Перейти к содержимому

Результаты опроса

Данные опроса инженеров и технических руководителей (сентябрь–декабрь 2025). Ниже — первые срезы по вопросам.

Executive summary

Ключевые выводы по результатам опроса.

58%
Часто/всегда используют AI для генерации кода
64%
Отмечают рост продуктивности
32%
Видят улучшение качества кода
49%
Не доверяют AI‑коду
54%
Говорят, что роль AI в компании выросла
60%
Ждут позитивного влияния AI на эффективность (1 год)
Подробная информация
Показать
  1. AI уже стал повседневным инструментом, но в основном в режиме “помощника инженера”: генерация/автодополнения кода используются часто/всегда у 58%, тогда как AI для code review — 24%, а для модернизации legacy — 18% (при 42% “никогда”).

  2. Стадия внедрения AI — переходная: 35% пока экспериментируют без активной разработки AI‑функций, 28% расширяют существующие продукты AI‑фичами, 20% уже строят новые AI‑приложения.

  3. AI‑функции в продуктах растут инкрементально: рост за 3 месяца отмечают 60%, но “сильный/значительный” — только 14%; у 32% роста нет.

  4. Индивидуальная продуктивность растет чаще, чем качество: рост производительности отмечают 64% (в т.ч. 18% “значительно”), а способность писать код улучшилась у 37%.

  5. Качество кода сдвигается умеренно: улучшение у 32%, ухудшение у 14%, у 42% без изменений.

  6. Доверие к AI‑коду низкое: 49% не доверяют, доверяют лишь 11% (остальные — нейтрально). Это главный барьер “автономности” AI.

  7. Роль AI внутри компаний продолжает расти: 54% говорят, что она выросла, 36% — без изменений; прозрачность планов внедрения ощущают 50%, не ощущают — 21%.

  8. AI слабее в задачах с высоким контекстом: для legacy 42% никогда не используют, для отладки и code review “часто/всегда” — лишь 24–25%.

  9. Ожидания эффекта AI для бизнеса — позитивные, но карьера инженеров вызывает тревогу: через год позитивного влияния AI на эффективность компании ждут 60%, а негативного влияния на карьеру инженеров — 39%; через 5 лет негатив по карьере уже 40%.

  10. Системный эффект AI упирается в зрелость процессов: путь commit→prod у большинства измеряется днями/неделями/месяцами (37% — день–неделя, 32% — неделя–месяц, 18% — месяц–6 месяцев), а документацию не считают “работающей” 39–40% (по поиску/обновлению) и 42% не опираются на нее при инцидентах.

Фокус на влиянии AI: сейчас AI дает большинству тактическую выгоду по скорости (рост продуктивности у 64%), но ограничен доверием и зрелостью процессов (не доверяют AI‑коду 49%, улучшение качества видят лишь 32%). Следующий шаг — не “еще один инструмент”, а процессная интеграция AI в цепочку IDE → PR → CI → релиз → мониторинг.


Общая информация

Контекст респондентов и компаний: продукт, отрасль, размер компании и роль.

937 прохождений
% указан от всех прохожденийМножественный выборОдиночный выбор
1
Основное приложение/сервис, над которым вы работаете, рассчитано на:
Множественный выборn=937Сумма процентов может превышать 100%
Внутренних пользователей (сотрудников моей компании)45% (422)
Внешних пользователей37% (347)
Потребителей (B2C)34% (320)
Бизнес (B2B)41% (387)
2
Отрасль вашей компании
Одиночный выборn=937«Другое» показано в конце
Финансовые услуги25% (238)
Технология20% (185)
Розничная торговля / потребительские товары / Электронная коммерция15% (142)
Телекоммуникации7% (70)
Образование5% (47)
Промышленность и производство4% (40)
Здравоохранение и фармацевтика4% (33)
СМИ и развлечения3% (32)
Энергетика2% (20)
Правительство2% (19)
Страхование1% (13)
Некоммерческая организация1% (13)
Другое9% (85)
3
Укажите число сотрудников в вашей компании
Одиночный выборn=937
1 (фриланс)5% (49)
2—96% (53)
10—9916% (154)
100—49918% (169)
500—9998% (71)
1000—499916% (150)
5000—99998% (73)
10 000+23% (218)
4
Ваша роль
Одиночный выборn=934
Разработчик backend/frontend/mobile50% (467)
Менеджер/Технический руководитель17% (157)
Топ-менеджер (CTO, Head of Engineering)7% (65)
QA-инженер6% (52)
ML/AI-специалист4% (38)
Предпочитаю не отвечать4% (38)
Дата-инженер3% (26)
DevOps/SRE2% (16)
Дата-аналитик1% (12)
Дизайнер1% (9)
Специалист по безопасности1% (8)
Инженер инфраструктуры1% (7)
Другое4% (39)
В «Другое» чаще всего: системный аналитик, Product / Product Manager, разработчик (Backend / Frontend / Fullstack), тимлид / Tech Lead, DevOps / SRE / инженер инфраструктуры