Почему ИИ сделал нас быстрее, но процессы встали колом 📉
Т-Банк выкатил свежий ресерч AI4SDLC за 2025 год. Картина рисуется крайне ироничная. Мы научились генерировать код со скоростью пулемета, но абсолютно не понимаем, что с этим делать дальше.
1. Verify, don't trust
Цифры — пушка: 58% инженеров используют AI для генерации кода постоянно. При этом 49% (почти половина!) этому коду не доверяют. Доверяют безоговорочно лишь 11%.
2. Бутылочное горлышко переехало
Программирование перестало быть узким местом. Теперь всё застревает на этапе код-ревью и тестирования. Рост индивидуальной продуктивности (о котором заявили 64% респондентов) разбивается о скалы командных процессов. Если ты строчишь фичи в 2 раза быстрее, но твой лид проверяет их ту же неделю — общее время процесса не изменится. Ускорение на одном участке просто создает затор на следующем.
3. Legacy — криптонит для AI
Для задач с высоким контекстом и старым кодом AI используют всего 18%. Почему? Потому что нейронка хороша на «чистом листе», но пасует перед наслоениями костылей десятилетней давности. Чтобы AI реально помогал в Legacy, ваша документация, ADR и RFC должны быть в идеальном состоянии. Но они не в идеальном. 🤭
4. Эрозия навыков и «инженерное мышление»
37% заметили, что стали лучше писать код с AI, но есть и обратная сторона — риск деградации базовых навыков. Зачем помнить синтаксис или алгоритмы, если Tab допишет всё сам?
Итого получается пока так: нейронка работает как турбо-печатная машинка, но потом техлиды и ревьюеры плачут кровью, разгребая результаты этой «продуктивности».
