Исследование более 700 компаний-разработчиков программного обеспечения показало, что агенты кодирования ИИ значительно увеличивают количество разработчиков кода, но не количество компаний-разработчиков программного обеспечения, которые фактически его поставляют. Об этом сообщает Ars Technica: Недавнее исследование (PDF) реальных практик кодирования в сотнях компаний показывает, что проверка кода человеком является существенным «барьером» на пути к общей эффективности инструментов кодирования ИИ, в результате чего «мало доказательств того, что компании увеличивают выпуск программного обеспечения или сокращают занятость» за счет их использования. Любое повышение эффективности на этапе фактического кодирования, как отмечают авторы исследования, «будет поглощено последующими ограничениями производственного процесса»; потому что «процесс проверки кода становится значительно дольше, запросы на включение с большей вероятностью потребуют доработки, а рецензенты оставляют больше комментариев».
[…] Что касается исходного кода, результаты четкие и ясные. Внедрение агентов ИИ-кодирования в компании приводит к 30-процентному увеличению общего количества генерируемых строк кода, 20-процентному увеличению общего количества коммитов и 23-процентному увеличению количества запросов на участие, пишут исследователи. Но весь этот дополнительный код не приводит непосредственно к улучшению производительности программного обеспечения на уровне предприятия. Напротив, скорость решения проблем и эпиков (то есть массовых функций программного обеспечения), отслеживаемых такими инструментами, как Jira, статистически значимо не изменилась после внедрения инструментов ИИ (исследователи также не обнаружили «композиционных изменений» в объеме или сложности проблем, отслеживаемых Jira с внедрением ИИ).
Причину такого несоответствия можно найти непосредственно в процессе проверки кода, который в среднем занимает значительно больше времени после внедрения агентов кодирования ИИ. В целом после внедрения агентов ИИ среднее время «процесса проверки» между отправкой запроса и его интеграцией в всплывающие окна кода составило в среднем 49%. Этот эффект можно увидеть и в более детальных данных: «доля пул-реквестов с запрошенными изменениями увеличивается почти вдвое.[ing]и количество комментариев на пул-реквест увеличивается[ing] 35%» после замены ИИ-агента, пишут исследователи.
В ответ на эти изменения исследователи обнаружили увеличение на 14% доли работников, выполняющих проверку кода, после внедрения агентов ИИ. Они также пишут, что «не могут объяснить значительные изменения в занятости ИИ», изучив общее количество активных сотрудников Jellyfish и перекрестные ссылки на данные LinkedIn по этим компаниям. Хотя ИИ также мог бы помочь в этом процессе теоретического анализа, исследователи обнаружили, что его влияние до сих пор было незначительным. Хотя к марту 2026 года 80 процентов исследованных компаний использовали ту или иную форму проверки кода ИИ, агенты ИИ отвечали только за 23,3 процента всех комментариев к отзывам и 10,8 процента запросов на включение, что позволяет предположить, что люди по-прежнему несут ответственность за большую часть этой работы.
