Як українські айтівці застосовують штучний інтелект і чи довіряють йому — аналітика

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

Інструменти штучного інтелекту стрімко розвиваються, і світ без них уже важко уявити. Тому в рамках літнього зарплатного опитування ми довідалися, якими інструментами ШІ ви користуєтеся, наскільки задоволені результатами та чи не боїтеся, що штучний інтелект забере у вас роботу.

Найцікавіше з того, що ми дізналися:

  • Як технічні, так і нетехнічні фахівці активно застосовують інструменти ШІ.
  • ChatGPT впевнено посідає перше місце за кількістю користувачів.
  • До результатів роботи ШІ-інструментів айтівці поки що ставляться з пересторогою.
  • Більшість фахівців упевнені, що штучний інтелект не зможе їх замінити.
  • Новачки активніше користуються ШІ-інструментами та більш оптимістично ставляться до них.

Новачки частіше користуються ШІ, ніж досвідчені айтівці

85% айтівців застосовують штучний інтелект у роботі. Рік тому таких було 57%.

Інтенсивність використання інструментів з ШІ досить висока: 41% айтівців працюють з ними щодня чи кілька разів на тиждень, а ще 32% — кілька разів на місяць.

Як часто українські айтівці користуються ШІ


Найактивніше ШІ-інструментами користуються молоді фахівці: 89% айтівців з досвідом до року проти 79% фахівців, які працюють понад 10 років.

Фахівці на керівних позиціях частіше працюють з ШІ, ніж фахівці без таких функцій. ШІ-інструментами користується понад 90% айтівців рівня Head, Architect, Director of Engineering. А фахівці рівня Senior найменше схильні до цього: лише 82% з них інтегрували штучний інтелект у свою роботу.

Частка користувачів ШІ, за віком, досвідом і тайтлами


Спеціалізація фахівця теж має значення. Нетехнічні спеціалісти трохи частіше за технічних користуються інструментами ШІ: 91% проти 84%.

Найактивніші користувачі — маркетологи, дизайнери та UI/UX-спеціалісти (95% застосовують інструменти ШІ). Використовують ШІ в роботі понад 90% HR-фахівців, DevOps та фахівців з продажів.

Рідше за інших з такими інструментами працюють фінансисти (67%), художники та аніматори (70%), QA (76%), геймдизайнери та сисадміни (78%).

Частка користувачів ШІ, за спеціалізаціями


Айтівці в стартапах найактивніше послуговуються інструментами ШІ: 92% проти 84% в продуктових та аутстафінгових компаніях і 86% — у сервісних.

Розмір компанії теж має значення: айтівці в найбільших компаніях (від 200 співробітників) менш схильні користуватися штучним інтелектом. Найбільше ця різниця помітна серед фахівців з досвідом від одного до п’яти років.

Частка користувачів ШІ, за типом і розміром команій


Ставлення до роботи, схоже, теж впливає на використання ШІ айтівцями. Ті, кому цікава їхня робота, частіше його застосовують: 86% серед тих, кому робота цікава чи дуже цікава, проти 80% серед тих, кому не цікава.

Проте така різниця характерна лише для досвідчених фахівців. Айтівці з досвідом до трьох років та різним ставленням до роботи послуговуються штучним інтелектом однаково часто.

Частка користувачів ШІ, за ставленням до роботи

Тільки 27% користувачів довіряють ШІ

Технічні та нетехнічні фахівці в ІТ по-різному використовують ШІ-інструменти. Основне завдання, для якого їх застосовують технічні фахівці, — це пошук інформації, рішень та підказок (83%). Більш як половина розробників, DevOps-інженерів, Data Scientists та Data Engineers і сисадмінів послуговуються ШІ для написання коду й трохи рідше — для пошуку помилок та дебагінгу.

По допомогу до штучного інтелекту під час пошуку помилок та дебагінгу набагато частіше звертаються технічні фахівці з досвідом до двох років, ніж їхні більш досвідчені колеги (44% проти 27% серед тих, хто працює в галузі понад 10 років).

Нетехнічні фахівці найчастіше використовують ШІ для створення текстів та листів (84%), а отримання інформації чи підказок — на другому місці (71%). Близько половини з них також вдаються до ШІ для перекладів та пошуку творчих ідей.

Цікаво, що штучний інтелект для перекладів використовують як фахівці, які добре знають англійську, так і ті, хто її лише вчить. Найчастіше до перекладів за допомогою ШІ вдаються фахівці з рівнем Pre-Intermediate (35%), проте чверть фахівців з рівнем Advanced теж застосовують ШІ для цих цілей.

Для чого використовують ШІ, розподіл за спеціалізаціями


Незважаючи на активне користування інструментами ШІ, айтівці поки що не дуже їм довіряють. Тільки 1% користувачів довіряють їм повністю, ще 27% — переважно довіряють. 59% оцінили своє ставлення як 50 на 50: рівень довіри та недовіри до ШІ в них приблизно однаковий.

Нетехнічні фахівці трохи оптимістичніші за технічних: довіряють ШІ 32% нетехнічних та 27% технічних фахівців. Найчастіше довіряють штучному інтелекту дизайнери, UI/UX-фахівці та фахівці з продажів (38%), найскептичніші — художники та аніматори (довіряють ШІ 20%), розробники (22%) і DevOps (23%).

Айтівці з досвідом від 10 років в індустрії теж більш скептичні щодо ШІ, ніж їхні колеги з меншим досвідом. 24% з них довіряють ШІ, а 19% не довіряють. Серед айтівців з досвідом до 10 років — 28% довіряють і 12% не довіряють.

Наскільки довіряють ШІ

Більшість айтівців користується ChatGPT

ChatGPT залишається лідером за популярністю серед ШІ-інструментів: з ним працюють 79% айтівців (торік — 51%). Його активно застосовують айтівці всіх спеціалізацій.

На другому місці за популярністю залишається GitHub Copilot (сьогодні його використовують 20%, торік — 8%). Ним послуговуються близько третини розробників, близько чверті DevOps та Data Scientists / Data Engineers, а також технічних фахівців найвищого рівня (CTO, Director of Engineering, Program Director).

На третє місце цього року вийшов Google Gemini, потіснивши Midjourney. Зараз Gemini застосовують 13% айтівців. Його попередником — Bard’ом — торік користувався 1% фахівців.

Застосування ШІ-інструментів для генерації та редагування зображень майже не змінилося за рік: Midjourney використовують 4% айтівців (минулого року — 3%), DALL-E — 3% (1%), Stable Diffusion — 1% (як і торік).

Популярність інструментів ШІ у 2023-2024 рр.


Найчастіше айтівці працюють з одним-двома інструментами ШІ (середнє значення — 1,5). Найактивнішими користувачами є фахівці з дизайну, UI/UX, маркетингу, а також технічні фахівці найвищого рівня, CTO, Director of Engineering — середня кількість інструментів штучного інтелекту, якими вони послуговуються, становить 1,7–1,8.

Популярність інструментів ШІ, розподіл за спеціалізаціями

Лише 6% айтівців бояться конкуренції з боку ШІ

Українські айтівці не відчувають загрози від ШІ: 84% не бояться втратити роботу через розвиток штучного інтелекту, натомість вважають, що ШІ-інструменти дозволять їм працювати ефективніше. Найбільше впевнені у своїй незамінності фахівці з безпеки: 97% з них не переживають через ШІ.

Бояться втратити роботу 6% айтівців. Частіше за інших непокояться художники й аніматори (9% вважають, що штучний інтелект може їх замінити), розробники (8%), QA та фахівці підтримки (по 7%).

Найоптимістичніші айтівці — з досвідом до року (88% з них не вважають, що ШІ здатен їх замінити). Ті, в кого від трьох до дев’яти років досвіду, хвилюються більше за інших: 7% з них бояться втратити роботу через штучний інтелект, а 83% впевнені, що цього не станеться.

Чи замінить ШІ айтівців


Аналітика: Ірина Іпполітова

Все про українське ІТ в телеграмі — підписуйтеся на канал DOU

👍ПодобаєтьсяСподобалось6
До обраногоВ обраному0
LinkedIn



11 коментарів

Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів Коментарі можуть залишати тільки користувачі з підтвердженими акаунтами.

З досвіду, ШІ заходить на ура тим хто або зовсім не розбирається, або дуже слабо. Якщо ти досить глибоко в темі, ШІ навпаки заважає. Тому і рішення від ШІ, вони звістно робочі, але дуже низької якості. І мене особисто жахає, що 90% IT-шників тупо перестали думать, просто все делегували ШІ....

Особисто свій висновок зробив коли GPT3 — поставив питання — «як лікувати діабет», маючи надію що він то точно читав всі наукові дослідження, доказову медицину, і відфільтрує маркетингову фігню ітд... — виявилося, що ні, суцільна фантазія, яка з доказовою медициною, і навіть гуглом — нічого спільного. З його відповіді — навіть базових речей він не знав, тому фантазував, фантазував, фантазував — як дитина 5 років коли його спитати «хто сильніше бетмен чи супермен»...

Другий шанс, був коли я його попросив написати скетч для ESP, для керування зарядом кислотного АКБ, з моніторингом. Маючи надію що ШІ знає алгоритми, і в курсі оптимального. Отримав криво косо робочий результат, з простою відсічкою по напрузі, і так написаний, що в результаті дебагу тупо переписав все, бо дурня несусвітня була.

Може з часом дам шанс о1, коли буде реліз для ніщебродів)))) бо він же там IQ 190+ має... але сумніваюся, все рівно мало вірю що наявні моделі можуть систематизувати навіть просто всі наукові знання, відфільтрувати маркетинговий мусор, і «інстасамок».

Поки єдине що використовую — копілот, для генерації картинок. Але не в роботі, а так дурню всяку))))

І мене особисто жахає, що 90% IT-шників тупо перестали думать

Тобто, коли в IDE зʼявилися фукнції автокомпліта і стало не потрібно запамʼятовувати назви функцій і т.п, то це люди також переставали думати?)
З технічної точки зору доволі дивно думати, що якщо поставити ШІ конкретну задачу, то він виконає її так, як очікуєш саме ти. Тут скоріше про те, щоб побачити альтернативні рішення, або побрейнштормити. Так само дуже багато залежить від промпту та способу комунікації з ШІ. Якщо step by step давати йому інфо та підводити до відповіді, то доволі часто можна отримати непогані рішення. Тому тут скоріше дивно, що аж 15% досі не використовують ШІ

З приходом o1 настає нова революція в AI, а з розширеними можливостями це буде неймовірно потужна система. На справді нам показали лише демку, тому можливості з часом там будуть на багато більші.

Хм, схоже ви погано розбираєтеся в цьому. о1 це той самий гпт 4о, просто якому не треба давати інструкції як йому думати. Зараз ші вперся в стелю (звісно буде покращуватися точність відповідей, об’єм обробки інформації і так далі). Але щоб щось змінилось принципове потрібен інший підхід. Це ще років 10 треба.

Точно, як не мені розумітись що відбувається в світі AI? Повірте я знаю про що говорю. Насправді це саме той перехідний етап який запустить суттєві зміни. Якщо буде можливість під’єднати доступ до мульти модальності, тоді там стільки всього можна буде створити. Головне тут розуміти які перед тобою відкриваються можливості і як їх використовувати.

Походу досліди із теорії моди з наявного. Ті хто працює роботу — в більшості сказали як є. До наявної діяльності не дуже то і є можливість десь застосовувати. Тим не менше дивлюсь на код — джуніорів, дісно це код стронг мідлів, явно застосовувався якийсь «калькулятор». Ну і ще можна у якості аргументів швидко щось наводити, на ресерч чого в часі пішло би часу в рази більше ніж без ШІ.

Для мене Github Copilot разом із ChatGPT 4o (попередня версія була суттєво гірше і нею не користувався) на 90% замінили Google. Останнім часом став помічати, що значно важче стало ґуґлити — в топі зовсім не те, що очікуєш, потрібно переглянути купу сторінок, витрачається дуже багато часу. Якщо ж потрібно щось специфічне, то знайти майже нереально. А так запитав ChatGPT, і він враховує всі деталі, які йому даєш.
Приклад: збираю новий проєкт за інструкцією, отримую отаку помилку:

ivant@ivantsymbaliuk-pc:~/dev/Minicloud$ ./build.sh —tests
========= Unit Tests =========
./collect:go test -v ./...
? Minicloud/collect [no test files]
./common:go test -v ./...
../../../go/pkg/mod/golang.org/x/[email protected]/argon2/argon2.go:1:1: expected ’package’, found ’EOF’
../../../go/pkg/mod/golang.org/x/[email protected]/http/httpguts/guts.go:1:1: expected ’package’, found ’EOF’
../../../go/pkg/mod/golang.org/x/[email protected]/publicsuffix/example_test.go:1:1: expected ’package’, found ’EOF’

У мене нуль досвіду з Go, як це навіть заґуґлити я не уявляв. Запитав ChatGPT, він видав ось цю інструкцію:

# Clear the Go module cache
go clean -modcache
# Download the modules again
go mod tidy
# Optionally, you can explicitly download all the dependencies
go mod download
# Try running the tests again
./build.sh —tests

Часто він радить як краще зробити те чи інше, допомагає швидко розібратися з деталями, парсить відомі протоколи, якщо скинути йому hex dump і вказати що за протокол (і досі не може правильно перетворити 4 байти хексу в інт), та купа різних способів його застосовувати. Десь бачив визначення, що ШІ в програмуванні зараз як дуже начитаний джун на максимальному ентузіазмі, десь так я його зараз і сприймаю.

А мені неодноразово AI видава по роботі конкретну ахінею, коли були намагання зробити промпт. Тобто AI повністю не вірно класифікував задачу і дуже часто. Ну і як не одноразово писали — AI сучасному виді (хоча якщо з комбвнувати різні алгоритми — напевно зможе) наприклад не здатний взяти якись тікет без жодного формального опису, перетворити його на вимоги через серію опитувань та виконати. Щоправда це дуже далеко і не усі люди можуть. AI має тренд показувати прогесс — лінійно, люди дуже по різному допетрують тобто довго можуть тупити, потім раз і прорив.

Третя версія моделі ChatGPT видавала суттєво гірші результати, я спеціально порівнював Github Copilot і ChatGPT третьої версії (поки мені не стала доступна 4o, на якій, швидш за все, Copilot і працює зараз) на одних і тих же питаннях.

совершенно обратный опыт
ты, конечно, может получить что-то прямо под свой конкретный запрос, с перламутровыми пугавицами, но при этом чат возьмет за основу какой-то хороший код со SO и наделает в нем кучу глупых ошибок
мой личный вывод — всегда эффективнее танцевать от верно работающего оригинала, чем искать глупые ошибки бота

Це дуже просте питання як для AI. В мене був проект на pyspark — все, що видавав ChatGPT було непрацюючим.

Підписатись на коментарі