ИИ в работе — базовый минимум

Исследование показывает, что использование ИИ в работе разработчиков перестало быть дискуссионным. Статистика подтверждает тренд на массовое внедрение ИИ-ассистентов для помощи в написании кода — ими пользуются 75% опрошенных IT-специалистов. Причем каждый четвертый разработчик применяет ИИ и для других задач: генерации и анализа документации (57%), работы с техническими текстами (18%) и поиска информации (15%).

Где кодят «айтишники»

Большинство практикующих IT-специалистов (75%) предпочитают работать на одной из трех популярных зарубежных платформ для разработки — GitHub, Atlassian Bitbucket и GitLab. Однако интерес к отечественным решениям растет — 49% опрошенных относятся к ним положительно. Среди ключевых преимуществ: геополитическая надежность, информационная безопасность и техническая поддержка на русском языке. Параллельно с этим IT-специалисты интегрируют в рабочий процесс кодовых ассистентов, однако полное делегирование задач ИИ-агентам пока не стало мейнстримом.

Как меняется работа в эпоху ИИ

Повсеместное внедрение ИИ в разработку ставит IT-специалистов перед необходимостью быстрой адаптации. Респонденты считают, что ИИ способен автоматизировать значительную часть задач тестировщиков (62%), дата-аналитиков (46%) и разработчиков (41%). Большинство опрошенных (79%) считает, что изменения в первую очередь коснутся начинающих специалистов. Умение использовать ИИ в работе — теперь базовое требование. Чтобы оставаться востребованным, необходимо постоянно осваивать новые технологии, понимать, как эффективно с ними работать, и развивать кросс-функциональную экспертизу. «То, что вчера хотели от мидла, сегодня хотят от джуна.
Низкого порога входа уже давно нет», — отмечают респонденты.

«Сейчас мы рассматриваем ИИ как инструмент для сокращения времени в цикле создания, развертывания и сопровождения ПО. В Яндексе наша цель — на 30% ускорить задачи, связанные с написанием и отладкой кода, а связанные с поиском информации — в 2 раза. Есть и другие части цикла, такие как работа SRE, QA, где есть первые эксперименты и успехи. Для клиентов мы предоставляем SourceCraft со встроенным ИИ-помощником, который упрощает командную работу, сокращает затраты на разработку, ускоряет вывод продуктов на рынок», – прокомментировал Дмитрий Иванов, руководитель платформы для разработки SourceCraft, Yandex B2B Tech.

Учиться с помощью ИИ

Учиться работать с ИИ нужно еще в университете — 88% технологических вузов используют платформы вроде GitHub, GitLab и JetBrains Space в обучении разработчиков. Более половины опрошенных преподавателей и 79% студентов используют GitHub Copilot, Gemini Code Assist, Cursor AI и других ИИ-ассистентов, чтобы тренировать написание кода и учиться проверять уже сгенерированный.

«Исследования реальных практик использования ИИ-ассистентов и платформ в разных областях важны для понимания эффективных сценариев, а также ограничений и перспектив развития. Мы целенаправленно анализировали не только опыт индустриальных программистов, но и работников науки и образования: университеты и исследовательские институты уже интегрируют ИИ-технологии в учебные программы, чтобы студенты получали практический опыт на современных инструментах и быстрее включались в реальные проекты — как корпоративные, так и опенсорс-проекты. Результаты могут быть полезны и пользователям ИИ-решений, и их разработчикам и исследователям», — отметил лидер сообщества ITMO Opensource, руководитель лаборатории автоматического машинного обучения Института искусственного интеллекта ИТМО Николай Никитин.

Полностью ознакомиться с исследованием Yandex B2B Tech и ИТМО можно по ссылке.