Метрика иллюзии продуктивности. Или почему AI пишет быстрее, а релизов больше не становится.

Кажется, мы наконец научились ускорять разработчиков. Теперь осталось придумать, что делать с кодом, который они производят :)

LinearB опубликовали интересное исследование за 2026 год. Проанализировали 8,1 млн запросов на изменение кода из 4 800 команд. И результаты, мягко говоря, любопытные.

📊 Немного цифр: В 2,6 раза объёмнее изменения, подготовленные с помощью AI, по сравнению с обычными (на уровне 75-го процентиля). В 5,3 раза дольше ждут начала проверки изменения, созданные AI-агентами. 32,7% против 84,4%. Столько изменений с AI и без него соответственно попадают в основную ветку кода в течение 30 дней.

Получается забавная ситуация, код теперь можно генерировать почти с космической скоростью, но проверяют его всё те же люди. С теми же 24 часами в сутках, архитектурными ограничениями и календарём, забитым встречами.

Мы привыкли измерять производительность количеством закрытых задач, написанного кода и скоростью разработки. А ведь бизнесу, по большому счёту, плевать, сколько строк написал разработчик или его цифровой напарник. Ему важно, как быстро идея превратилась в работающую функцию и принесла пользу клиенту.

Я бы смотрел не только на скорость написания кода, но и на время ожидания проверки, долю принятых изменений, полный цикл поставки и количество переделок. ИИ, конечно, не виноват в наших процессах. Он просто очень эффективно подсветил их слабые места.

Раньше мы месяцами копили технический долг своими руками. Теперь можем делать это в промышленных масштабах с помощью самых передовых технологий. Вот она, настоящая цифровая трансформация 😎 #МетрикиБезИллюзий