Применение ИИ в разработке ПО выходит на новый уровень

Фактические показатели оказались намного выше прогнозируемых, что бывает крайне редко (как правило, часть опрошенных компаний поставленных целей не достигает). Если ориентироваться на представленные респондентами планы, то доля компаний, использующих генеративный ИИ, должна была возрасти в 2024 году не до 45,4%, а только до 32,6%, а в численности сотрудников — не 19,5 тыс. чел., а 2,8 тыс. Можно допустить, что некоторые крупные компании указали завышенную численность специалистов, в количестве которых измеряется объём работы, который выполнил ИИ. Однако даже без учёта данных этих компаний объём разработки ПО с использованием ИИ увеличился за год в 5-7 раз.

Речь о сокращении численности разработчиков ПО из-за применения ИИ пока не идёт. В то же время, снижение темпов роста совокупного штата софтверных компаний при увеличении в 2024 г. совокупной выручки больше, чем годом ранее, можно отчасти объяснить использованием в разработке генеративного ИИ. Можно также предположить, что штатных сотрудников стали более активно заменять временные. Не исключено и то, что оба эти фактора привели к тому, что совокупная численность персонала софтверных компаний выросла в 2024 году на 7-8% при том, что в последние годы (за исключением 2022 года, когда отмечался выезд значительного числа ИТ-специалистов за рубеж) прирост составлял 10-12% в год.

В 2025 году доля компаний, которые будут применять генеративный ИИ должна вырасти до 55,6%, а объём выполненных им задач будет соответствовать работе в течение года 34 тыс. специалистов. Очевидно, что фактор использования ИИ в разработке ПО становится критическим. Поэтому требуется более глубокое изучение того, как искусственный интеллект влияет на рынок труда и на структуру спроса на специалистов в области разработки ПО сейчас, и прогнозировать - как он будет влиять на ситуацию с кадрами в ближайшем будущем. Данные опроса РУССОФТ, проводимого в рамках ежегодного исследования софтверной индустрии, позволяют предположить то, что это влияние значительное.

Применение ИИ в разработке ПО выходит на новый уровень
Таблица: Руссофт

Мнения ИТ-компаний:

«Рост использования ИИ в разработке ПО стал неизбежным этапом развития индустрии. По моим оценкам, уже более 50% ПО создается с использованием ИИ-технологий: от разработки дизайна до генерации кода. Отмечу, что ИИ наиболее эффективен в тандеме с опытными разработчиками. Он помогает автоматизировать рутинные задачи и существенно сокращает сроки и стоимость разработки. При этом ИИ не заменяет специалистов, а трансформирует их работу. В перспективе ближайших лет мы увидим дальнейшее развитие этой синергии, что приведёт к реформированию всей ИТ-отрасли и созданию новых профессиональных возможностей», — Вадим Сабашный, генеральный директор ЛАНИТ-ТЕРКОМ (входит в группу компаний ЛАНИТ).

«Наибольший эффект от применения генеративного ИИ в B2B-сегменте мы наблюдаем в создании баз знаний, разработке AI-агентов, речевой аналитике и создании AI-помощников для операторов контактных центров. Существует и множество рисков, связанных с использованием искусственного интеллекта: он работает с большими объемами данных, что создает риск утечки и взлома личной информации; ИИ может давать ошибочные рекомендации из-за недостаточной проверки данных, неправильной настройки моделей или "галлюцинаций" (выдуманных фактов). Важно отметить и психологический фактор: чрезмерная зависимость от ИИ может привести к снижению критического мышления и самостоятельности человека. Риски зависят от глубины проникновения инструментов ИИ для разработки и разумности их применения. В зрелых командах очень осторожно применяют ИИ, выбирая задачи, которые он в состоянии решить без потери качества. В стартапах его используют больше для прототипирования идей и там риски выше», — Игорь Кириченко, президент Naumen.

«Мы также наблюдаем резкий рост использования ИИ в разработке ПО. Это связано с тем, что языковые модели справляются с формальными языками программирования лучше, чем с естественным языком. Базы кода, на которых обучался ИИ, менее субъективны и не содержат противоречий, что делает работу с ними более эффективной. Относительно воздействия ИИ на карьерный рост начинающих специалистов, можно сказать, что автоматизация рутинных задач, ранее поручаемых джунам, не обязательно задерживает их переход на уровень мидлов. Если человек мотивирован, он может достичь своей цели, и, возможно, наличие ИИ поможет ему лучше подготовиться к реальным требованиям на рынке», — Александра Жукова, директор по развитию компании «Формат кода».

«В своей работе Рексофт активно применяет ИИ-технологии. Для комплексной и безопасной работы с ИИ мы создали корпоративную платформу генеративного искусственного интеллекта – Рексофт ИИ Хаб. В нашей практике был проект, где Рексофт участвовал в автоматизации тестирования платежных операций в банковской системе, которая заменила западный аналог. Из-за разнообразия типов платежных сообщений написание автотестов выглядело длительным и трудоемким. Тогда мы конвертировали спецификации и форматы платежных документов в код с помощью LLM, развернутой на нашей корпоративной платформе, и получили нужный набор тестовых данных. В итоге удалось сократить время создания автотестов на 15% и снизить затраты на разработку без потери качества. Другой пример — было необходимо интегрировать унаследованное решение в новое Java-приложение, переписать код, улучшив масштабируемость и покрытие тестами. С LLM мы сделали это за 4 часа, сократив сроки проекта в 10 раз», — Алексей Лебедев, директор департамента «Банки и финансы» компании Рексофт.

«Стремительный рост применения ИИ в разработке ПО закономерен: появились зрелые модели, выросла доступность вычислительных мощностей и бизнес получил инструмент для ускорения процессов и снижения рутины. Вместе с тем остаются риски — прежде всего «чёрный ящик» алгоритмов и работа с недостоверными данными, что требует обязательной верификации человеком. Поэтому многие компании разворачивают ИИ внутри контура, где можно контролировать обучение и тестирование, и именно таким системам бизнес доверяет. В PIX Robotics мы следуем этому пути: наш PIX GPT работает во внутреннем контуре заказчика, обеспечивая безопасность, прозрачность и предсказуемость результатов», — Сергей Белостоцкий, генеральный директор PIX Robotics.

«Компании активно используют ИИ для автоматизации рутинных задач (документооборот, обработка заявок и обращений, техподдержка (helpdesk) и для повышение качества и скорости принятия решений (анализ больших данных для предсказания спроса, управления рисками, персонализации маркетинга). Среди наших самых востребованных продуктов - интеллектуальные ассистенты для консультаций и техподдержки. Они успешно работают не только у лидеров финтеха и ритейла, но и проходят испытания для работы в космосе (виртуальный помощник космонавта Лучик)», — Сабина Спирина, генеральный директор «Лаборатории Наносемантика».

«Популярность ИИ неуклонно растет. По данным исследования Axiom JDK (2024), его используют половина Java-разработчиков. Однако генерация кода с ИИ — это инструмент для специалистов, способных понять и исправить результат. Код может работать технически, но не решать бизнес-задачу. ИИ повышает продуктивность новичков на типовых задачах и помогает опытным инженерам сочетать поиск с диалогом. Но показывать свой код чужой нейросети может быть небезопасно, а излишняя вера начинающих в ИИ ведет к тому, что ведущим специалистам приходится тратить время на проверку программ. Эти ограничения необходимо учитывать», — Илья Сазонов, директор по продуктам Axiom JDK, направления Spring и OpenIDE.