Велика ілюзія ШІ та мовчазний бунт розробників: коли ШІ стає тягарем – більше стресу, повільніший код

Дослідження шокує зали засідань: ШІ робить програмістів повільнішими, а не швидшими

Небезпечний ажіотаж: Чому 66% розробників тепер не довіряють коду, згенерованому штучним інтелектом

Штучний інтелект у розробці програмного забезпечення в залах засідань проголошується найвищим дивом продуктивності. Але далеко від ейфоричних презентацій рад директорів, у командах розробників назріває тихий бунт. Замість спрощення щоденної роботи, інструменти штучного інтелекту все частіше стають марнотратниками розумового часу. Поточні дослідження та тривожні звіти з реального світу розкривають неприємну правду: код, згенерований штучним інтелектом, часто «майже правильний», але вимагає надзвичайно трудомісткого та виснажливого налагодження. Результат? Час розробки збільшується, когнітивне навантаження різко зростає, а компанії несвідомо накопичують некеровану кількість технічного боргу. Так зване «вібраційне кодування» — бездумна генерація коду штучним інтелектом — загрожує стати бомбою уповільненої дії вартістю трильйон доларів. Настав час непохитно поглянути на реальність розробки програмного забезпечення, яку керівництво часто відмовляється визнавати.

Диво продуктивності чи пастка вигорання? Правда про штучний інтелект у розробці програмного забезпечення, яку керівники не хочуть чути

Велике непорозуміння між керівництвом та командою розробників

Мало які технологічні розробки в новітній історії викликали стільки ейфорії серед корпоративних лідерів у всьому світі, як використання штучного інтелекту в розробці програмного забезпечення. Засідання рад директорів, презентації для інвесторів та стратегічні документи сповнені таких термінів, як «множник продуктивності», «конкурентна перевага» та «трансформаційна ефективність». Але хоча керівники вважають інструменти кодування на базі штучного інтелекту панацеєю, у відділах розробки по всьому світу формується зовсім інший світ досвіду — той, що характеризується розчаруванням, психічним виснаженням та зростаючим скептицизмом.

Цей розрив між очікуваннями та реальністю не є маргінальним явищем чи виразом браку адаптивності. Це структурна проблема, яка дорого обійдеться компаніям у середньостроковій перспективі. Питання вже не в тому, чи варто використовувати інструменти штучного інтелекту в розробці програмного забезпечення — це вже сталося у 84 відсотках усіх відділів розробки — а в тому, як і за яких умов це може працювати стабільно. Тверезий аналіз наявних даних, досліджень та тематичних досліджень малює картину, яка є значно складнішою, ніж пропонують поширені наративи прогресу.

Коли ентузіазм зустрічається з опором: Напруга на практиці

Опитування розробників Stack Overflow 2025 року, найповніше опитування такого роду, в якому взяли участь понад 49 000 розробників зі 177 країн, ставить тривожний діагноз. Хоча рівень впровадження інструментів штучного інтелекту зріс із 76 до 84 відсотків у порівнянні з минулим роком, і 51 відсоток усіх професійних розробників використовують ці інструменти щодня, позитивне ставлення до цих інструментів за той самий період різко впало: з понад 70 відсотків у 2023 та 2024 роках до лише 60 відсотків у 2025 році. Питання довіри є особливо показовим: лише 33 відсотки розробників довіряють точності результатів ШІ – це менше, ніж 43 відсотки попереднього року, – тоді як 46 відсотків активно не довіряють, і лише 3 відсотки кажуть, що вони «дуже довіряють» результатам ШІ.

Досвідчені розробники налаштовані найбільш скептично: лише 2,6 відсотка з них кажуть, що вони повністю довіряють результатам ШІ, тоді як 20 відсотків прямо висловлюють сильну недовіру до результатів, створених ШІ. Це не випадково. Ті, хто роками розробляв складні системи, відстежував помилки в глибоко вкладених кодових базах і переживав довгострокові наслідки недалекоглядних архітектурних рішень, розвивають інституційний скептицизм до, здавалося б, простих рішень, і цей скептицизм має раціональне обґрунтування, а не регресивний характер.

Оманлива привабливість швидко згенерованого коду

Найбільшим джерелом розчарування, яке 66 відсотків усіх розробників визначили як центральну проблему, є тенденція рішень на основі штучного інтелекту бути «майже правильними, але не зовсім». Економічні наслідки цього явища серйозніші, ніж здаються спочатку. Код, який є правильним на 90 відсотків, не створює 90 відсотків доданої вартості — він навіть може взагалі не створювати жодної цінності, оскільки його спочатку потрібно повністю протестувати, виправити та адаптувати, перш ніж його можна буде розгорнути у виробничих системах. Сорок п'ять відсотків усіх опитаних розробників підтвердили, що налагодження коду, згенерованого штучним інтелектом, займає більше часу, ніж написання того самого коду з нуля.

Одним із наслідків цього є те, що 42 відсотки всіх змін коду, що надсилаються до репозиторіїв, тепер підтримуються штучним інтелектом, але розробники витрачають більше часу на перевірку цих змін, ніж на написання оригінального коду. На практиці це означає, що хоча штучний інтелект прискорює створення коду, він уповільнює створення високоякісного та стійко підтримуваного коду. За таких умов інструмент продуктивності перетворюється на механізм контролю, який потребує надзвичайно багато часу.

Що насправді говорять цифри про продуктивність

Мабуть, найбільш тривожним висновком нещодавніх досліджень є рандомізоване контрольоване дослідження (РКД), проведене незалежним дослідницьким інститутом METR у період з лютого по червень 2025 року. Шістнадцять досвідчених розробників програмного забезпечення з відкритим кодом виконали 246 завдань з власних давніх проектів — з доступом до інструментів штучного інтелекту, таких як Cursor Pro та Claude 3.5/3.7 Sonnet, і без нього. Результат принципово суперечив очікуванням усіх учасників: перед дослідженням розробники оцінювали, що підтримка ШІ скоротить час обробки на 24 відсотки; насправді інструменти ШІ збільшили час обробки на 19 відсотків.

Цей висновок суперечив не лише оцінкам розробників, але й прогнозам експертів з бізнесу та машинного навчання, які прогнозували економію часу від 38 до 39 відсотків. Дослідники назвали значний час, необхідний для формулювання підказок, перевірки результатів роботи ШІ та управління інтеграцією інструментів, як можливі пояснення. Крім того, зрілі кодові бази зі суворими стандартами якості, типові для професійних корпоративних середовищ, особливо погано підходять для інструментів ШІ, навчених на типових прикладах коду. Дослідження не є фундаментальним запереченням інструментів ШІ, але воно чітко демонструє, що підвищення продуктивності далеко не гарантоване для складних, контекстно-залежних завдань у встановлених кодових базах.

Невидимий тягар: Розумова виснаженість та когнітивне перевантаження

Окрім вимірюваної часової складової, існує більш складне для кількісної оцінки, але не менш реальне навантаження: розумове виснаження від постійного перемикання між формулюванням підказок ШІ, аналізом згенерованих результатів, усуненням несправностей та документуванням. Розробники описують цей стан як особливо виснажливий, оскільки — на відміну від класичного потокового досвіду в програмуванні — він не дозволяє глибоких, зосереджених фаз роботи, а навпаки, змушує використовувати фрагментований режим уваги. Цей фрагментований режим відомий у когнітивній науці як особливо виснажливий і призводить до зниження продуктивності в довгостроковій перспективі.

Консалтингова фірма Thoughtworks у своєму виданні «Technology Radar», тому 34, опублікованому у квітні 2026 року, придумала влучний термін для цього явища: «когнітивний борг». Це стосується зростаючої розбіжності між тим, що робить код, і тим, що розробники насправді про нього розуміють. З кожним автоматично згенерованим блоком коду, який приймається без повного розуміння, ця розбіжність збільшується — непомітно, але з далекосяжними наслідками. Технічний директор Thoughtworks Рейчел Лейкок лаконічно підсумувала висновок: агенти ШІ сприяють швидкому написанню коду, але все більше перевантажують розуміння розробників.

Архітектурні сліпі зони: який код ШІ систематично помиляється

Поглиблений аналіз, проведений Ox Security у жовтні 2025 року, в якому розглянуто 300 проектів з відкритим кодом, 50 з яких були повністю або частково згенеровані штучним інтелектом, виявив десять повторюваних антишаблонів у коді, згенерованому штучним інтелектом. Найпоширеніші проблеми можна підсумувати одним реченням: код, згенерований штучним інтелектом, є «високофункціональним, але систематично не має архітектурної оцінки». У 80-90 відсотках випадків штучний інтелект схильний впроваджувати хрестоматійні рішення замість того, щоб враховувати конкретні вимоги програми, уникає рефакторингу та неодноразово робить ті самі функціональні помилки, оскільки модель не зберігає пам'яті про попередні реалізації.

Особливо проблематичним є явище, яке дослідниця Ана Більдеа називає «роздуттям генерації коду»: оскільки ШІ не розробляє бібліотеки, а радше знову і знову генерує функціональність вбудовано, кодова база неконтрольовано зростає, містить багато надлишкових блоків і стає дедалі складнішою в обслуговуванні. Більдеа влучно описує цю динаміку, стверджуючи, що вона спостерігала, як компанії переходили від стану «ШІ прискорює наш розвиток» до стану «ми більше не можемо надавати функції, тому що ми більше не розуміємо власні системи» менш ніж за 18 місяців. GitClear надає подальше емпіричне підтвердження: між 2021 і 2024 роками частка змін коду, пов’язаних з рефакторингом, впала з 25 до менш ніж 10 відсотків, тоді як частка скопійованих блоків коду зросла з 8,3 до 12,3 відсотка.

Квазі-власне рішення: Як Xpert.Digital усуває операційні прогалини в B2B-маркетингу та продажах – Розумний контент-орієнтований бізнес - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.Digital — це галузевий центр B2B, що базується на даних, який очолює Konrad Wolfenstein . Компанія виступає зовнішнім, квазі-внутрішнім рішенням для промислових партнерів, усуваючи операційні прогалини в маркетингу, контенті та продажах, не вимагаючи додаткових ресурсів з боку клієнта.

Більше інформації тут:

• Квазі-власне рішення: як Xpert.Digital усуває операційні прогалини в B2B-маркетингу та продажах – Розумний контент-орієнтований бізнес

Технологічний борг в епоху штучного інтелекту: бомба уповільненої дії на трильйон доларів

Феномен технічного боргу не є новим у індустрії програмного забезпечення, але широке використання штучного інтелекту надає йому нового виміру та швидкості. Технічний борг виникає, коли короткострокові, прагматичні рішення мають пріоритет над довгостроковими, стабільними архітектурами. За даними HFS Research, накопичений технічний борг 2000 найбільших світових корпорацій вже становить еквівалент від 1,5 до 2 трильйонів доларів. Цей тягар зараз потенційно зростає в геометричній прогресії під впливом погано перевірених кодових баз, згенерованих штучним інтелектом.

Аналіз IBM показує, що 81 відсоток керівників повідомляють, що технічний борг вже обмежує успіх їхніх ініціатив у сфері штучного інтелекту. Це вражаючий парадокс: технологія, розроблена для зменшення технічного боргу, за певних умов створює новий борг. GitLab у своєму звіті «Глобальний звіт DevSecOps 2025/2026» підрахував, що неефективність, пов’язана зі штучним інтелектом, коштує командам розробників в середньому семи годин на тиждень на кожного члена команди — майже повний робочий день. Водночас 73 відсотки опитаних фахівців DevSecOps повідомили про проблеми з кодом, згенерованим за допомогою «vibe-кодування» — практики генерації коду з підказками природної мови без розуміння основної логіки. Спочатку цей термін походить зі стартапів і став синонімом підприємницького ризику без належного контролю якості.

Катастрофа вібраційного кодування: коли швидкість пожирає якість

Вайб-кодування — незаплановане, інтуїтивне генерування коду за допомогою підказок ШІ без міцної основи в архітектурному плануванні та передових практиках — є, мабуть, найяскравішим символом розриву між ейфорією від ШІ та інженерною реальністю. Фактично, 72 відсотки всіх розробників, опитаних в опитуванні Stack Overflow Survey, прямо відкидають вайб-кодування, а ще 5 відсотків описують його як принципово неприйнятну частину свого робочого процесу. Компанії, які, тим не менш, покладаються на нього, платять високу ціну: за даними Thoughtworks, 43 відсотки всіх змін коду, згенерованих ШІ, потребують ручного налагодження в реальному середовищі, навіть якщо вони раніше пройшли всі автоматизовані тести. Жодна компанія, розглянута в дослідженні, не змогла перевірити запропоноване ШІ виправлення лише одним повторним розгортанням — 88 відсоткам знадобилося два-три розгортання, а 11 відсоткам навіть чотири або більше.

Економічні наслідки є значними. CAST Software проаналізувала понад 10 мільярдів рядків коду та підрахувала, що глобальний технічний борг становить 61 мільярд робочих днів ремонтних робіт. Ця цифра є консервативною оцінкою та не враховує прискореного накопичення боргу, спричиненого неконтрольованим використанням коду штучного інтелекту протягом останніх двох років. Якщо економічні збитки від цього технічного боргу переважать передбачуване зростання продуктивності — а багато досвідчених розробників вважають, що цей момент наближається — галузь зіткнеться з фундаментальною проблемою довіри до власного наративу трансформації.

Бунт досвідчених: коли компетентність стає тягарем

Особливо тривожним аспектом ситуації є майбутнє зниження кваліфікації серед наступного покоління розробників. Досвідчені розробники стурбовані тим, що молодші розробники, які з самого початку своєї кар'єри переважно працювали з інструментами штучного інтелекту, більше не зможуть виявляти фундаментальні помилки у згенерованому коді, оскільки вони не розвинули необхідних базових знань та аналітичного судження. Thoughtworks влучно описує цю проблему в контексті адаптації: коли новий член команди бере на себе кодову базу, значні частини якої генеруються агентом штучного інтелекту, неявна документація, яка виникає, коли люди пишуть код рядок за рядком, відсутня. Архітектурні рішення є, але обґрунтування немає.

Водночас досвідчені розробники переживають своєрідне знецінення своєї експертизи. Ті, хто роками розвивав точне судження, навички систематичного вирішення проблем та архітектурне передбачення, раптом починають оцінюватися за тими ж стандартами, що й новачки з доступом до помічника з кодування в середовищі, яке використовує рівень впровадження штучного інтелекту як показник продуктивності. Парадокс GitLab чудово підсумовує це: 82 відсотки компаній зараз розгортають розробку у продакшені принаймні раз на тиждень, але лише 37 відсотків довірили б ШІ виконувати щоденні завдання без перевірки людиною. Більша швидкість за меншої довіри – ось суть поточної ситуації.

Ключове питання для управління ШІ: як вимірюється продуктивність?

Питання про те, які критерії використовуються для оцінки ефективності розробників в епоху штучного інтелекту, — це не тривіальна дискусія в галузі кадрів, а стратегічно важливе рішення. Якщо компанії використовують коефіцієнти використання ШІ як показник ефективності, виникають хибні структури стимулювання: розробники максимізують використання ШІ не для створення кращих продуктів, а для виконання квот — з передбачуваними наслідками для якості коду. Цей момент підкреслюється розробниками з разючою одностайністю: ті, хто використовує код ШІ виключно для досягнення внутрішніх показників, не створюють доданої цінності, а натомість накопичують технічний борг.

Gartner прогнозує, що до 2027 року спосіб оцінки розробників принципово зміститься від показників швидкості, частоти розгортання та рядків коду до креативності, інновацій та бізнес-цінності. Це концептуально обґрунтовано, але важко впровадити на практиці, доки керівництво продовжуватиме вимагати короткострокового підвищення продуктивності. Аналіз Stack Overflow для керівників показує, що зниження довіри розробників до штучного інтелекту безпосередньо пов'язане з двома основними джерелами розчарування: «майже правильними» рішеннями та витраченим часом на налагодження коду ШІ. Однак довіра спільноти залишається вирішальною: 80 відсотків розробників все ще регулярно відвідують Stack Overflow, а кількість складних запитань на платформі подвоїлася з 2023 року, що чітко свідчить про обмеження допомоги ШІ.

Що означає відповідальне використання штучного інтелекту в розробці програмного забезпечення

Вищезазначені висновки не виправдовують повного засудження інструментів штучного інтелекту в розробці програмного забезпечення, але вони встановлюють чіткий порядок денний їх відповідального використання. По-перше, ШІ має бути розгорнутий там, де його специфічний профіль дійсно корисний: для чітко визначених, контекстно-незалежних окремих завдань, таких як розробка прототипів, складання документації, генерація шаблонів або як швидкий інформаційний інтерфейс для стандартних проблем. ШІ не є універсальним виробником коду, а спеціалізованим допоміжним інструментом з чітко визначеними сильними та слабкими сторонами.

По-друге, необхідні надійні процеси перевірки коду, спеціально розроблені для коду, згенерованого штучним інтелектом. Thoughtworks наполегливо рекомендує не зменшувати, а збільшувати суворі правила та частоту перевірки – саме тому, що машини пишуть швидше, ніж люди читають. По-третє, адаптація молодих розробників має бути структурована таким чином, щоб базові навички не вважалися застарілими, а радше важливою основою для компетентного використання інструментів ШІ. Ті, хто не розуміє, що таке хороший код, не можуть виправити поганий код ШІ. По-четверте, компанії повинні суворо відокремлювати показники продуктивності від рівня використання ШІ, оскільки якість системи залежить не від використовуваних токенів ШІ, а від інженерного судження, яке було використано для її розробки.

Момент пробудження галузі ще попереду

Багато досвідчених розробників поділяють оцінку, яка звучить як тривожний прогноз: галузь зіткнеться з колективним «дзвінком до тривоги», як тільки економічні витрати на накопичений технічний борг від коду, згенерованого штучним інтелектом, помітно перевищать заявлене підвищення продуктивності. Враховуючи наявні цифри — 2 трильйони доларів існуючого технічного боргу, 7 годин втрати продуктивності на розробника на тиждень через неефективність, пов’язану зі штучним інтелектом, та 43 відсотки коду штучного інтелекту, що потребують ручного налагодження в реальному часі — цей момент може бути ближчим, ніж можна було б припустити з блискучих, оптимістичних щодо штучного інтелекту презентацій керівників.

Вирішальний поворотний момент полягає не в самій технології. Інструменти штучного інтелекту стають потужнішими, і METR вже визнала у своєму подальшому дослідженні, що хоча нові інструменти, ймовірно, забезпечать позитивний вплив на продуктивність, вимірювання цього ефекту стане складнішим через зміну поведінки розробників. Справжній виклик є організаційним та культурним: компанії повинні мати сміливість розрізняти обіцянки постачальників ШІ, очікування інвесторів та емпірично обґрунтовані відгуки від власних розробників. Технологія, якій більшість людей, які використовують її щодня, не довіряє, є не стратегічною перевагою, а ризиком, який буде відображатися в балансах протягом багатьох років.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

Konrad Wolfenstein

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти [email protected]:, або

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки