32% респондентів з досвідом роботи понад 10 років зазначили, що 50% їхнього коду було написано за допомогою ШІ. Цей показник значно нижчий серед молодших фахівців з досвідом до двох років — лише 13%. Дослідження також показало, що очікування щодо продуктивності при використанні ШІ не завжди справджуються. 28% програмістів підтвердили, що витрачають стільки ж часу на виправлення коду, створеного за допомогою ШІ, що втрачають всі переваги в продуктивності. Водночас 14% респондентів зазначили, що їм практично не потрібно вносити значні зміни.
Більше половини учасників опитування повідомили, що інструменти штучного інтелекту, такі як GitHub Copilot, Google Gemini та Anthropic Claude, сприяли підвищенню їхньої продуктивності. Серед досвідчених інженерів 59% вказали на те, що ШІ прискорив їхню роботу, у порівнянні з 49% молодших спеціалістів. Крім того, старші розробники вдвічі частіше зазначали про значну економію часу, хоча і відзначали, що витрачають більше зусиль на виправлення помилок, пов’язаних із застосуванням ШІ.
Різниця у відповідях між молодшими та старшими програмістами може пояснюватися не лише бажанням, а й досвідом. Лише трохи більше половини молодших фахівців зазначили, що ШІ помірно підвищив їхню продуктивність, тоді як у більш досвідчених колег цей показник становив 39%. Кожен четвертий старший розробник повідомив, що ШІ значно покращив їхню продуктивність, що вдвічі більше, ніж серед молодших. Fastly вважає, що причина цього полягає в досвіді: старші фахівці швидше виявляють приховані помилки в коді. Їхня експертиза дозволяє їм розпізнавати ситуації, коли код, згенерований ШІ, може виглядати бездоганно, але працювати неправильно. Це дозволяє їм виправляти недоліки значно ефективніше, зберігаючи продуктивність.
