Штучний інтелект, якщо ще не перевернув ринок IT, то вже впевнено його трансформує. Якщо раніше для кожного проєкту виділяли окрему команду розробників, то зараз рішення на базі AI можуть частково, а інколи й повністю брати на себе їхні завдання.
Розробки на основі GPT та Copilot стають дедалі точнішими та зручнішими, що закономірно змінює підходи до роботи IT-сервісних компаній. Це, безсумнівно, історичний момент, який змушує переосмислити ролі, процеси, підходи та навіть формування цін. Але є нюанси.
Як AI змінює підхід до створення програмного забезпечення
Впровадження AI дозволило розробникам трохи видихнути й передати рутину роботам. По-перше, це скоротило терміни розробки продуктів, а по-друге, дало змогу командам зосередитися на складніших і творчих аспектах роботи.
Цікавим у цьому контексті виглядає кейс Amazon. Інструмент Amazon Q Developer на базі ШІ навчений заощаджувати час розробників, відмінно автоматизує рутинні задачі, як-от перехід між версіями Java.
Просто уявіть один інструмент дає змогу зекономити понад 4500 років роботи та майже $260 млн на рік. Однак, хоча штучний інтелект й підвищує продуктивність на 80%, розробники все одно мають лишатися залученими «у гру», оскільки ШІ не завжди вірно розуміє контекст і складність завдань.
Поговоримо про це трохи нижче, а поки зупинимося на основних перевагах впровадження роботів у розробку.
Автоматизація рутини та підвищення швидкості
Так, GitHub Copilot вже здатний дописувати рядки коду й проводити code review ще до того, як вони стануть проблемою (привіт тестувальникам). Це допомагає, коли потрібно писати стандартні модулі або працювати з шаблонами.
Вже зараз задачі, на які команда сукупно витратила б 5–6 годин, AI виконує за хвилини.
Ця функція особливо актуальна для стартапів і сервісних компаній із високими темпами розробки. Адже так вони посилюють свою конкурентну перевагу та значно прискорюють виведення продуктів на ринок, що дуже подобається інвесторам.
Сервіси, на які багато хто радить звернути увагу — Devika, Aider, Coursor, Replit і Openhands. Щодо Replit, то мінус тут у тому, що програма не дає змоги спробувати себе безплатно (це розчаровує). Так, це добрий варіант для Python, але відсутність тестового доступу створює бар’єр».
Мінімізація людського фактора та підвищення якості
Люди втомлюються, хворіють, сваряться з рідними й через це втрачають концентрацію. AI у цьому не звинуватиш. Він не ловить ґав й не робить помилок через неуважність. Ідеальний робочий юніт для задач, де важливі точність і стабільність. Наприклад, AI чудово тестує код і знаходить баги на найраніших етапах.
Виправляти, звісно, все одно доводиться, але значно менше.
Доступність
Поява моделі GPT дала змогу навіть найзеленішим джунам писати справні прототипи застосунків. Зараз навіть простий підприємець без технічного бекграунду може за допомогою AI згенерувати базову версію застосунку й одразу протестувати свою ідею.
Програми-помічники на базі AI у розробці ПЗ
- ChatGPT для написання коду. Тут усе зрозуміло: модулі, сценарії й навіть базові архітектури застосунків — практикуйся та тестуй.
- Tabnine. Цей AI-інструмент вже більш вузькоспеціалізований. Він навчається на наявному коді команди й цінний тим, що вангує наступний крок на основі контексту.
- Amazon CodeWhisperer. Amazon зробив свого AI-помічника з програмування CodeWhisperer безплатним для всіх розробників. Спочатку він був доступний лише клієнтам Amazon Web Services. Його перевага в тому, що він автоматизує розробку відповідно до потреб клієнта й пришвидшує інтеграцію нових функцій.
Зміна підходу до командної роботи
AI дійсно змінює роль команди в розробці, але не настільки кардинально, як може здатися одразу. У мережі неодноразово траплялися зауваження, що задачі, які раніше потребували кількох людей, тепер може виконати один розробник із допомогою AI. Але поки що виконати лише номінально.
Робот дійсно швидко генерує код, проте його ефективність сильно залежить від контексту й доступних даних.
Наприклад, у середовищах на кшталт Python усе доволі просто: встановлюєш залежності — і код зазвичай працює. Але в тому ж TypeScript на Node.js ситуація вже складніша: потрібно налаштовувати компілятор і середовище, чого AI-агенти поки що не роблять. Вони пишуть код, але наразі ЛИШЕ код.
Тож розробники поки можуть зітхнути з полегшенням — AI став радше помічником, ніж заміною, особливо в складних середовищах.
І все ж таки: чи є AI конкурентом для розробників?
Розвиток мовних моделей, таких як GPT-4, призвів до того, що AI вже здатен писати складні програмні модулі. Прикладів успішного застосування безліч. Наприклад, Automattic від WordPress використовує AI для автоматизації частини своєї розробки, а Replit Ghostwriter допомагає розробникам знаходити помилки в коді та виправляти їх у реальному часі.
Але чи можна вважати AI прямим конкурентом розробників? Поки що це доволі смілива та передчасна заява.
Сучасні мовні моделі (LLM), які працюють на основі промптів, мають обмеження. Наприклад, кожна нова команда додається до вже чинного запиту, а не обробляється окремо. Це призводить до того, що ШІ втрачає контекст, особливо в складних і тривалих діалогах. Тому розробка точних запитів та ітеративна робота з результатом виглядають перспективнішими.
З іншого боку, AI-агенти для програмування також ускладнюються й претендують на інтеграцію з кодом на всіх етапах — від запуску до виправлення помилок. Комплексні системи, такі як платформи для запуску коду, інструменти для пошуку документації, RAG-пошук і векторні бази даних, створюються для підвищення їхньої ефективності.
Втім, нейромережі поки що не вміють гнучко управляти контекстом, як це роблять програмісти, орієнтуючись на «якорі» й ключові точки в коді. Саме ця гнучкість, яку демонструють люди (і яка поки недоступна AI), залишається головним викликом для штучного інтелекту.
Отже, нейромережі вже здатні полегшити виконання багатьох рутинних завдань, проте повністю замінити розробників у написанні коду вони ПОКИ що не можуть. Але це не змінює того факту, що життя девелоперів змінилося.
Дедалі більше стає зрозумілим, що вхід у професію для молодих спеціалістів значно ускладниться. Ланка джунів фактично відпаде. Також можна буде замінити й частину роботи Middle-розробників. Проте сильні фахівці з глибокими знаннями інструментів стануть ще більш потрібними. Команди ставатимуть меншими одночасно підвищуючи продуктивність. Вартість таких розробників, безумовно, зросте.
Це вже дозволило заощадити кошти замовників і посилити конкурентний тиск на традиційні IT-сервісні компанії.
AI проти сервісних компаній: хто перемагає?
Час підбити проміжні підсумки. AI безсумнівно перемагає у швидкості та вартості, але сервісні IT-компанії досі утримують лідерство в індивідуальному підході до клієнтів та значно випереджають нейромережі у гнучкості.
Переваги AI
Оперативність. AI генерує код миттєво, особливо якщо йдеться про повторювані завдання. Щобільше, нейромережі пришвидшують автоматизацію бізнес-процесів, дозволяючи компаніям оптимізувати витрати на навчання персоналу та управління операціями.
Економія. Дослідження McKinsey показує, що компанії, які активно впроваджують штучний інтелект, скоротили операційні витрати більш ніж на 20%.
Співвідношення ціни та якості. Усе просто: мінімізуючи людський фактор і помилки через неуважність, AI дозволяє створювати якісний продукт з відносно невеликими витратами.
Переваги сервісних компаній
Глибоке розуміння контексту. Люди враховують не лише «сухе» технічне завдання, а й бізнес-цілі замовника. Наприклад, команда розробників може запропонувати платформу з кастомною інтеграцією, яка підвищить ефективність операцій компанії на 25% або скоротить час на виконання рутинних завдань на 30%.
Креативність і гнучкість. AI може генерувати ідеї лише в межах заданого алгоритму, тоді як люди здатні виходити за ці рамки. Наприклад, коли Netflix впровадив унікальний алгоритм рекомендацій, залученість користувачів зросла на 35%, що принесло компанії додаткові мільярди доларів прибутку.
Підтримка та супровід. AI поки не вміє повноцінно адаптуватися до змін у проєкті або адекватно реагувати на форс-мажори. У реальних кейсах підтримка команди розробників знижує простої та кількість помилок на 40%.
Що втрачають сервісні IT-компанії та як їм адаптуватися
Щоб залишатися конкурентоспроможними, сервісному IT треба поступово інтегрувати AI у свої процеси.
Ось кілька напрямків, які допоможуть це зробити:
- AI як помічник розробника. Використання інструментів, таких як Copilot, спрощує виконання рутинних завдань. Наприклад, компанія Intellias розробила власне AI-рішення IntelliCopilot, яке вже підвищило продуктивність розробників і пришвидшило запуск нових продуктів.
- Консалтинг. Навчання клієнтів роботі з AI та адаптація рішень під їхні потреби — це нова точка зростання. Наприклад, компанія Luxoft активно просуває послуги впровадження та підтримки AI-рішень, включаючи як навчання, так і персоналізовану адаптацію продуктів до цільових завдань клієнтів.
- Супровід. Так, ми вже згадували, що поки що рано довіряти AI повноцінну підтримку проєктів. Проте, потреби бізнесу постійно змінюються: компанії запускають нові функції, виходять на нові ринки. Це означає, що AI-рішення повинні швидко адаптуватися під ці зміни. Йдеться як про налаштування алгоритмів під нові дані, так і про вдосконалення функціоналу чи інтеграцію з іншими системами.
Прогнози: війна чи симбіоз?
Не варто очікувати повстання машин чи того, що AI-шка повністю замінить сервісне IT. Так, AI може писати код швидше, але лише тому, що йому доступні мільйони прототипів для навчання, тоді як розробникам набридає робити одне й те саме десятки разів.
У майбутньому роль девелопера точно зміниться. Замість створення коду головним їхнім завданням стане створення архітектури продуктів. Саме тут AI може стати персональним помічником, в якого вже не шкода інвестувати власний час і ресурси.
Отже, в перспективі успішний програміст майбутнього — це архітектор AI-систем. AI буде генерувати код у фоновому режимі, а розробник створюватиме основу.
На AI-архітекторів ляже відповідальність за навчання нейромереж і налаштування мовних моделей таким чином, щоб вони приносили реальну користь, а не лише виявляли помилки.
Отже, це радше не конкуренція, а симбіоз. Натомість розробникам варто частіше зазирати «під капот» AI, щоб не втратити черговий виток прогресу. Чим активніше й ефективніше вони використовуватимуть AI для оптимізації своєї роботи, тим більш потрібними вони будуть ринку.
