ИИ ускоряет разработку, но может сделать программы дороже — Rutube Tech

Главная опасность, по словам Егорова, — ошибки, которые накапливаются по мере развития программы. ИИ позволяет быстро собрать первую рабочую версию, но разобраться в её устройстве человеку бывает непросто. В результате дальнейшие изменения снова доверяют модели, а неудачные технические решения остаются в коде и постепенно создают новые проблемы.

Поручить проверку другой ИИ-модели — тоже не гарантия качества. Одна модель может писать код, вторая — искать ошибки, но оценить надёжность всей системы без профильного специалиста не получится. ИИ не заменяет экспертизу разработчика, а необходимость проверять его работу только увеличивает нагрузку на команду.

Есть и финансовая сторона. Как отмечает Егоров, использование ИИ существенно увеличивает расходы на вычислительные мощности. К стоимости работы моделей добавляются затраты на проверку безопасности, исправление ошибок и дальнейшее обслуживание программы. Поэтому ускорение разработки ещё не означает, что продукт обойдётся дешевле. Об этом сообщила пресс-служба цифровых активов «Газпром-Медиа Холдинга» со ссылкой на технического директора Rutube Tech.

Похожее расхождение между ожидаемой и реальной выгодой обнаружили исследователи METR. В эксперименте с опытными разработчиками участники считали, что ИИ ускоряет их работу примерно на 20%. Однако на хорошо знакомых им зрелых проектах задачи с ИИ занимали на 19% больше времени. Это результаты отдельного исследования, а не замеры Rutube Tech, но они показывают, почему субъективное ощущение ускорения не всегда совпадает с фактической экономией времени.

При этом Егоров не призывает отказываться от ИИ в разработке. Небольшим командам модели помогают быстрее создавать первые версии продуктов и проверять бизнес-идеи. Другое дело — сложные системы, которые предстоит поддерживать годами: здесь прежде всего нужно убедиться, что полученный код надёжен и стабильно работает.

Сам Егоров считает особенно полезным применение ИИ в задачах кибербезопасности: поиске уязвимостей, обработке инцидентов и настройке оповещений. В таких сценариях модели помогают специалистам справляться с работой, а не пытаются полностью их заменить.