Почему разработчики первыми перестраивают работу под ИИ

…И что это значит для бизнеса.

В прошлой статье мы разобрали, почему языковые модели не могут быть одинаково полезны во всех сферах и где проходят их реальные границы.

Вывод был простой: ИИ силён там, где задача имеет языковую форму и понятный контекст. Но даже если условия соблюдены, сам по себе ИИ никогда не создаёт ценность. Он становится полезным только тогда, когда встроен в рабочий процесс. А чтобы конвертировать ИИ в деньги, нужны люди, способные связать технологию с практикой.

Именно поэтому первыми свои процессы перестраивают разработчики — сама природа их работы идеально совпала с тем, как устроены языковые модели.

Главное за минуту

• Разработчики первыми получают эффект от ИИ из-за цифровой и формализованной среды
• ИИ меняет не скорость написания кода, а саму роль разработчика
• Для бизнеса это означает ускорение разработки и новые классы рисков
• В России внедрение ИИ в разработке пока чаще остаётся на уровне пилотов
• Без правил, метрик и повторяемых процессов эффект не масштабируется

Почему именно разработчики начали перестраивать работу под ИИ

Деятельность разработчика изначально цифровая

Код, комментарии, автотесты и история изменений представлены в формализованном текстовом виде, где есть строгие правила, повторяющиеся паттерны и явные зависимости. Такие данные легко разбивать на фрагменты, сопоставлять между собой и проверять на корректность, поэтому языковые модели работают с ними заметно стабильнее, чем с неструктурированными бизнес-процессами или человеческими решениями.

Инструменты ИИ встроились в обычный процесс разработки

ИИ встроился в уже существующий рабочий контур. Разработчики используют его там же, где пишут код, проверяют изменения и анализируют ошибки. Им не нужно переключаться в другой контекст или перестраивать процесс — ИИ просто становится ещё одним инструментом внутри привычного пайплайна.

Результат применения ИИ разработчиком хорошо измеряется

Результат труда разработчика можно проверить и зафиксировать. Изменение в коде связано с конкретной задачей, коммитом и набором тестов, поэтому влияние ИИ заметно достаточно быстро. Если модель помогает, это отражается в скорости выполнения задачи или количестве правок. Если решение оказывается неудачным, проблема, как правило, связана с конкретным изменением, которое легко отследить.

При этом в разработке возможны и отложенные ошибки, в том числе критичные. ИИ может предложить корректный на вид код, который долго не вызывает вопросов и проявляется только в редких сценариях или под нагрузкой. Разница по сравнению с другими сферами не в отсутствии риска, а в том, что в разработке сохраняется связь между изменением и результатом. История действий, тесты и логи позволяют восстановить цепочку событий и понять источник проблемы, тогда как в маркетинге или финансах ошибка теряется в совокупности решений и становится заметной только при разборе периода.

Риск ошибки ниже, чем в других сферах

В разработке использование ИИ укладывается в линейный сценарий. Разработчик просит ассистента предложить правку, применяет её в конкретном файле и проверяет результат. Если код не собирается или тесты падают, проблема видна сразу. Если ошибка проявляется позже, её всё равно можно связать с конкретным коммитом и участком кода и относительно быстро локализовать.

В маркетинговой аналитике, например, сценарий выглядит иначе. ИИ может предложить изменить ставки, перераспределить бюджеты или пересобрать аудитории, после чего результат начинает зависеть от аукциона, сезонности, задержек в данных и работы атрибуции. Эффект распределяется по нескольким метрикам и периодам, а через месяц уже невозможно понять, что именно пошло не так, какое решение сыграло ключевую роль и кто или что на него повлияло: человек, ИИ или набор внешних событий.

Что на самом деле меняется в деятельности разработчика

Часто говорят, что ИИ просто помогает писать код быстрее. Это поверхностное описание. На практике меняется сама логика работы.

Роль разработчика постепенно смещается от непосредственного написания кода к формулированию задачи, проверке результата и принятию решений. Всё больше времени уходит не на набор строк, а на понимание требований, контроль качества, архитектуру и интеграцию.

Типичный рабочий цикл всё чаще выглядит так:

1. Сначала формулируется задача или требование.
2. Затем ИИ предлагает решение или заготовку.
3. После этого разработчик проверяет логику, дополняет контекст, запускает тесты, вносит правки и принимает ответственность за итог.

ИИ снимает часть механической нагрузки, но не снимает ответственность. Более того, он делает слабые места процесса заметнее. Когда код пишется быстрее, на первый план выходят неясные требования, плохая архитектура, отсутствие тестов и накопленный технический бэклог. ИИ не решает эти проблемы, но быстро выносит их на поверхность.

Классы задач, где эффект от ИИ стабильно высокий

Это задачи, в которых заранее понятно, что нужно получить на выходе, результат можно быстро проверить, а цена ошибки ограничена.

• Создание типового кода вокруг уже понятной логики. Когда нужно реализовать стандартные операции вроде создания, обновления или передачи данных, и заранее ясно, как это должно работать.
  
• Приведение существующего кода в порядок. Например, когда код нужно переименовать, разбить на более понятные части, убрать повторы или привести к единому стилю без изменения логики.
  
• Обновление кода в рамках известных изменений. Переход на новую версию библиотеки, обновление устаревшего синтаксиса или форматирование данных по новым правилам.
  
• Работа с базами данных при понятной структуре. Подготовка запросов и расчётов, когда известно, какие данные есть и какой результат требуется получить.
  
• Подготовка заготовок для тестирования. Создание первичных тестов или тестовых данных для простых и типовых сценариев, которые затем проверяются и дорабатываются вручную.
  
• Подготовка документации и пояснений. Описания того, как работает код, как использовать интерфейсы и как запустить систему.
  
• Исправление очевидных и локальных ошибок. Опечатки, простые сбои, некорректные типы данных или забытые проверки.
  
• Типовые технические настройки по шаблонам. Подготовка стандартных файлов для сборки, запуска и автоматических проверок, при условии дополнительной проверки.

Зоны, где ИИ по-прежнему слаб

Это задачи, где нет одного правильного ответа, важен контекст продукта, а последствия ошибок высоки и могут проявляться не сразу.

• Решения о том, как в целом должна быть устроена система. Где проводить границы между частями продукта, как хранить данные, как система будет расти и справляться со сбоями.
  
• Работа с неясными или противоречивыми требованиями. Когда сначала нужно разобраться, чего именно хотят, согласовать смысл и выбрать компромисс.
  
• Логика бизнеса без чёткого описания. Особенно в случаях, где ошибка не видна на тестах и проявляется только при работе с реальными пользователями и данными.
  
• Вопросы безопасности и доступа. Защита данных, управление правами, работа с чувствительной информацией и соблюдение требований.
  
• Юридические и лицензионные ограничения. Риски использования кода с неподходящими условиями или неясным происхождением.
  
• Разбор сложных проблем в работающей системе. Ситуации, где нужно анализировать логи, поведение системы под нагрузкой и цепочки событий во времени.
  
• Улучшение скорости и устойчивости системы. Когда требуется измерять, сравнивать и экспериментировать, а не просто менять отдельные строки.
  
• Любые изменения с высокой ценой ошибки. Финансовые операции, доступы, данные клиентов и критичные интеграции, где откат сложен или невозможен.

Почему это важно для бизнеса

Скорость вывода изменений на рынок

Для бизнеса эффект ИИ в разработке проявляется прежде всего через темп. Когда типовые изменения делаются быстрее, компания чаще выпускает небольшие обновления и быстрее получает обратную связь.

Конкурентный разрыв

Те, кто встроил ИИ в процесс, быстрее проходят цикл изменений и чаще корректируют курс. Со временем это превращается в накопительное преимущество: одна компания просто успевает попробовать больше решений за тот же период, чем другая.

Новый класс рисков

Безопасность данных
При работе с ИИ основной риск связан с тем, какую информацию сотрудники передают во внешние системы. Про громкие утечки и их последствия читайте в материале про безопасность корпоративных данных при работе с ИИ. Там же узнаете, как выстроить защиту: от политики компании до управления технологиями.

Правовая и этическая ответственность
Использование ИИ сразу поднимает вопросы ответственности за результат. Кто принимает решение. Кто его проверяет. Кто отвечает за последствия. Эти вопросы напрямую связаны с требованиями регулирования и внутренними политиками компании. Почему такие рамки нужно задавать заранее и как это выглядит в российском контексте, рассматриваем в статье про этику ИИ и регулирование в России.

Управляемость решений
Когда правила работы с ИИ не зафиксированы, быстро перестаёт быть понятно, почему принимаются те или иные решения и можно ли их повторить. В результате ИИ трудно масштабировать и сделать системным — мы подробно разбирали это в материале о том, почему компании не могут внедрить ИИ.

Почему в России это пока не стало системным

В 2024 году уровень использования ИИ в России составил 5,8% организаций, то есть примерно каждая семнадцатая. При этом даже среди крупных и средних компаний 48% прямо говорят, что не видят потребности в ИИ, а ключевыми барьерами называют стоимость и нехватку инфраструктуры и данных.

Чтобы было понятно, много это или мало, проведём небольшое сравнение. В ЕС в 2024 году ИИ использовали 13,5% предприятий с численностью 10+ сотрудников — вдвое больше, чем в РФ. В развитых экономиках за пределами ЕС показатели находятся в том же диапазоне: оценка за 2024 год близка по масштабу — около 13,9% предприятий внедрили ИИ-решения. То есть российские 5,8% — это скорее уровень ранней стадии, когда технология есть в отдельных командах, но до стандарта и повторяемой операционной практики в большинстве компаний ещё далеко.

Часто задаваемые вопросы

Почему разработчики первыми начали перестраивать работу под ИИ
Потому что их работа изначально цифровая и формализованная. Код, тесты и история изменений легко проверяются и сравниваются, а ИИ органично встраивается в существующий процесс разработки без его полного пересмотра.

Заменяет ли ИИ разработчиков
Нет. ИИ снимает часть механической нагрузки, но не берёт на себя ответственность за архитектуру, качество и безопасность. Роль разработчика смещается в сторону постановки задач, проверки решений и принятия итоговых решений.

В каких задачах ИИ в разработке даёт наибольший эффект
В задачах с чёткой постановкой и быстрым способом проверки результата. Чаще всего это типовой код, рефакторинг, обновления, подготовка документации и заготовок для тестов.

Где ИИ в разработке по-прежнему слаб
В задачах, где нужен широкий контекст продукта и высокая ответственность. Это архитектурные решения, работа с неясными требованиями, безопасность, лицензии, производительность и любые изменения с высокой ценой ошибки.

Почему эффект от ИИ в разработке измерим лучше, чем в других сферах
Потому что каждое изменение связано с конкретной задачей, коммитом и тестами. Влияние ИИ видно быстрее, а источник ошибки можно отследить по истории изменений и логам.

Почему ИИ в маркетинге и аналитике сложнее контролировать
Потому что результат распределяется во времени и по множеству метрик. Решения ИИ начинают зависеть от внешних факторов, и связь между действием и результатом быстро теряется.

Что меняется для бизнеса при использовании ИИ в разработке
Снижается стоимость одной итерации и растёт скорость вывода изменений. Компания быстрее проверяет гипотезы и получает обратную связь, что даёт преимущество в темпе.

Создаёт ли ИИ новые риски для компаний
Да. Это риски утечек данных, снижения качества изменений, вопросов лицензий и ответственности. Без правил и контроля ИИ вскрывает слабые места процессов.

Почему ИИ сложно масштабировать без правил и метрик
Без зафиксированных рамок невозможно понять, почему принимаются решения и можно ли повторить результат. В таких условиях ИИ остаётся экспериментальным и не становится частью операционной модели.

Почему в России ИИ пока редко внедряется системно
Потому что в большинстве компаний отсутствуют общие политики, инженерные платформы и инфраструктура. ИИ используется точечно, а не как стандартный процесс.

Насколько уровень внедрения ИИ в России отличается от мирового
В 2024 году ИИ использовали около 5,8% российских организаций. В странах ЕС и других развитых экономиках этот показатель превышает 13%, что указывает на более раннюю стадию внедрения в России.

Что нужно компании, чтобы ИИ начал давать устойчивый эффект
Чёткие правила использования, метрики, требования к качеству, ответственность и интеграция ИИ в существующие процессы, а не поверх них.

Вывод

Разработчики первыми перестраивают работу под ИИ, потому что их рабочая среда лучше всего совпадает с природой языковых моделей.

Для бизнеса это означает простую вещь: ИИ в разработке — это изменение способа производства цифровых продуктов, которое требует пересмотра процессов, ролей и ответственности.