32% респондентов с опытом работы более 10 лет отметили, что 50% их кода было написано с помощью ИИ. Этот показатель значительно ниже среди младших специалистов с опытом до двух лет только 13%. Исследование также показало, что ожидания производительности при использовании ИИ не всегда сбываются. 28% программисты подтвердили, что тратят столько же времени на исправление кода, созданного с помощью ИИ, теряющих все преимущества в производительности. В то же время, 14% респондентов отметили, что им практически не нужно вносить значительные изменения.
Более половины участников опроса сообщили, что инструменты искусственного интеллекта, такие как GitHub Copilot, Google Gemini и Anthropic Claude способствовали повышению их производительности. Среди опытных инженеров 59% указали на то, что ИИ ускорило их работу по сравнению с 49% младших специалистов. Кроме того, старшие разработчики вдвое чаще отмечали значительную экономию времени, хотя и отмечали, что тратят больше усилий на исправление ошибок, связанных с применением ИИ.
Разница в ответах между младшими и старшими программистами может объясняться не только желанием, но и опытом. Лишь немногим более половины младших специалистов отметили, что ИИ умеренно повысил их производительность, тогда как у более опытных коллег этот показатель составил 39%. Каждый четвертый старший разработчик сообщил, что ИИ значительно улучшил их производительность, что вдвое больше, чем среди младших. Fastly считает, что причина этого заключается в опыте: старшие специалисты скорее обнаруживают скрытые ошибки в коде. Их экспертиза позволяет им распознавать ситуации, когда код, сгенерированный ИИ, может выглядеть безупречно, но работать неправильно. Это позволяет им исправлять недостатки гораздо более эффективно, сохраняя производительность.
