Исследование DX: рост продуктивности от AI-инструментов в разработке чаще измеряется процентами, а не «10x»

Команда DX проанализировала данные более чем 400 компаний за период с ноября 2024 года по февраль 2026 года и пришла к выводу, что эффект AI-инструментов для разработки обычно оказывается заметно скромнее популярных заявлений о кратном росте эффективности. Как пишет Hacker News со ссылкой на материал LeadDev, медианный рост PR throughput составил 7,76% при среднем увеличении использования AI-инструментов на 65%.

В выборку вошли компании из сфер технологий, финансовых сервисов, ритейла и здравоохранения с командами примерно от 150 до 10 000 инженеров. Средний прирост throughput достиг 13,1%, при этом у компаний на уровне 90-го перцентиля показатели приближались к 44%. Авторы исследования отмечают, что для большинства организаций нынешние AI-инструменты для программирования дают прирост throughput в диапазоне 5–15%.

Исследование также показывает, почему эффект часто оказывается ограниченным. Написание кода занимает около 16% времени инженеров, поэтому даже заметное ускорение генерации кода не приводит к кратному росту общего throughput. Review, интеграция и работа с контекстом проекта по-прежнему требуют значительных ручных усилий. Разработчики также указывали, что дополнительная проверка AI-сгенерированного кода иногда полностью сводит выигрыш по времени к нулю.

Отдельно авторы отмечают влияние зрелости процессов и навыков работы с AI-инструментами. По их наблюдениям, команды проходят измеримую «J-кривую» скорости и качества при освоении таких систем. На раннем этапе отдача ниже, но по мере практики и обучения более опытные пользователи начинают стабильно опережать коллег.