Ускорение от ИИ в коде меньше, чем кажется

Самый неуютный вывод про ИИ в коде — не в том, что инструменты не работают. А в том, что они заставляют вас чувствовать себя быстрее, чем вы есть.

В уже знаменитом исследовании METR опытные open-source-разработчики работали над задачами в собственных репозиториях — с ИИ и без. Они предсказывали, что ИИ ускорит их на 24%. После они были уверены, что он ускорил их примерно на 20%. Секундомер говорил обратное: на этих задачах с ИИ они были измеримо медленнее. Медленнее — будучи уверенными, что быстрее. Этот разрыв между ощущением и измерением и есть тема этого поста.

Почему ощущение и факт расходятся

Понаблюдайте за собой час работы с ИИ — и вы это увидите. Модель за секунды выдаёт стену правдоподобного кода. Это ощущается как огромный прогресс — вы от пустого файла дошли до чего-то работающего за миг. Ощущение прячет остальную часть цикла: прочитать сгенерированный код, поймать ту часть, что тонко неверна, перезапросить, увязать с тем куском системы, который понимаете только вы, починить интеграцию, которую модель не видела.

Быстрая часть громкая, а медленная — тихая. Генерация видна и мгновенна; проверка и правка невидимы и изматывают. Поэтому чувство скорости цепляется за всплеск вывода и сбрасывает со счетов уборку — а на сложной задаче в коде, который вы хорошо знаете, именно уборка и съедает время. Вы не врёте себе. Вы просто меряете не ту половину работы.

Это не «ИИ в коде — фикция», а «измеряйте»

Вот честная другая сторона. METR пересмотрела это исследование в начале 2026 года: исходная выборка кренилась в сторону тех, кому ИИ помогает меньше всех, а более чистая когорта вышла примерно на 4% замедления — по сути, около нуля, с диапазоном, заходящим в плюс. Обновлённый вывод: ИИ «вероятно, даёт прирост производительности в начале 2026 года». Так что урок — не в том, что инструменты бесполезны.

Урок в том, что реальная цифра скромная и условная, а ощущаемая — большая и постоянная, и эти две всё время расходятся. По всей индустрии видна та же форма: ИИ-инструментами пользуются около 93% разработчиков, а общая производительность почти не сдвинулась. Почти всеобщее внедрение, слабый сигнал. Это не противоречие; это ровно то, чего ждёшь, когда каждый чувствует прирост в 20%, который в сумме даёт пару процентов.

Где прирост настоящий, а где это налог

Исследования подсказывают рабочее правило. ИИ по-настоящему быстр на работе, которой у вас нет в голове: незнакомая территория, шаблонный код, первый черновик, язык, который вы знаете наполовину. Там модель вас несёт, и ощущение совпадает с фактом.

Замедление вылезает на обратной работе: сложные изменения в коде, который вы знаете назубок. Там узким местом никогда не была печать — им было понимание, а оно у вас уже есть. Модель добавляет лишний круг. Она генерирует, вы проверяете, вы правите — тогда как быстрее было бы написать те двадцать строк, которые вы уже видели. Понимать, на какой задаче вы находитесь, — это сейчас большая часть мастерства. Тянитесь к модели там, где вы медленны; относитесь к ней с подозрением там, где вы и так быстры.

Итог

Опасность не в том, что ИИ в коде не помогает. А в том, что ощущение помощи оторвано от количества помощи, и громкое — именно ощущение. Управляйте по вайбу — и затолкаете ИИ ровно в те задачи, где он вас облагает налогом, потому что в моменте это всегда ощущается как победа.

Так что измеряйте хоть что-то. Время цикла, нагрузку на ревью, дефекты, сколько задача реально заняла против того, сколько ощущалась — что угодно настоящее, пусть и грубо. Вся проблема в том, что ИИ ощущается ускорением, даже когда им не является, — поэтому единственный способ узнать — смотреть на цифру, а не на ощущение. Инструменты хороши. Лжёт именно ваше чувство того, насколько.