AI не створює супер-інженерів, але реально прискорює розробку: що показало дослідження GitKraken

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Розробники, які регулярно користуються ШІ, показують вищу активність та помітний приріст продуктивності. Про це йдеться у нещодавньому звіті GitKraken у партнерстві з GitClear про вплив AI-інструментів на роботу розробників.

Дослідники проаналізували 2172 робочі тижні у командах, які використовували GitHub Copilot, Cursor та Claude Code. Головним висновком стала теза, яка давно висить у повітрі: ШІ не перетворює інженерів на міфічних 10x developers, але може помітно підсилювати тих, хто вже працює швидко та ефективно.

Постійні юзери показують у 4-14 разів вищу активність за різними метриками порівняно з тими, хто майже не користується AI або не користується ним зовсім. Ідеться, зокрема, про активність комітів, pull requests та додавання тестового коду.

Втім, дослідники зазначають, що така різниця не означає, що весь ефект створив саме AI. Порівняння груп спотворює той факт, що постійними користувачами часто є інженери з ширшим доступом до кодової бази, команди зі стартапів, а також розробники в періоди особливо інтенсивної роботи. Також на основі поведінкових патернів припускається, що у цій групі більша частка сеньйорів.

Більш цікавою частиною звіту є інше порівняння: автори зіставили продуктивність одних й тих самих розробників у 2025 році з їхніми ж показниками за аналогічний період 2024-го. Виявилося, що регулярні користувачі ШІ мають приріст продуктивності приблизно на 25% у порівнянні з їхніми ж результатами рік тому.

Хоча це не такий вражаючий результат, як у попередньому порівнянні груп, але набагато ближче до реального робочого ефекту.

Окремо у звіті розглядають якість коду та те, якою ціною досягається прискорення. У регулярних юзерів code churn у 9 разів вищий, тобто вони частіше переписують або видаляють уже доданий код. А у постійних також помітно зростає кількість дубльованого коду.

Автори дослідження пояснюють це тим, що команди починають працювати швидше, менше часу витрачають на попереднє планування, а потім доопрацьовують фрагменти, які запропонував AI. Але вони також попереджають: якщо команда дивиться лише на швидкість, це з часом може вилитися в технічний борг та проблеми з підтримкою коду вже через півроку-рік.

Аналітики підсумовують, що AI-інструменти дають відчутний приріст, але не самі по собі. Вони краще працюють там, де в команди вже є сильні інженерні практики, нормальні code review та видимість метрик.

А що скажете ви — чи згодні, що AI справді більше допомагає сеньйорам, ніж мідлам та джунам? Також цікаво, чи помічаєте ви, що після початку постійного користування ШІ ваша продуктивність зросла?