Як штучний інтелект змінює наше уявлення про програмування

Штучний інтелект і вайб-кодинг трансформують світ програмування. Які основні напрямки розвитку?

Останнім часом індустрія програмування зазнає значних змін. Це підтверджують результати опитування Stack Overflow Developer Survey: 84% програмістів використовують або мають намір використовувати інструменти штучного інтелекту (ШІ), а 51% займається цим щоденно.

У зв'язку з цим з'явився vibe coding (вайб-кодинг) - підхід, за якого розробник описує ідею продукту, а ШІ генерує код. У певних сценаріях це прискорює процеси, але разом з його появою у компаній з'явилися нові виклики.

Компанії масово долучають ШІ до програмування, однак результати поки що стримані. Дослідження Microsoft, MIT, Princeton та Wharton School "Вплив генеративного штучного інтелекту на висококваліфіковану роботу", у якому взяли участь понад 4 тис. розробників, зафіксувало зростання продуктивності за використання GitHub Copilot на 26%.

Цікава особливість: юніори досягли найвищих результатів, тоді як сеньйори не змогли продемонструвати статистично значущого прогресу.

Завдяки впровадженню штучного інтелекту команда Duanex здатна виконувати завдання за кілька годин, а не за кілька днів. Час, необхідний для написання автоматизованих тестів, зменшився на 50%, в той час як покриття тестами зросло на 20%. Одна з frontend-команд змогла оновити застарілі компоненти всього за два дні, замість раніше запланованих двох тижнів. Крім того, використання ШІ для розробки стандартних API (інтерфейсів програмування додатків) дозволяє зекономити 10-15% робочого часу.

У той же час, ця швидкість має свої обмеження. Вайб-кодинг ефективно застосовується для традиційних рішень, однак при ускладненні ситуації виникає дисбаланс між швидкістю написання коду та усвідомленням його результатів. Проекти з незвичайною архітектурою вимагають значної експертизи на рівні senior.

Ми також зустрілися з так званими "галюцинаціями" штучного інтелекту. У одному з програмних продуктів для нашого відділу продажів я вирішив провести експеримент і протестувати систему на власному прикладі. На моє здивування, вона почала вигадувати неправдиві факти про мене. Цей випадок продемонстрував, що без чітких запитів і контролю з боку людини ефективність ШІ суттєво знижується.

Сьогодні компанії можна умовно класифікувати на кілька груп залежно від їхнього підходу до впровадження новітніх технологій. Перша категорія обирає обачний шлях: вона визначає конкретні процеси для автоматизації та навчає своїх співробітників користуватися новими інструментами. Друга ж група виявляє побоювання і вагається розпочати цей шлях.

Третя використовує найнебезпечніший підхід: впроваджує ШІ скрізь і не розуміє наслідків. У цьому випадку технічний борг росте швидше, ніж вони встигають його обслуговувати, тому зараз важливо не те, чи використовуєш ти ШІ, а те, як саме ти це робиш.

Один з суттєвих ризиків вайб-кодингу полягає в питаннях безпеки. Коли код розробляється поспіхом і без ретельного вивчення сценаріїв доступу, це підвищує ймовірність виникнення помилок. Такі недоліки можуть призвести до несанкціонованого доступу до даних або функцій, які повинні залишатися під контролем.

Одночасно на ринку з'являються нові інструменти, що сприяють покращенню контролю над ризиками. Наприклад, платформи, подібні до Lovable, здатні аналізувати зміни в коді після його оновлення та вчасно сигналізувати, якщо деякі дані стають доступними для третіх осіб.

Проте розробники стримано ставляться до ШІ. Згідно з опитуванням Stack Overflow Survey, більшість спеціалістів (46%) скептично ставиться до коректності інструментів ШІ, вірять їм 33% і лише невелика частина (3%) дуже довіряє цим інструментам.

ШІ трансформує розробку, але не змінює її фундаментальні принципи. Найбільш корисні ці інструменти для junior-розробників, які тепер можуть виконувати завдання вищого рівня. Проте разом з розвитком з'явилися вимоги до перевірки коду, безпеки та зваженості у використанні інструментів ШІ і компаніям потрібно витрачати на це ресурси.

Упродовж наступних років структура команд буде змінюватися. Наприклад, проєкт з трьома командами по вісім осіб зможе зменшити кількість спеціалістів до шести-семи на команду (скорочення на 12-25%). Це відбудеться завдяки тому, що на заміну вузькоспеціалізованим ролям прийдуть універсальні інженери.

Компанії, які стратегічно інтегрують штучний інтелект у свої процеси, вкладатимуть ресурси в розвиток команд та систематично забезпечуватимуть безпеку, отримають конкурентні переваги.