Новое исследование предлагает подробный взгляд на то, как Genai трансформирует ежедневную работу разработчиков. Результаты показывают четкое разделение: Опытные разработчики с большей вероятностью будут полагаться на код, генерируемый искусственным интеллектом, чтобы совершить его исправление, и все же рассматривать его как средство экономии длительного времени. Напротив, юношеские разработчики выглядят более осторожными, воспринимая инструменты ИИ в более медленных темпах и сообщая о меньшем прогрессе в эффективности.
Новое исследование на платформе Fastly Cloud показывает, что все большее число опытных разработчиков не только генерируют значительные количества кода с использованием инструментов искусственного интеллекта, но и реализуют этот код в производстве с значительно более высокой скоростью, чем менее опытные кодеры.
Опрос, проведенный среди 791 профессиональных программистов, почти одной трети старших разработчиков, идентифицированных как более 10 лет опыта, сообщает, что более половины отправленного ими кода была создана ИИ. Эта цифра более чем в два раза выше, чем младшие разработчики с двумя годами или менее опытом, из которых только 13% сообщают одинаково.
Эти результаты указывают как на более активное использование искусственного интеллекта среди старших разработчиков, так и большую уверенность в создании машин, когда он достигает производства.
Эта тенденция несколько контрастирует с озабоченностью отрасли по поводу кодирования атмосферы — термин, используемый для описания нового «стиля» разработки программного обеспечения, в котором инженеры предоставляют только рекламные акции Chatbot, а затем используют реакцию ИИ для их улучшения приложения. При таком подходе искусственный интеллект по существу используется в качестве младшего разработчика. Общая проблема в кодировании Weib заключается в том, что сгенерированный код ИИ может показаться правильным с первого взгляда, но он содержит серьезные недостатки или уязвимости.
В исследовании также подчеркивается разница между воспринимаемой скоростью и фактической эффективностью редактирования. 28% разработчиков говорят, что они часто тратят так много времени на ремонт или переписывание кода, предоставленного ИИ, что все потенциальные выгоды в значительной степени удаляются. Еще 14% утверждают, что им редко приходится вносить значительные изменения.
Тем не менее, более половины всех участников сообщают, что инструменты искусственного интеллекта, в том числе Github Copilot, Google Gemini и Антропный Клод, помогли им работать быстрее. Старшие разработчики демонстрируют более сильный энтузиазм-59% из них говорят, что ИИ резко ускоряет свою работу по сравнению с 49% юношеских разработчиков.
Старшие программисты также в два раза часто сообщают о значительной экономии времени, хотя они говорят, что тратят много усилий, чтобы исправить ошибки искусственного интеллекта.
