2026 წლისთვის დეველოპერების ყოველდღიურობიდან AI კოდირების ხელსაწყოების ამოღება თითქმის შეუძლებელია. თუმცა, მიუხედავად იმისა, რომ AI კოდერებს მუშაობას უჩქარებს, ის სულაც არ იძლევა უკეთეს ხარისხს. ამან კი, შესაძლოა, მომავალში სერიოზული პრობლემები შექმნას.
ავტორიტეტულმა კვლევითმა ლაბორატორიამ METR აღმოაჩინა, რომ დეველოპერების უმეტესობა უარს ამბობს მუშაობაზე, თუნდაც მცირე ამოცანებზე, AI დამხმარეების გარეშე. საინტერესოა, რომ წინა კვლევების მიხედვით, მიუხედავად იმისა, რომ დეველოპერები თავს უფრო პროდუქტიულად გრძნობდნენ, AI რეალურად ანელებდა მათ მუშაობას. მიზეზი ისაა, რომ გენერირებული კოდის შემოწმებას, შეცდომების გამოსწორებას და AI-ის ლოდინს იმაზე მეტი დრო სჭირდებოდა, ვიდრე ხელით წერას.
ბაზარზე აქტუალური გახდა ე.წ. „tokenmaxxing“ — ტოკენების მოხმარების რაოდენობით პროდუქტიულობის გაზომვა, რაც უკვე კითხვის ნიშნის ქვეშ დგას. მაგალითად, Amazon-მა გააუქმა შიდა რეიტინგი Kirorank, რადგან თანამშრომლები ხელოვნურად ზრდიდნენ ხარჯებს AI აგენტების გადაჭარბებული გამოყენებით. Uber-მა კი პირველივე ოთხ თვეში მთლიანად ამოწურა 2026 წლის AI ბიუჯეტი, თუმცა პროდუქტიულობის შესამჩნევი ზრდა ვერ მიიღო.
პროგრამისტი და მწერალი ჯეიმს შორი აღნიშნავს, რომ კოდის სწრაფად წერა ზრდის მისი მხარდაჭერის (maintenance) ხარჯებს. Entelligence AI-ის მონაცემებით, კომპანიები ტოკენების 44%-ს AI-ის მიერ დაშვებული შეცდომების გამოსწორებაზე ხარჯავენ. სინგაპურის მენეჯმენტის უნივერსიტეტის (SMU) მკვლევრებიც აფრთხილებენ ინდუსტრიას, რომ AI-გენერირებული კოდი ზრდის გრძელვადიან ხარჯებს რეალურ პროექტებში.
მიუხედავად იმისა, რომ Cognition-ის (Devin-ის შემქმნელი) დამფუძნებელი სკოტ ვუ გამოსავალს ისევ AI აგენტების გამოყენებაში ხედავს, ისიც აღიარებს, რომ Devin ამჟამად მხოლოდ უმცროსი ან საშუალო დონის დეველოპერის დონეზე მუშაობს.
SMU-ის მკვლევრები გვირჩევენ, რომ პროგრამისტებმა კარგად შეისწავლონ AI-ის ძლიერი და სუსტი მხარეები, დანერგონ ხარისხის კონტროლის მკაცრი სისტემები და AI-ის ნამუშევარი ისე შეამოწმონ, როგორც უმცროსი კოლეგის ნაწერი, ხოლო არქიტექტურისა და უსაფრთხოების დიზაინის შექმნა კვლავ ადამიანებს მიანდონ.
წყარო: techcrunch.com
