Агенты кодирования ИИ генерируют больше кода, но не больше программного обеспечения. Причина этого расхождения можно найти непосредственно в процессе проверки кода, который занимает значительно больше времени в среднем после введения агентов ИИ. В целом, среднее время "процесса проверки" между тем, как подается запрос на извлечение (pull request), и тем, как он объединяется в базе кода, увеличивается на 49% в среднем после введения агентов ИИ. Этот эффект можно увидеть и в более детальных данных, среди которых исследователи пишут: "доля запросов на извлечение с запрошенными изменениями почти удвоилась, а количество комментариев на запросе извлечения увеличилось на 35%" после перехода к агентам ИИ. В ответ на это изменение исследователи обнаружили рост на 14% доли работников, выполняющих проверку кода после введения агентов ИИ. Они также пишут, что "не могут приписать значительные изменения в занятости ИИ" после того, как посмотрели на общее количество активных работников в компаниях Jellyfish и перекрестно сопоставили данные с LinkedIn в этих компаниях. Запросы на извлечение нуждаются в изменениях гораздо чаще в эпохе "агентного программирования". Запросы на извлечение нуждаются в изменениях гораздо чаще в эпохе "агентного программирования". Авторские права: Chen и Stratton Хотя ИИ также мог теоретически помочь с этим процессом проверки, исследователи обнаружили, что до настоящего времени этот эффект остался ограниченным. Хотя 80% измеренных компаний использовали какую-либо форму проверки кода с помощью ИИ к марту 2026 года, агенты ИИ отвечали лишь за 23,3% всех комментариев к проверке и 10,8% всех запросов на извлечение, что указывает на то, что люди всё ещё отвечали за большую часть этой работы. Агенты ИИ, конечно, всё ещё являются относительно новой частью мира программирования, и даже с момента среза данных этого исследования в мартe 2026 года были проведены значительные обновления и улучшения их вывода. И хотя 95% компаний в исследовании уже внедрили агентов кодирования ИИ в этот момент, многие, безусловно, всё ещё проходят через процесс обучения по поводу того, когда и как лучше всего их развернуть. Эти типы «компромисов между временем кодирования и временем проверки» могут улучшиться по мере того, как команды инженерного программного обеспечения наберутся опыта по поводу преимуществ и недостатков отправления ИИ-агента на решение определённых программных проблем. Пока же, однако, оставить ИИ писать ваш код похоже на двустороннюю меч, при этом увеличение скорости кодирования компенсируется аналогичными увеличениями времени и усилий человеческой проверки кода. Это тип результата, который заставляет нас задуматься, стоит ли настолько времени и затрат, необходимых для того, чтобы агенты кодирования ИИ работали, на самом деле для большинства компаний.
Источник: Ars Technica · Сводку подготовил HeadlinesBriefing