ИИ в разработке: исследование 317 специалистов показало, что крупные компании внедряют

Опрос, проведенный с 2 по 15 июля 2026 года, показал, что сквозное внедрение ИИ в процессы разработки остается редкостью. Из 317 заполненных анкет только 32,5% респондентов сообщили, что ИИ используется в нескольких регулярных процессах или интегрирован сквозным образом. У 53,6% участников ИИ либо почти отсутствует, либо остается личным инструментом отдельного специалиста. Эти данные опровергают гипотезу о том, что ИИ уже перешел от личного использования к командному и сквозному внедрению.

Исследование выявило неожиданную корреляцию: размер компании часто мешает, а не помогает внедрению ИИ. В компаниях с численностью более 1000 человек сквозное внедрение встречается на 35% реже, чем в небольших организациях. Авторы объясняют это тем, что в крупных структурах сложнее стандартизировать практики и обеспечить доступ к контексту для ИИ. При этом системные инициативы, которые выросли из инициатив сотрудников, получают более высокие оценки за сокращение рутины (6,91 балла из 10), чем программы, последовательно запущенные руководством (5,84 балла).

Глубина внедрения напрямую влияет на количество сценариев использования ИИ. Участники из группы личного использования в среднем отметили около трех сценариев (разработка, тестирование, документация), тогда как при сквозном внедрении это число удваивается до шести. Среди отраслей чаще всего встречались финтех, разработка ПО, бигтех и промышленность. В выборке преобладали опытные специалисты, что делает результаты особенно показательными.

Исследование также показало, что ИИ уже вышел за пределы генерации кода: респонденты используют его для тестирования, ревью, документации и архитектуры. Однако главный вывод — ИИ остается личным помощником, а не общей инженерной практикой. Дмитрий Мацера, управляющий директор по ИТ Совкомбанк Технологии, комментирует: «Разрыв между личным и сквозным применением ИИ нельзя объяснить только качеством модели. Личный помощник — это диалог разработчика с инструментом, а сквозное внедрение требует изменения процессов и культуры». Эти данные подчеркивают, что для масштабирования ИИ в разработке необходимы не только технологии, но и организационные изменения.