Не увольняйте своих разработчиков, призывает в корпоративном блоге Крис Гарднер, вице-президент и директор по исследованиям Forrester.
Вы слышали эти истории. «Более четверти всего нового кода в Google генерируется искусственным интеллектом», — хвастается Сундар Пичаи. «Двадцать или тридцать процентов кода [Microsoft]... написано программным обеспечением», — заявляет Сатья Наделла. На этом фоне, следуя обычной боязни упустить что-то важное (FOMO), компании, вероятно, замораживают наем — или прямо увольняют — своих разработчиков.
А как обстоят дела на самом деле? Проанализировав данные опроса Forrester, просмотрев сотни консультаций и запросов, проведя 17 интервью и изучив выводы наших экспертов-аналитиков, я не обнаружил, чтобы технологические лидеры говорили о том, что собираются увольнять своих разработчиков. Вместо этого я увидел равное соотношение интереса и невежества, надежд и опасений.
Не следует чрезмерно упрощать SDLC
Нет сомнений в том, что готовность использовать ИИ для разработки ПО высока. В опросе Forrester «Developer Survey 2025» выявлено, что использование ИИ и генеративного ИИ (GenAI) является одной из главных целей разработчиков (наряду с улучшением безопасности ПО и бóльшим использованием Open Source). В то же время технические руководители рассказали мне, что их коллеги считают жизненный цикл разработки ПО (SDLC) единым процессом, что создает для них определенные трудности.
Во-первых, показатели внедрения ИИ-помощников и агентов (которых Forrester называет TuringBots) варьируются на разных этапах SDLC. Они в значительной степени зависят от зрелости процессов и инструментов. В большинстве организаций кодирование опережает, например, анализ и планирование.
Кроме того, повышение эффективности благодаря ИИ также варьируется в зависимости от фазы SDLC. Intesa Sanpaolo, ведущий банк в Европе, отметил 40%-ное повышение эффективности при разработке тестов, но только 30%-ное — при разработке ПО (включая модульное тестирование) и 15%-ное — при сборе и анализе требований.
Эта тема — разные показатели эффективности в разных областях SDLC с разными уровнями внедрения (даже в разных приложениях одной и той же компании) — нашла отклик у многих других собеседников. Реальность такова: не существует универсального подхода к применению ИИ в SDLC, и нам нужно перестать думать о нем как о едином процессе, который может быть охвачен одним агентом.
Загадка ROI — нельзя обосновать то, что не измеряется правильно
Многие технологические лидеры, с которыми общается Forrester, уже давно прошли этап «медового месяца» в отношении инвестиций в ИИ. Эксперименты прошли успешно (или провалились) — теперь пришло время для масштабирования. Однако мы по-прежнему получаем вопросы по разработке ПО, которые свидетельствуют о недостаточной зрелости. «Сколько строк кода должно быть написано в день?» — это не является верным KPI, независимо от того, измеряете ли вы реального человека или агента ИИ.
Вместо этого необходимо сосредоточиться на действительно важных показателях: прогрессе (скорость и тенденции переделки), качестве (производственные дефекты и сбои развертывания), эффективности (пропускная способность и поток) и вовлеченности (опыт разработчиков).
Речь идет о повышении бизнес-ценности. Как мы можем быстрее привлечь клиентов с помощью новых функций? Какое влияние на наш Net Promoter Score оказывают некачественные изменения? Как мы можем увеличить доход за счет более эффективной интеграции с основными системами?
Это базовые вопросы, на которые необходимо ответить перед внедрением инструментов ИИ. Слишком многие люди, с которыми я разговаривал, пытаются сделать это после. Если вам сложно рассчитать эти показатели, решения по управлению потоком ценностей могут вам в этом помочь.
Преодоление опасений по поводу доверия
Хотя вначале были опасения, что инструменты ИИ в SDLC могут случайно использовать код конкурентов — или, что еще хуже, что ваша интеллектуальная собственность будет использована в чужой модели, — эти опасения в основном необоснованны. Мы обнаружили, что темпы внедрения на строго регулируемых вертикальных рынках, таких как финансовые услуги и государственное управление, увеличиваются почти так же быстро, как и в компаниях, которые с головой погрузились в ИИ.
Чтобы еще больше ускорить процесс, некоторые предприятия используют прошлый опыт применения ИИ в других областях своей деятельности для оптимизации внедрения. Они также борются с кражей интеллектуальной собственности с помощью знаний и технических решений: многие из современных решений можно обучать на основе вашей собственной кодовой базы, а если вы действительно обеспокоены, то можете запускать некоторые решения онпремис. Это может уменьшить опасения ваших юристов и риск-менеджеров и избежать тупиковой ситуации с внедрением.
Сохраните своих разработчиков, но переобучите их
Пожалуй, наиболее показательно то, что люди, с которыми я разговаривал, видят будущее для разработчиков, но они описывают «разработчиков» другого рода. На первый план выходят навыки в области архитектуры и конкретных областей бизнеса. (Другими словами: вайб-кодинг — это круто, но вайб-инжиниринг — еще круче.) По мере совершенствования ИИ технические знания о написании кода теряют свою важность. Вместо этого мультиагентные рабочие процессы превратят разработчиков в оркестраторов агентов: они будут управлять хором агентов гораздо больше, чем исполнением отдельных песен, которые они привыкли петь. Мы уже начинаем наблюдать это в более зрелых организациях.
А что касается разработчиков начального уровня? Признаю, что здесь мы видим определенные проблемы. Некоторые из тех, с кем я разговаривал, считают, что ИИ может обеспечить постоянное обучение новых талантов, но большинство с этим не согласны. Однако был достигнут консенсус, что корпоративные знания по-прежнему играют главную роль, и лучший способ поделиться этими знаниями — это наличие опытных разработчиков в вашей команде. По сути, опытные дирижеры становятся опытными учителями.
Переход к агентному SDLC
Я бы сказал, что мы стоим на пороге самых больших изменений в разработке ПО со времени перехода от ассемблера к языкам более высокого уровня. Да, это даже больше, чем появление облачной разработки. Все процессы анализа, планирования, проектирования, создания, тестирования и доставки ПО дополняются ИИ.
И это ключевое слово: дополняются.
До тех пор, пока не наступит день, когда мы сможем полностью доверять ИИ-агентам в вопросах доставки критически важного ПО производственного уровня для широкого спектра бизнес-сценариев, будет существовать потребность в разработчиках. Кодировщики, которые принимают требования, пишут код и передают свою работу на следующий этап SDLC, исчезнут. Разработчики, которые понимают влияние своей работы на бизнес и перестраивают SDLC по своему усмотрению, будут процветать.
