Исследование “ИИ в жизненном цикле создания ПО”.

Природа наконец-то договорилась с собой и пока мы наслаждаемся чем-то похожим на бабье лето вокруг происходит много всего интересного. Например наши дружочки из IT One и Сколтеха опубликовали здоровенное исследование на тему AI в SDLC, которым сегодня хочется с вами поделиться в традиционной рубрике #сережазаваспочитал . Материал большой, вот вам мои 5 ключевых выводов:

1. ИИ перестает быть «личным помощником» и становится частью командной работы. Если раньше разработчики сами подписывались на Copilot и гоняли его для автодополнения кода, то теперь фокус смещается: ИИ внедряют на уровне команд и процессов. Плюс 10% к личной эффективности -это вчерашний день. Завтра - это плюс 25–30% к продуктивности всей команды, когда ИИ встроен в пайплайн, CI/CD, тестирование и аналитику. Вот только инструментарий все еще фрагментирован, end-to-end как ничего не было, так и нет

2. Разработчики уже давно «там» - руководители догоняют. 62% инженеров используют ИИ в повседневной работе, чаще всего для написания кода и поиска информации. Но многие делают это «втихаря» - без одобрения или даже ведома руководства.И только теперь CTO и тимлиды начинают строить системные подходы, чтобы извлечь из этого реальную командную ценность

3. ИИ не только ускоряет - он меняет экономику разработки. Самые большие эффекты, которые видят технологические лидеры, - это не просто скорость, а экономика: снижение затрат, меньше технического долга, меньше времени на онбординг, выше качество тестов и кода. Другими словами, ИИ постепенно превращается из «удобной штуки» в обязательную компоненту конкурентоспособности. Одно лишь важное НО здесь - экономия пока вся на бумаге, и судя по всему там пробудет еще очень долго, как минимум пока п.1 этого списка не продвинется вперед

4. Наибольшая ценность ИИ сегодня сосредоточена в разработке, но потенциал шире.Большинство сценариев использования связаны с генерацией и рефакторингом кода, однако заметный эффект достигается и в тестировании, аналитике, управлении требованиями и документацией. Наибольший потенциал ИИ способен раскрыть в самых ресурсоёмких этапах SDLC

5. Российский рынок пока отстаёт по зрелости, но быстро догоняет. Проникновение ИИ в повседневную работу растёт стремительно (ожидается до 98% к 2028 году), но использование остаётся фрагментарным и сосредоточено вокруг кода. Основные вызовы - отсутствие зрелых решений на этапах планирования, архитектуры и деплоя и необходимость импортозамещения

В общем, авторам респект, сил и времени потрачено много и не зря. Детали и методика описаны в самом исследовании, там еще много интересного)