Использование генеративного ИИ российскими ИТ-компаниями в процессе разработки ПО пока занимает незначительное место, но быстро растёт

«Рынок генеративного искусственного интеллекта стремительно развивается и, по нашим прогнозам, в перспективе ближайших лет продемонстрирует уверенный рост. Один из трендов — применение GenAI для широкого спектра задач разработки — от написания кода, тестирования и подготовки технической документации — до перспектив применения для перевода кода на другие языки программирования. В части GenAI для бизнеса, среди драйверов роста — совмещение речевых технологий с LLM — большими языковыми моделями. Такая синергия уже позволяет создавать принципиально новые AI-решения, которые могут оказать еще более существенное влияние на крупный бизнес — стимулировать  рост выручки, снижать издержки, улучшить клиентский опыт, позитивно влиять на производственные процессы», - отмечает Дмитрий Дырмовский, CEO группы компаний ЦРТ. 

О том, что генеративный ИИ напрямую может заменить разработчика ПО, речь в настоящее время не идёт. Он может применяться лишь для увеличения производительности имеющихся технических специалистов, если его умело применять. В то же время, увеличение производительности всё же можно оценить количеством сотрудников, которых понадобилось бы привлечь для тех же проектов или задач, которые были выполнены штатными разработчиками с использованием генеративного ПО.

Это количество по опрошенным компаниям составило в 2022 г. 24 человек, а в 2023 г. почти в 2 раза больше — 46 человек. Прогноз на 2024 г. — 60 специалистов. В процентном отношении к совокупной численности технических профильных специалистов всех опрошенных компаний (за исключением тех, которые затруднились ответить на соответствующий вопрос), это количество составляет 0,34% в 2022 г., 0,67% в 2023 г. и 1,08% в 2024 г. Показатель пока невысокий, но его динамика такова, что через несколько лет использование генеративного ИИ может уже влиять на потребность в специалистах в области разработки ПО. Возможно, произойдет существенное изменение структуры спроса с ростом доли специалистов с высоким уровнем квалификации и сокращением доли тех, кто имеет не очень качественное базовое образование.

«Приятно отметить, что исследование экосистемы Java-разработки, которое мы сейчас проводим, показывает схожие результаты. При этом важно, что создание прикладного и системного ПО требует разных навыков и инструментов. Системный инженер должен писать код так, чтобы машина его лучше понимала и обеспечивала высокую производительность. Это на 100% творческий процесс, который не под силу алгоритмам. Они же блестяще справятся, когда необходимо перебрать миллиард различных вариантов работы кода или библиотеки, чтобы обнаружить ошибку или уязвимость. ИИ идеален, например, для фаззинга, одного из самых эффективных методов динамического тестирования, который входит в требования сертификации ФСТЭК и активно используется нашей командой в рамках промышленного процесса разработки безопасного ПО», - прокомментировал Сергей Лунегов, директор по продуктам Axiom JDK.

Если выделить компании, которые уже применяют генеративный ИИ в разработке или планируют его применять в 2024 г., то у них вклад этого ИИ в выполнение проектов и задач соответствует намного большей доле от всего штата профильных технических сотрудников: 4,2% в 2022 г., 7,8% в 2023 г. и 11,8% в 2024 г.

На соответствующий вопрос затруднились ответить 36,3% респондентов, а 43,9% — указали нулевой показатель. Следовательно, подавляющее большинство софтверных компаний пока не могут сообщить о том, что имеют явный и измеряемый эффект от использования генеративного ИИ в разработке ПО.

«Динамика развития генеративного ИИ просто сумасшедшая. Многие компании буквально за полгода адаптировали GPT для своих процессов. Мы, в Napoleon IT, тоже активно используем его для различных задач. Тестировщики - для проверки кода на наличие ошибок, дизайнеры - для генерации изображений, разработчики - для создания одностраничных сайтов для наших продуктов и т.д.. Это все позволяет высвобождать время специалистов и делать их работу эффективнее. И я уверен, что в ближайшем будущем мы увидим еще больший масштаб использования нейросетей в дизайне, применение ИИ в анимации, а также новые возможности создания сайтов», - поделился Сергей Белоклоков, директор по развитию Napoleon IT.

Компании, которые используют генеративный ИИ в своей разработке ПО, в среднем чуть моложе тех, которые пока не используют (средний возраст таких компаний около 13 лет против 14,3 лет у всех опрошенных компаний), но при этом немного крупнее других и имеют больше долю экспорта в обороте. Темпы роста у этих компаний выше, чем у всех опрошенных компаний.

«Сейчас ИИ выглядит как перспективный инструмент, однако пока рано его внедрять повсеместно в циклы разработки, необходимо решить вопрос с безопасностью данных и с доверием к сгенерированной информации. Если говорить о нашем опыте, то мы используем генеративный ИИ для некоторых задач. К примеру, для ускорения разработки или саммаризации исследований и информации на рынке. Тестируем различные решения, которые смогут ускорить рутинные задачи в разработке - генерировать простой код, быстрее находить привычные паттерны», - сообщил Дмитрий Кривошеев, генеральный директор цифровой платформы «Ракета». 

Чаще генеративный ИИ используют компании, которые создают решения для банков, разрабатывают лингвистическое ПО, сайты и Интернет-сервисы. Результаты опроса говорят о том, что по сравнению с этими компаниями, генеративный ИИ реже применяется при разработке промышленного ПО и программно-аппаратных комплексов (ПАКов).

Согласно исследованию Gartner, опубликованному в апреле 2024, в прошлом году различными помощниками по программированию на базе искусственного интеллекта во всём мире пользовалось около 10% разработчиков ПО. Примерно 63% организаций в мире тестировали или внедряли ИИ-инструменты по созданию кода. Впрочем, некоторые опросы в России дают также очень высокий показатель использования ИИ в разработке ПО, но, как правило, это опросы проводятся среди специалистов, а не софтверных компаний. При этом они никак не оценивали увеличение производительности.