В России только треть IТ-специалистов используют нейросети для создания приложений, тогда как в мире их применяют около 85% разработчиков. ИИ уже стал стандартом в условиях растущего дефицита квалифицированных кадров в сфере информационных технологий. Впрочем, несмотря на глобальный тренд, отечественные разработчики пока сдержанно относятся к ИИ-инструментам, считая их скорее вспомогательными. Причины — стремление специалистов глубже погрузиться в продукт, а также сомнения в качестве и стабильности кода, который пишет нейросеть, отмечают эксперты.
Создание приложений с помощью ИИ
Свыше 90% специалистов в области машинного обучения уже применяют нейросети в своей профессиональной деятельности. Однако доверить искусственному интеллекту написание кода и создание приложений готова лишь треть разработчиков. Об этом свидетельствуют данные совместного исследования «Авито» и портала для IT-специалистов «Хабр», с которыми ознакомились «Известия».
Между тем за рубежом такие технологии внедряются значительно активнее. По данным из открытых источников, более 75% руководителей IT-команд по всему миру сообщают, что их сотрудники уже используют ИИ-инструменты в процессе создания приложений. Это указывает на то, что нейросети переходят из категории экспериментальных решений в разряд рабочих инструментов, обеспечивая ускорение процессов и повышение эффективности.
— Мы входим в эпоху, когда каждое новое поколение моделей разрабатывается быстрее предыдущего, открывая возможности для прорывов, которые раньше потребовали бы десятилетий исследований. В будущем это может привести к технологической революции, при которой искусственный интеллект сам ускорит собственное развитие, — сказал директор по Data Science «Авито» Константин Мягких.
Он отметил, что разработчик превращается из программиста-одиночки в оператора целой экосистемы интеллектуальных решений, который повышает эффективность и частично решает вопрос дефицита кадров в отрасли.
— Но здесь крайне важна безопасность — в «Авито» мы используем только собственные ИИ-решения в изолированном контуре, чтобы все данные оставались под нашим контролем. Мы создали целую экосистему внутренних ИИ-инструментов, потому что понимаем: будущее за теми, кто сможет безопасно интегрировать ИИ в каждый этап разработки, — отметил он.
Современные тренды говорят о скором преобразовании всей отрасли. ИИ-ассистенты не только ускоряют работу, но и открывают доступ к созданию сложных алгоритмов тем, кто раньше был далек от этой сферы, отмечается в исследовании. В перспективе это может привести к появлению таких технических решений и архитектур, которые человеку было бы невозможно придумать самостоятельно.
Как рассказали «Известиям» в пресс-службе MWS AI, в МТС уже более 20% кода пишется с помощью ИИ-ассистентов. Нейросети помогают не только писать его, но и дополнять его, искать ошибки и уязвимости.
— В то же время одни разработчики, использующие ИИ-сервисы, признают, что им приходится исправлять сгенерированный код в 80% случаев. Другие делают правки в половине обращений к ИИ. Мы ожидаем, что в ближайшие пару лет качество таких инструментов значительно вырастет, и они станут неотъемлемым инструментом для программиста. Поэтому новые навыки разработчикам стоит осваивать уже сейчас, — считают в компании.
В «Яндексе» подтвердили, что их разработчики активно используют технологии искусственного интеллекта в процессе создания программных решений. ИИ-инструменты помогают ускорить процессы, особенно тем, кто уже умеет эффективно их применять. Специалисты используют нейросети для различных решений: веб-сервисов, API, мобильных приложений. Особенно эффективен ИИ в рутинных задачах — генерации типового кода, написании тестов и документации.
— Мы рассматриваем ИИ как мощный инструмент повышения продуктивности, но окончательная ответственность за качество, безопасность и архитектурные решения всегда остается за разработчиком, — отметил руководитель платформы Yandex SourceCraft Дмитрий Иванов.
Почему российская IT-отрасль отстает от западных
Западный рынок больше ориентирован на решения, которые запускаются в формате стартапов, когда нужно быстро что-то сделать, запустить, получить отклик от какой-то аудитории, а потом уже в каком-то виде это редактировать, менять, улучшать или просто выкинуть как проверку какой-то гипотезы и взять следующую, считает исполнительный директор компании WPP.DIGITAL (занимается разработкой цифровых продуктов для бизнеса) Василий Гребенников.
— У нас такой подход менее распространен. Сегодня отечественные специалисты стараются глубже погрузиться в продукт и качественнее его отработать. Среди них есть мнение, что ИИ-инструменты — это больше фикция, — сказал эксперт.
По его словам, искусственный интеллект в их понимании увеличивает скорость разработки, но в долгосрочной перспективе сообщество IT-специалистов считает, что такие продукты невозможно использовать. По его мнению, в России применяют ИИ более 50% разработчиков.
Играет роль и меньшая доступность технологически развитых ИИ-средств в России, отметила руководитель отдела разработки продукта NGR Softlab (российский разработчик систем управления безопасностью) Маргарита Гавриленко.
— Думаю, что имеет значение и действительно более ответственный подход к созданию программного обеспечения. Я не считаю, что массовое использование инструментов и моделей ИИ — это норма. Пока это, скорее, желание попробовать новое, которое не всегда подкрепляется должным критическим взглядом, — сказала она.
При этом член комитета Госдумы по информполитике, федеральный координатор партийного проекта «Цифровая Россия» Антон Немкин добавил, что с точки зрения бизнеса это открывает важную перспективу. Вместо того чтобы пытаться заменить специалистов, компании могут сосредоточиться на повышении их продуктивности.
— Один разработчик с ИИ-ассистентом способен выполнить объем работы, который раньше требовал нескольких сотрудников. При этом ускоряется не только написание кода, но и процесс тестирования, документирования и интеграции решений. Это повышает конкурентоспособность и позволяет быстрее выводить продукты на рынок, — сказал он.
По словам депутата, IT-компании сейчас сталкиваются с дефицитом квалифицированных кадров и нейросети способны сгладить эту нехватку, а именно, генерировать фрагменты кода, предлагать оптимальные решения, а в некоторых случаях — ускорять отдельные процессы в разы, добавил он.
В долгосрочной перспективе можно ожидать, что часть рутинных задач уйдет на алгоритмы, а люди будут сосредоточены на стратегических, архитектурных и креативных аспектах, подчеркнул Антон Немкин. Главный вопрос уже звучит не «справится ли ИИ с задачами», а «как быстро отрасль перестроит систему подготовки специалистов под новые реалии», резюмировал он.