Почему AI не ускорил разработку в 10 раз

Последние два года все обсуждают, как агенты пишут код. Но в реальных больших продуктах выясняется неожиданная вещь: даже после массового внедрения AI ускорение часто составляет не иксы, а только десятки процентов. Встает вопрос: почему?

Вот тут нашли совсем свежий интересный доклад на эту тему. Выступает Артур Василов, руководитель мобильной разработки Яндекс Браузера. Он рассказал, что они разными способами измеряли эффекты от ИИ, и увидели похожую картину: да, разработчики действительно работают быстрее, но нет, революции пока не произошло.

Причина в том, что кодинг – лишь одна часть большого конвейера. Помимо него есть менеджеры, дизайн, тестирование, кодревью, релизы и множество других этапов. Если ускорить только написание кода, узкое место просто смещается дальше по цепочке.

Поэтому глобально новый тренд в бигтехах, в том числе в Яндексе, не столько на ИИ-агентов как ассистентов, сколько на автоматизацию целых процессов. Команда выделяет повторяющиеся инженерные задачи, которые раньше никто не автоматизировал из-за высокой стоимости разработки, и автоматизирует их с помощью ИИ.

Например, в Яндексе куча людей работают над конфликтами и ошибками при выходе новых версий Chromium. Раньше почти вся эта работа выполнялась вручную. Теперь для таких сценариев строятся специализированные AI-пайплайны, которые помогают разбирать и исправлять подобные проблемы автоматически.

Именно в автоматизации вот таких больших кусков инженерной рутины и лежит основной резерв для ускорения разработки, и это уже действительно будет ускорение в разы.