Исследование: AI ускорил PR, но не привёл к новой разработке в 500+ командах
AI генерирует более половины кода и экономит часы, но пулл‑реквесты становятся крупнее, ревью замедляется, а высвободившееся время почти не переходит в новые фичи.
В недавнем исследовании, проведённом компанией OTUS совместно с DX, проанализированы более 500 инженерных команд, активно использующих AI‑инструменты (GitHub Copilot, ChatGPT, Claude и др.). По результатам, генеративный ИИ пишет более 50 % нового кода, а разработчики экономят от 3 до 6 часов в неделю. Однако выгода от экономии времени не переходит в ускорение разработки новых функций.
Ключевые находки:
- Средний размер pull‑request'ов вырос на 27 % по сравнению с периодом до массового внедрения ИИ.
- Время, затрачиваемое на ревью, увеличилось в среднем на 18 %, а количество комментариев per PR возросло на 22 %.
- Оценка уверенности в изменениях (confidence score) упала с 84 % до 71 %.
- Только 12 % высвободившегося времени было направлено на работу над новыми задачами; остальное ушло на технический долг, рефакторинг и обучение.
Авторы связывают эти тенденции с тем, что ИИ ускоряет написание кода, но не автоматизирует процесс его проверки и интеграции. Увеличение объёма PR приводит к «прокрастинации» ревью‑процессов, а разработчики, получив «пустой» час, часто тратят его на мелкие задачи вместо стратегической разработки.
Исследование подчёркивает, что простое внедрение AI‑инструментов не гарантирует рост продуктивности. Необходимо адаптировать процессы разработки, вводить автоматизированные проверки и переосмысливать распределение сэкономленного времени.
AI действительно ускоряет написание кода, но без изменения процессов ревью и планирования выгода остаётся поверхностной. Командам стоит инвестировать в автоматизацию CI/CD, улучшать метрики качества и явно распределять высвободившееся время на новые фичи или технический долг. Иначе риск «потери» продуктивности растёт.
