Введение
Генеративный ИИ может стать мощным инструментом повышения продуктивности в кодировании, но только при разумном использовании. Неправильное применение технологий может привести к снижению масштабируемости, дестабилизации систем и ухудшению положения компаний. В последние годы генеративный ИИ стремительно развивается в области знаний, особенно в разработке программного обеспечения. Инструменты, такие как OpenAI GPT-4.1, акцентируют внимание на улучшении кодирования и приближают нас к полной автоматизации. Организации, внедряющие эти инструменты, ожидают значительных преимуществ. Исследования подтверждают их оптимизм: GitHub сообщает, что программисты, использующие Copilot, становятся на 55% более продуктивными, а McKinsey обнаружил, что разработчики могут выполнять задачи в два раза быстрее с помощью генеративного ИИ.
Проблемы с техническим долгом
Однако эти положительные показатели имеют важное предостережение. Исследования проводились в контролируемых условиях, где программисты выполняли изолированные задачи, а не в реальных условиях, где программное обеспечение должно строиться на основе сложных существующих систем. Быстрое масштабирование использования кода, сгенерированного ИИ, или его применение в устаревших системах (brownfield) значительно увеличивает риски и усложняет их управление.
Что такое технический долг?
Технический долг — это скрытая сторона цифровых технологий. Это старый код COBOL в банковских системах, который никогда не был должным образом задокументирован или обновлен. Это также упрощение, когда текущий год представляется двумя цифрами вместо четырех, что привело к кризису Y2K, который обошелся в сотни миллиардов долларов. Накопление технического долга приводит к замедлению циклов разработки, увеличению сложности и уязвимостям в безопасности, что может привести к сбоям в системах.
Рост технического долга с помощью ИИ
Когда организация быстро вводит новое программное обеспечение в существующие системы, она может непреднамеренно создать запутанность зависимостей, что усугубляет технический долг. Консорциум по качеству информации и программного обеспечения оценивает стоимость технического долга в США как минимум в 2,4 триллиона долларов. Несмотря на эту колоссальную сумму, большинство организаций не придают должного значения управлению техническим долгом, выделяя менее 20% своего бюджета на технологии для его погашения.
Риски использования генеративного ИИ
Использование кода, сгенерированного ИИ, в устаревших системах увеличивает эти риски. Устаревшие системы уже несут скрытый долг, и наложение кода, сгенерированного ИИ, создает дополнительные запутанные зависимости, которые замедляют будущее развитие и еще больше дестабилизируют системы. Как отметил один из инженеров в ведущей компании по ИИ: «ИИ не может видеть, какова ваша кодовая база, поэтому он не может следовать тому, как все было сделано». Будущие модели ИИ могут иметь возможность анализировать целые кодовые базы и помогать решать эти проблемы, но на данный момент работа в устаревших системах значительно увеличивает вероятность того, что код, сгенерированный ИИ, усугубит технический долг.
Примеры последствий накопления технического долга
Примеры последствий накопления технического долга включают катастрофу Southwest Airlines в 2022 году, которая привела к задержке более 16 900 рейсов и стоила компании более 750 миллионов долларов. Технический долг также стал причиной масштабного сбоя CrowdStrike в 2024 году, который привел к сбоям в системе здравоохранения по всему миру. Эти примеры показывают, как невидимые риски могут внезапно парализовать даже крупные организации.
Когда безопасно использовать генеративный ИИ для кодирования
Потенциальные риски не означают, что компании всегда должны избегать использования генеративного ИИ для кодирования. В подходящих контекстах, таких как быстрое прототипирование новых продуктов в зеленых полях (greenfield), код, сгенерированный ИИ, может предоставить реальное преимущество в скорости. В таких случаях начальный код, скорее всего, потребует значительных доработок, что делает технический долг менее затратным.
Факторы, влияющие на уровень риска
- Разработка в зеленых полях против устаревших систем: Проекты в зеленых полях, без устаревшего кода, имеют меньший риск. Проекты в устаревших системах более уязвимы к накоплению скрытого долга.
- Навыки программирования: Низкоквалифицированные разработчики более склонны к накоплению технического долга, тогда как высококвалифицированные разработчики лучше способны распознавать архитектурные недостатки и предотвращать распространение технического долга.
Снижение «налога» ИИ на технический долг
Несмотря на то, что генеративный ИИ продолжает улучшаться, риски, связанные с ним, останутся важными. Организации должны рассматривать тенденцию инструментов ИИ увеличивать технический долг как стратегический риск, а не просто как операционную неприятность. Для полного раскрытия потенциала генеративного ИИ компании должны:
- Разработать четкие рекомендации: Определить, когда и как использовать инструменты кодирования с поддержкой ИИ. Многие крупные компании уже установили политики ответственного использования ИИ, основанные на этических принципах.
- Управление техническим долгом: Рассматривать управление техническим долгом как приоритет в инженерии, а не как второстепенную задачу.
- Инвестиции в обучение: Обучать младших разработчиков, чтобы они могли более эффективно использовать инструменты ИИ без создания чрезмерного технического долга.
Заключение
Генеративный ИИ здесь, чтобы остаться. Но, как и любой мощный инструмент, он требует уважения, дисциплины и стратегии. Организации, которые стремятся вперед без должной подготовки, рискуют обнаружить, что сегодняшние достижения в производительности обернутся потерей конкурентоспособности в будущем. Чтобы избежать этого, важно внедрять генеративный ИИ с учетом стратегических рисков и активно управлять техническим долгом, что позволит не только повысить продуктивность, но и обеспечить устойчивое развитие в долгосрочной перспективе.
