В июле 2025 года на портале Metr.org появилось свежее исследование, которое уже вызвало оживлённые дискуссии в IT‑сообществе. Результаты эксперимента, казалось бы, идут вразрез с общепринятым мнением о том, что искусственный интеллект ускоряет работу программистов.
Суть открытия проста, но эффектна: опытные разработчики, работавшие с ИИ в реальных условиях и в рамках своих же крупных проектов, выполняли задачи на 19% медленнее, чем без таких инструментов. И это не единичный случай — экспериментальная база оказалась достаточно представительной.
Как проводилось исследование
В испытании участвовали 16 опытных инженеров. Все они ежедневно трудятся в больших проектах и знают внутреннюю кухню сложных продуктовых систем. В ходе эксперимента им предложили выполнить около 250 стандартных рабочих задач — от улучшения функционала до исправления багов.
Казалось бы, подобный объём рутинной работы — идеальная почва для применения современных ассистентов на базе ИИ. Но результат удивил самих участников и авторов исследования.
Интересная деталь: субъективное восприятие
После завершения эксперимента разработчиков попросили оценить собственную продуктивность. Большинство было уверено, что благодаря ИИ они сэкономили время и ускорили процесс примерно на 20%.
Однако объективные метрики показали противоположное: итоговое время решения задач увеличилось, а не сократилось. Иными словами, программисты даже не заметили замедления и искренне считали, что работают быстрее.
Что мешает ИИ быть ускорителем в реальных проектах
Авторы исследования предположили, что причина кроется в сложности настоящей разработки. Здесь важен не только результат в виде работающего кода, но и:
- 📝 качество документации, которую оставляет разработчик;
- 🎨 единый стиль и соответствие стандартам команды;
- 🧪 качество тестов и покрытие критических сценариев;
- 🔧 необходимость глубокого понимания архитектуры проекта.
ИИ может помочь написать фрагменты кода, но пока не умеет в полной мере учитывать контекст большого проекта и негласные правила команды. В итоге разработчик тратит больше времени на проверку, переделку и интеграцию предложенных решений.
Почему это открытие важно
Многие компании планируют стратегию, исходя из представления, что ИИ — это гарантированный способ ускорить процессы. Новое исследование показывает: без вдумчивого внедрения и учёта особенностей реальных задач эффект может оказаться обратным.
Для бизнеса это сигнал: важно не просто подключить нейроассистента, а перестроить процессы, адаптировать требования к коду и выработать стандарты взаимодействия человека и ИИ.
Выводы для IT‑сообщества
Сенсационный результат не означает, что ИИ бесполезен. Он остаётся мощным инструментом для поиска решений, генерации шаблонов и идей. Однако в больших проектах его стоит использовать с осторожностью, оставляя ключевую ответственность за человеком.
Расходимся: ИИ пока не заменит опытных программистов! Зато он может стать для них хорошим помощником — если правильно выстроить процессы и не ожидать мгновенных чудес.
Ключевые моменты исследования
Факт
Описание
📊 Количество участников
16 опытных разработчиков
🛠 Объём задач
Около 250 рабочих задач
⏱ Реальный эффект
Выполнение медленнее на 19%
🤔 Субъективная оценка
Ощущение ускорения на 20%
💡 Вывод
ИИ помогает не всегда, особенно в сложных проектах
Такое открытие заставляет по‑новому взглянуть на интеграцию искусственного интеллекта в процессы разработки. И если вы планируете внедрять ИИ в свои проекты — стоит помнить: скорость не всегда главное, а качество и согласованность кода остаются фундаментом успешной разработки.