Как часто вы ловили себя на мысли: «Разве не было бы проще поручить проект ИИ, чем платить команде разработчиков?» В эпоху стремительного развития технологий это звучит привлекательно, но на деле всё не так просто.
В этой статье мы разберем, на что действительно способен ИИ в разработке ПО, где он уступает человеку, и какие выводы компаниям стоит сделать, прежде чем доверять проект искусственному интеллекту.
Когда ИИ пытался выступить в роли разработчика
Недавно к СКЭНД обратился клиент с уникальным экспериментом: проверить, сможет ли искусственный интеллект самостоятельно разработать небольшое веб-приложение, для чего решили использовать инструмент Cursor. Задача приложения была простой — получать статистику с внешнего API и отображать её в таблице.
Первые результаты выглядели обнадеживающе: ИИ создал рабочий проект с клиентской и серверной частью, реализовал базовую логику получения данных и даже разработал интерфейс. Таблица корректно отображала статистику, а структура кода на первый взгляд выглядела отлично.
Однако при более внимательном изучении стало понятно, что решение оказалось чрезмерно усложненным. Вместо прямого подключения к API и отображения данных в браузере ИИ построил полноценный серверный бэкенд, который проксировал запросы, сохранял промежуточные данные и требовал отдельного развертывания.
Для такой простой задачи это оказалось излишним: инфраструктура усложнилась, добавились дополнительные шаги настройки и увеличилось время интеграции.
Кроме того, ИИ не учел обработку ошибок, оптимизацию запросов и интеграцию с существующими системами клиента. В результате разработчикам пришлось вмешаться и переделывать часть решения.
Ограничения генеративного ИИ в программировании и разработке ПО
Генеративный ИИ уже доказал, что способен быстро создавать рабочий код. Однако на практике его возможности в реальной разработке программного обеспечения часто оказываются ограниченными. Ниже приведены ключевые проблемы, с которыми мы регулярно сталкиваемся при анализе проектов, сгенерированных ИИ:
- Отсутствие понимания бизнес-логики и архитектуры. ИИ не видит полной картины проекта, его целей и ограничений. В результате созданные им решения могут быть технически корректными, но не полностью соответствовать реальным бизнес-потребностям.
- Неспособность принимать архитектурные компромиссы. Опытный разработчик умеет оценивать баланс между скоростью разработки, стоимостью реализации и простотой поддержки. ИИ же не способен взвесить эти факторы и часто выбирает стандартный или даже чрезмерно сложный подход.
- Чрезмерная сложность (overengineering). Частая ошибка — генерация лишних слоёв, модулей и сервисов. Например, для простого приложения ИИ может создать дополнительный бэкенд, требующий отдельного развертывания и обслуживания.
- Игнорирование контекста существующих систем. ИИ не учитывает, как новый код будет интегрироваться с текущей инфраструктурой, что может приводить к несовместимостям или дополнительным затратам на доработку.
- Код ≠ продукт. Искусственный интеллект может писать фрагменты кода, но не создаёт полноценные решения, учитывающие UX, безопасность, масштабируемость и долгосрочную поддержку.
- Не всегда полностью понимает задачу. Для получения нужного результата промпты часто приходится уточнять или переписывать в более детальном виде — порой на целую страницу. Это замедляет процесс и заставляет разработчика тратить время на уточнение запроса вместо непосредственной эффективной реализации.
В итоге, несмотря на растущую роль ИИ в разработке программного обеспечения, без участия опытных разработчиков такие проекты рискуют стать источником технического долга и ненужных расходов.
Почему разработчики до сих пор превосходят ИИ
Да, генеративный и агентный ИИ сегодня способны писать код — иногда даже достаточно качественно. Но всё же есть аспекты профессиональной работы разработчика, которые искусственный интеллект пока не может заменить.
Прежде всего — это понимание бизнес-контекста. Человек пишет программу не просто так: он понимает, зачем она создаётся и для кого. ИИ видит набор инструкций, а разработчик видит реальную задачу и понимает, как она вписывается в цели компании.
Во-вторых — способность принимать взвешенные решения: использовать существующий код или писать с нуля. Человек оценивает сроки, стоимость и риски, тогда как ИИ часто следует шаблону, не учитывая скрытые расходы.
Третье — архитектурная гибкость. Опытный программист чувствует, когда проект начинает «разрастаться» лишними слоями, и знает, когда стоит остановиться. ИИ же часто создаёт чрезмерно сложные структуры просто потому, что видел подобные примеры в обучающих данных.
Четвёртое — планирование будущего. Масштабируемость, поддерживаемость и обработка нестандартных ситуаций — это часть мышления разработчика. ИИ пока не способен предугадывать такие нюансы.
И, наконец, коммуникация. Настоящий разработчик работает с клиентом, уточняет требования и корректирует подход по мере развития проекта. ИИ не способен к полноценному диалогу или тонкому пониманию человеческих приоритетов.
Таким образом, в современном мире разработки ПО искусственный интеллект остается инструментом, а не стратегом. И в обозримом будущем человеческая роль в создании качественного программного обеспечения скорее всего останется ключевой.
Ниже представлена таблица, сравнивающая, как люди и ИИ справляются с основными аспектами разработки, и почему человеческий фактор по‑прежнему играет решающую роль.
| Критерий | Разработчик ПО | Генеративный ИИ |
| Понимание бизнес-контекста | Анализирует цели проекта, целевую аудиторию и долгосрочные задачи | Видит только заданный промпт, без понимания общей картины |
| Принятие архитектурных решений | Балансирует скорость, стоимость и поддерживаемость | Следует шаблону, не учитывая скрытые затраты |
| Оптимизация архитектуры | Избегает лишних модулей и упрощает структуру, когда возможно | Склонен к чрезмерной сложности, создает лишние слои |
| Работа с существующими системами | Учитывает интеграцию с текущей инфраструктурой | Может генерировать несовместимые решения |
| Прозорливость | Планирует масштабируемость, обработку ошибок и нестандартные ситуации | Часто игнорирует нестандартные сценарии |
| Сотрудничество | Взаимодействует с клиентом, уточняет требования, предлагает альтернативы | Понимает запрос ограниченно, требует точных и детализированных промптов |
| Гибкость процесса | Адаптируется к изменяющимся требованиям «на лету» | Требует перегенерации кода или нового промпта |
| Скорость генерации кода | Ставит в приоритет корректность и стабильность | Генерирует код мгновенно, но он не всегда полезен или корректен |
| Финальный результат | Готовый к использованию продукт | Набор кода, требующий проверки и доработки |
Реальные разработчики против ИИ в разработке ПО
Когда инструменты ИИ могут помочь разработчикам ПО
Несмотря на свои ограничения, инструменты ИИ обладают рядом преимуществ, которые делают их ценными помощниками для разработчиков.
По данным Statista (2024), 81% разработчиков по всему миру отметили рост продуктивности при использовании ИИ, а более половины сообщили об улучшении эффективности работы.
Преимущества использования ИИ в процессе разработки, Statista
В повседневной разработке ИИ способен значительно ускорять однотипные задачи и упрощать вспомогательные процессы, такие как:
- Генерация шаблонного кода. Генеративный ИИ может создавать повторяющиеся структуры кода за считанные секунды, экономя время и позволяя разработчикам сосредоточиться на бизнес-логике.
- Создание простых компонентов. ИИ быстро формирует кнопки, формы, таблицы и другие элементы интерфейса, которые затем можно адаптировать под конкретные нужды проекта.
- Конвертация форматов. Искусственный интеллект легко преобразует данные и код — например, из JSON в YAML или из TypeScript в JavaScript и обратно.
- Рефакторинг. ИИ может предлагать улучшения кода, упрощать структуры и удалять дубликаты.
- Быстрое прототипирование. ИИ способен создать базовую версию функционала для тестирования идей или демонстрации концепции клиенту.
Однако даже в этих случаях ИИ остается лишь инструментом. Финальная версия кода всегда должна проходить проверку и интеграцию человеком, чтобы гарантировать соответствие архитектурным требованиям, стандартам качества и бизнес-контексту проекта.
Подход СКЭНД: искусственный интеллект + человеческий опыт
В СКЭНД мы рассматриваем искусственный интеллект как инструмент, который усиливает команду. Наши проекты строятся на простом принципе: ИИ ускоряет процесс, а люди задают направление.
В своих проектах мы используем Copilot, ChatGPT, Cursor и другие инструменты ИИ для быстрой генерации шаблонов, создания простых компонентов, тестирования идей и т.д. Это позволяет экономить часы и дни на однотипных задачах.
Каждая выдача ИИ проходит проверку нашими опытными разработчиками, которые:
- Проверяют корректность и безопасность кода, включая потенциальные нарушения лицензий и авторских прав, так как некоторые фрагменты предложенного кода могут повторять элементы из открытых репозиториев.
- Оптимизируют архитектуру с учетом конкретной задачи и особенностей проекта.
- Адаптируют технические решения под бизнес-логику и требования проекта.
Особое внимание мы уделяем защите данных и конфиденциальности:
- Конфиденциальные данные не передаются в публичные облачные сервисы ИИ без защиты, если только клиент не дал на это явного согласия. В проектах с конфиденциальной или регулируемой информацией (например, медицинской или финансовой) мы используем локальные ИИ-ассистенты — Ollama, LM Studio, llama.cpp и другие, которые разворачиваем на защищенных серверах клиента.
- Мы заключаем прозрачные контракты, в которых четко указано: кто является владельцем итогового кода, разрешено ли использование ИИ, и кто отвечает за проверку и исправление кода в случае нарушений лицензий или ошибок.
- Также в договорах предусмотрены обязательства по ведению документации (логи использования ИИ с указанием времени и применяемых инструментов), чтобы отслеживать источник возможных проблем и обеспечивать прозрачность для аудитов.
- Наконец, мы обучаем команды лучшим методам работы с ИИ: пониманию ограничений сгенерированного контента, рискам лицензирования и важности ручной проверки результатов.
Заменит ли ИИ разработчиков? Практическая оценка реальности
Сегодня искусственный интеллект в разработке программного обеспечения находится примерно на том же уровне, на котором несколько десятилетий назад были калькуляторы в бухгалтерии: это инструмент, который ускоряет вычисления, но не понимает, зачем и какие именно числа нужно считать.
Генеративный ИИ уже способен на многое — от создания компонентов до автоматического рефакторинга. Но создание программного продукта — это не только написание кода. Это понимание аудитории, оценка рисков, интеграция с существующими системами и планирование долгосрочной поддержки на годы вперёд. И именно здесь человеческий фактор остается незаменимым.
Вместо сценария «ИИ заменяет разработчиков» мы движемся к модели смешанных команд, где ИИ-агенты становятся частью рабочего процесса, а разработчики используют его как ускоритель. Такая синергия уже меняет подход разработки ПО и будет продолжать определять его в ближайшие годы.
Главный вывод: эпоха ИИ не уничтожит профессию разработчика — она трансформирует ее, добавляя новые инструменты и смещая приоритеты с рутинного кодирования на архитектуру, интеграцию и стратегическое проектирование.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Может ли ИИ написать целое приложение?
Да, может, но чаще всего без оптимизации, с чрезмерно сложной архитектурой и без учета долгосрочной поддерживаемости.
Заменит ли ИИ фронтенд- или бэкенд-разработчиков?
Пока нет. Большинство решений в разработке требуют бизнес-контекста, оценки компромиссов и опыта, которым ИИ пока не обладает.
Какие недостатки можно выделить в коде, сгенерированным ИИ?
Рост риска технического долга, проблем с поддерживаемостью и несоответствия архитектуры — все это в конечном итоге может привести к увеличению затрат на доработку.