Штучний інтелект перестав бути допоміжним інструментом для програмістів і фактично увійшов у ядро виробничого процесу. У Google частка нового коду, створеного за участі ШІ, досягла 75%. Йдеться не про експериментальні сегменти чи окремі команди — це системний рівень, який змінює уявлення про те, як народжується програмне забезпечення.
Ще восени 2024 року ця цифра становила лише чверть. Згодом вона подвоїлася до 50%, а нині зросла до трьох чвертей. Така динаміка не є просто статистичним сплеском. Вона відображає глибоку інтеграцію генеративного ШІ у повсякденну інженерну практику — від написання функцій до складних архітектурних рішень.
Ключова деталь — код не існує автономно. Його створює машина, але затверджує людина. Інженери перевіряють, редагують і адаптують результат, формуючи новий тип співпраці між людиною та алгоритмом. Це вже не автоматизація окремих задач, а нова модель виробництва, де швидкість і масштаб визначає штучний інтелект, а відповідальність — людина.
Як раніше відзначав «Дейком», перелом у технологічних процесах відбувається не в момент появи інструменту, а тоді, коли він стає нормою. У випадку Google цей поріг, схоже, вже пройдено.
В основі змін — моделі Gemini, які використовуються для генерації коду. Вони інтегровані у внутрішні середовища розробки, що дозволяє інженерам працювати в режимі постійного діалогу з алгоритмом. Частина команд навіть отримала конкретні показники використання ШІ, які впливають на оцінку ефективності. Це означає, що робота з алгоритмами перестає бути вибором — вона стає вимогою.
Паралельно формується нова концепція — агентні робочі процеси. У цій моделі інженер не пише код вручну в традиційному сенсі, а делегує завдання автономним системам. ШІ-агенти виконують значну частину роботи самостійно, а людина виступає як координатор і контролер. Такий підхід вже демонструє відчутні результати: складні міграції коду, які раніше займали місяці, тепер виконуються у кілька разів швидше.
Це прискорення не є лінійним. Воно створює ефект накопичення, коли кожен наступний проєкт виконується швидше завдяки попередньому досвіду, зафіксованому в моделях. У результаті інженерія перетворюється на процес, де знання масштабуються автоматично, без необхідності їх повного повторного відтворення.
Важливим сигналом є і відкритість до сторонніх інструментів. У деяких командах Google DeepMind дозволено використовувати рішення інших розробників, зокрема Claude Code. Це свідчить про прагматичний підхід: компанія не обмежується власною екосистемою, якщо зовнішні рішення дають конкурентну перевагу.
На цьому тлі показники інших технологічних гігантів виглядають стриманіше. Microsoft раніше повідомляла про приблизно 30% коду, створеного за допомогою ШІ. Навіть якщо цей показник зріс, різниця в темпах впровадження демонструє різні стратегії: обережну інтеграцію проти радикальної трансформації.
Головне питання — не в цифрах, а в наслідках. Коли більшість коду генерується машинами, змінюється сама роль програміста. Його цінність дедалі менше визначається здатністю писати код і дедалі більше — вмінням формулювати задачі, перевіряти рішення та керувати складними системами.
Це також змінює економіку розробки. Зниження вартості створення коду відкриває можливості для швидшого запуску продуктів, але водночас підвищує вимоги до якості, безпеки та контролю. Помилка, масштабована через ШІ, може мати значно більші наслідки, ніж традиційна людська помилка.
Фактично індустрія входить у фазу, де програмування перестає бути ремеслом у класичному розумінні. Воно стає системною інженерією, де ключовим ресурсом є не рядки коду, а здатність керувати інтелектуальними машинами.
75% — це не просто метрика. Це межа, після якої повернення до попередньої моделі вже неможливе.
