Со 2 по 15 июля собрали 317 полностью заполненных анкет о том, как ИИ используют в разработке программного обеспечения. Отрасли — финтех, разработка и поддержка конкретного ПО, бигтех, заказная разработка, промышленность. Результаты опубликованы.
Первое, что бросается в глаза: у 53,6% участников ИИ либо почти отсутствует, либо остаётся личным инструментом отдельных людей. До нескольких регулярных процессов или сквозной интеграции дошли 32,5%. Сквозное внедрение «от идеи до выпуска» есть всего у 16,4%.
Второе, контринтуитивное. Среди компаний до 500 человек о сквозном внедрении сообщили 22,2%, а среди компаний от 500 сотрудников — 9%. То есть маленькие обгоняют больших больше чем вдвое. Авторы формулируют это как «на 35% реже», но из опубликованных долей такая цифра не выводится, поэтому надёжнее держаться исходных 22,2% против 9%.
Третье, и это самое полезное. Барьеры расположились так: безопасность — 55%, отсутствие стандартов — 51,5%, качество ответов модели — 49,8%, нехватка контекста — 47,6%, отсутствие единой базы знаний — 41,5%. А вот «отсутствие поддержки руководства» назвали всего 7,9% — один из самых редких ответов.
Перечитайте эти цифры вместе. Проблема не в том, что начальство не разрешает. Проблема в том, что в компании нет описанных правил, нет собранных в одном месте знаний и нет доверия к результату. Косвенно это подтверждает и другая цифра: единые стандарты разработки участники оценили в среднем на 3,88 балла из 10, а 38,2% поставили минимальный балл.
Про эффект. Оценка того, насколько ИИ сокращает рутину без потери качества, растёт с 5,46 балла при личном использовании до 8,33 при сквозном внедрении. И отдельно: инициативы, выросшие снизу, оценены в 6,91 балла против 5,84 у программ, запущенных руководством.
Теперь ограничения, и они существенные. Это открытый опрос среди читателей профильного сайта с полным самоотбором: отвечали те, кому тема интересна. Выборка 317 человек, а ключевые выводы строятся на подгруппах, размеры которых не опубликованы. Разницу 6,91 против 5,84 на значимость никто не проверял — это наблюдение, а не доказанный эффект. Опрос заказало ИТ-подразделение банка, которое само строит подобные решения. И речь везде про ИИ в разработке программ, а не про внедрение в бизнесе вообще.
Самокритика от эксперта того же опроса стоит цитирования: «Я бы не сравнивал команды по числу запросов к модели. Правильный вопрос другой: сколько времени проходит от задачи до проверяемого изменения».
