Лонгитюдное исследование показывает, что рост производительности благодаря ИИ составляет 10%, а не десятикратный.

Предварительные данные лонгитюдного исследования влияния ИИ показывают, что рост производительности от инструментов ИИ более скромный, чем часто заявляется. Исследование проанализировало данные 40 компаний в период с ноября 2024 по февраль 2026 года, чтобы отследить, увеличивается ли количество отправляемых пул-реквестов по мере внедрения ИИ.
Ключевые выводы
За период исследования использование ИИ значительно увеличилось — в среднем на 65%. Однако пропускная способность по PR выросла лишь на 9,97%. Эта цифра особенно надежна, поскольку исследователи отфильтровали потенциальные эффекты геймификации, исключив команды, которые устанавливали целевые показатели по PR для отдельных инженеров, что могло привести к завышению метрик, а не к реальному росту выпуска.
Что это значит для инженерных команд
Прирост примерно в 10% соответствует тому, что в целом сообщают технические руководители: большинство организаций находятся в диапазоне 8–12%. Хотя это представляет собой реальное улучшение, оно далеко от ожиданий многих руководителей и советов директоров о росте в 2–3 раза от внедрения ИИ.
Почему прирост не выше
Разработчики из нескольких организаций объяснили, что написание кода никогда не было узким местом. Как отметил один старший разработчик: «Простые задачи стали немного проще. Утомительные задачи стали немного менее раздражающими. Задача на четыре дня может занять три. Но это не значит, что я отправляю в 3 раза больше PR».
ИИ может ускорить часть работы, связанную с написанием кода, но кодирование занимает относительно небольшую долю того, как инженеры фактически тратят своё время. Планирование, согласование, определение объёма работ, ревью кода и передача — человеческие части жизненного цикла разработки ПО — в значительной степени остаются незатронутыми текущими инструментами ИИ.
Методология исследования
Исследование является лонгитюдным, то есть отслеживает изменения во времени, а не предоставляет единый снимок. Полное исследование изучит, почему некоторые команды получают больше преимуществ, чем другие, и что могут сделать руководители, чтобы сократить этот разрыв.
📖 Прочитать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Разработчик заменяет виртуального помощника за $25 в час на ИИ-агентов и сталкивается с этическими последствиями
Разработчик заменил виртуального ассистента стоимостью $25 в час на ИИ-агентов, которые занимаются последующими действиями, планированием, отслеживанием потенциальных клиентов и обновлением CRM. Настройка ИИ обходится примерно в $1000 в месяц и выполняет задачи быстрее и стабильнее, чем человек-ассистент.

Уточнение возможностей автоматизации OpenClaw
OpenClaw не выполняет полностью автоматизированные задачи самостоятельно; ему требуется руководство пользователя для настройки, действуя больше как традиционная языковая модель.

Claude Code v2.1.199 исправляет более 20 ошибок: SSL, сабагенты, крахи демона
Claude Code v2.1.199 исправляет ошибки SSL-сертификатов, молчаливые сбои сабагентов, цикл падений демона Linux и более 20 других багов. Основные исправления: мгновенные подсказки по ошибкам SSL, сохранение частичного вывода потока и корректное распространение ошибок сабагентов.

Искусственный интеллект не смог повысить продуктивность, согласно недавнему исследованию CEOs.
Несмотря на широкое внедрение ИИ, исследование 6000 руководителей сообщает о незначительных влияниях на производительность и занятость, что перекликается с парадоксом производительности, выявленным в эпоху ИТ 1980-х годов.