Доверяете ИИ свой код? Сначала прочтите это

Я слышал один и тот же вопрос, который шепотом задают в залах заседаний и среди инженерных команд. Можно ли действительно доверять инструментам генерации кода?

Конечно, демонстрационное видео выглядит многообещающе. Какая команда не хочет создать полноценное приложение всего за несколько минут? Но вопрос все еще остается: может ли это быть слишком хорошо, чтобы быть правдой?

Я часто напоминаю людям, что если что-то кажется слишком хорошим, чтобы быть правдой, обычно так оно и есть. Этот случай не исключение. Тем не менее, преимущества этих инструментов реальны, и во многих ситуациях они оказываются больше, чем можно было ожидать.

Теория на бумаге

Инструменты генерации кода уже изменили работу инженеров невероятным образом.

McKinsey сообщает, что разработчики выполняют задачи в два раза быстрее с помощью этих инструментов. Отдельное исследование от Stack Overflow показало, что разработчики отмечают повышение эффективности на треть при использовании ИИ-агента.

Эти инструменты также снижают барьеры для нетехнических сотрудников. Как лидер, соединяющий технологии и бизнес, я был впечатлен тем, что мои коллеги создали, не написав ни строчки кода.

Один продукт-менеджер из моей команды создала рабочий прототип самостоятельно, не полагаясь на наших и без того занятых инженеров. На заседаниях совета директоров я также заметил новое восприятие инноваций в компаниях, которые рано внедрили эти инструменты.

Инвесторы часто видят в этом сигнал прогрессивного развития.

Что происходит на практике

Однако, когда дело доходит до реального кода, который производят эти инструменты, результаты неоднозначны.

Да, код функционален. Но качество варьируется от беспорядочного до нестабильного.

То, что хорошо работает как прототип, созданный исключительно с помощью этих инструментов, не следует принимать за систему, готовую к промышленной эксплуатации.

Команды без четких спецификаций или строгих практик проверки уязвимы к слабому, ненадежному коду. Без дисциплины проблемы множатся вместо того, чтобы решаться.

Когда генерации кода можно доверять

Я действительно верю, что этим инструментам можно доверять, и я поощряю команды использовать их. Но важно, чтобы были созданы правильные условия для их успеха.

Квалифицированные инженеры могут использовать их для ускорения работы при условии, что спецификации ясны, запросы продуманы, а проверки тщательны. В этих обстоятельствах я обнаружил, что эти инструменты постоянно экономят время, не ухудшая качество.

Источник доверия лежит в окружающей системе.

Лидеры, которые обеспечивают четкие процессы и ответственность, создают условия для того, чтобы эти инструменты добавляли ценность.

Риски, которые лидеры должны решать

Риски существенны и заслуживают серьезного внимания. Если эти инструменты используются как замена настоящей инженерии, а не как дополнение к навыкам, качество кода пострадает.

Проблемы могут быть скрыты вначале, но они проявятся, когда системы окажутся под реальным стрессом.

Скачки задержки, тонкие логические ошибки и операционные сбои обычно появляются позже, когда стоимость их исправления выше.

Уязвимости безопасности — еще одна серьезная проблема. Исследования в Стэнфорде показали, что инструменты кодирования на основе ИИ часто генерируют небезопасный код. Код работает, но тихо обнажает слабости, которые подвергают бизнес риску.

Существует также риск эрозии навыков. Чрезмерная зависимость от ИИ может ослабить суждение разработчика.

Когда инженеры перестают критически мыслить о самом коде, организация со временем теряет глубину и устойчивость.

Хрупкость или ускорение

С правильной структурой и ответственностью генерация кода может ускорить доставку. Без этих ограничений она просто масштабирует хрупкость.

Различие заключается в дисциплине руководства, а не в самих инструментах. Инструменты генерации кода на основе ИИ будут продолжать развиваться.

Они будут производить более чистый код, глубже интегрироваться в среды разработки и уменьшать базовые ошибки. Но даже эти улучшения не заменят потребность в структуре.

Выиграют те организации, которые рассматривают эти инструменты как ускорители существующих практик.