Всё чаще появляются материалы о том, что ИИ пишет плохой код, а специалистам приходится за ним подчищать. Исследования действительно фиксируют проблемы, но, на мой взгляд, главная из них не в инструментах, а в том, как организована разработка.

Ситуация выглядит так. Исследователи из Singapore Management University проанализировали 6275 репозиториев на GitHub и выяснили, что более 15% коммитов с ИИ вносят проблемы, а 22,7% из них сохраняются в финальной версии и т.д.

Я сталкивался с этим и без ИИ. Одна команда состояла из неплохих программистов, но руководитель был слаб, поэтому команда часто нарушала процессы. Методологии не было, ревью проходили формально, и в продакшн регулярно уходили нестабильные релизы. Проблема была не в людях по отдельности, а в том, как устроена работа.

Сейчас разрыв между объёмом написанного и проверенного становится главным источником нагрузки. Один разработчик с ИИ может создать в разы больше кода, а время на ревью и тестирование остаётся прежним. Получается, что ИИ не создаёт проблему с нуля, а усиливает уже существующие слабости. Генерация кода не отменяет понимания: нужно знать, что делает каждый фрагмент, проверять его, писать тесты и дорабатывать.

В особенности на уже существующих системах, где ещё до ИИ упражнялись программисты, которые прочитали на ХАБР: "GO это огонь, пихай его везде. ЗП от 350к" . Инструмент не решает за команду вопросы дисциплины, он делает её отсутствие дороже.

А как вы считаете?