Основные причины претензий к качеству ИИ-кода:

• некорректно сформулированный запрос
• игнорирование контекста проекта
• отсутствие ревью со стороны разработчика
• завышенные ожидания

Что отличает сильного инженера

Сильный разработчик, работающий с ИИ, умеет:

• ставить задачу в терминах архитектуры и ограничений, а не «сгенерируй код»
• оценивать и адаптировать результат в контексте всей системы
• понимать, где автоматизация полезна, а где нужна ручная экспертиза
• использовать ИИ стратегически, а не тактически

Именно такой подход позволяет вывести ИИ из разряда случайных экспериментов и ошибок в разряд инструмента, который усиливает компетенции команды.

Ограничения и реальная роль технологий

Важно понимать, что нейросеть не способна «по кнопке» создать готовый к использованию продукт, будь то сайт или корпоративная система. Даже корректно сгенерированный код требует адаптации под требования проекта, интеграции в архитектуру и последующего тестирования. Эти задачи остаются в зоне ответственности разработчика.

В то же время ИИ-инструменты позволяют существенно повысить эффективность работы. Автоматизация рутинных операций, ускорение проверки гипотез и генерация базовых решений экономят ресурсы, которые можно направить на более сложные и креативные задачи.

Поэтому ИИ стоит рассматривать не как угрозу профессии, а как естественное продолжение инструментальной базы разработчика, наряду с IDE, системами контроля версий и инструментами автоматизации. Отказ от таких решений сегодня скорее ограничивает возможности специалиста. Напротив, сочетание традиционной экспертизы с новыми технологиями формирует конкурентное преимущество на рынке.

Где ИИ действительно помогает

• генерация шаблонного кода и документации
• быстрые подсказки при ошибках и отладке
• создание тестов и сценариев проверки
• ускорение прототипирования

Сравнение подходов

«Код, который генерирует ИИ это не финальный продукт. Настоящее качество рождается там, где архитектор умеет встроить этот код в систему. ИИ снимает рутину, но за зрелость решения всегда отвечает человек».

Аналитики сходятся во мнении: ИИ возьмёт на себя рутину, а человек сосредоточится на архитектуре, бизнес-логике и творческих задачах. Сегодня 90% компаний планируют инвестировать в инструменты разработки. 79% студентов уже работают с ИИ-ассистентами. Это значит, что рынок движется в сторону, где ИИ будет не заменой программиста, а его ускорителем.

Мы разделяем мнение аналитиков, будущее разработки однозначно за симбиозом человека и ИИ. Наш подход основан на сочетании опыта инженеров и возможностей ИИ-инструментов. Это позволяет быстрее тестировать гипотезы, снижать затраты на рутину и фокусироваться на стратегических задачах. Мы уверены, что именно такой подход станет отраслевым стандартом, и предлагаем партнёрам воспользоваться этим преимуществом уже сегодня.