Исследование Google Cloud показало, что 90% ИТ-специалистов теперь используют ИИ-инструменты на работе — этот показатель вырос на 14% за год. Опрос включил разработчиков, менеджеров и другие технические профессии.
Для большинства участников ИИ стал обычной частью рабочего процесса. Обычно специалисты тратят на ИИ-инструменты два часа в день. 65% респондентов говорят, что сильно зависят от ИИ. Из них 8% считают зависимость очень высокой, 20% — заметной, 37% — умеренной.
Больше 80% участников считают, что ИИ делает их продуктивнее, а 59% отмечают повышение качества кода. Но высокий уровень доверия к ИИ есть только у 24%. 30% специалистов почти не доверяют результатам. В отчёте это назвали «парадоксом доверия»: люди продолжают использовать ИИ, хотя не всегда уверены в результате.
В этом году исследование впервые зафиксировало: команды с ИИ выпускают больше программ и приложений. Раньше такой связи с продуктивностью не находили. Вместе с тем одной из главных проблем назвали стабильность продуктов: поддерживать качество ПО непросто.
В докладе DORA есть комментарий Мэтта Бина из Калифорнийского университета. Он отмечает, что ИИ ускоряет работу сейчас, но может навредить обучению молодых специалистов. Раньше младшие разработчики учились у опытных коллег в процессе совместного программирования. Теперь эти возможности исчезают — ИИ забирает задачи и мешает личному опыту. Бин проследил такую тенденцию в 31 профессии: ИИ мешает новичкам осваивать нужные навыки.
Бин советует командам не гнаться только за скоростью, а заботиться о долгосрочном росте. Решение — отслеживать, как сотрудники применяют ИИ, и анализировать, как это влияет на реальные навыки.
В исследовании Google Cloud говорится, что ИИ становится одновременно “зеркалом и ускорителем” в компаниях. В организованных коллективах он помогает работать быстрее. Там, где есть внутренние проблемы, ИИ делает их заметнее.
В отчёте выделили семь типов команд — от “слаженных лидеров” до групп, которые застряли в старых процессах. Также Google Cloud представила DORA AI Capabilities Model — модель, описывающую ключевые факторы эффективности внедрения ИИ.
В других исследованиях также видно расхождение между распространённостью ИИ и доверием к нему. В опросе Stack Overflow 84% разработчиков используют или собираются использовать ИИ, но только 33% доверяют генерируемому им коду. Главная претензия: код ИИ часто «почти правильный, но не совсем». В отдельном исследовании METR испытанные разработчики с ИИ в среднем работали медленнее — на 19%, хотя им казалось, что они ускорились.
Но прогресс ИИ для программирования заметен. На финале ICPC 2025 система OpenAI решила все задачи и опередила как лучшие команды, так и модель Google. Обе системы пока не доступны для широкой публики.
В новых работах 2025 года выявлены свежие риски ИИ-кода. Например, американские исследователи отметили, что Deepseek часто выдаёт небезопасные решения для политических тем. Почти каждая пятая программа, созданная ИИ, содержит фальшивые библиотеки, что создаёт угрозу цепных атак через supply chain (техника slopsquatting).
