The Impact of AI Coding Assistants on Software Engineering: A Longitudinal Study

The Impact of AI Coding Assistants on Software Engineering прослеживает, как менялось восприятие работы у профессиональных разработчиков в течение шести месяцев. Участники сообщают о переходе от написания к проверке кода и устойчиво высокой субъективной продуктивности, но одновременно — о росте доли негативного опыта разработки.

Дизайн и период измерения

Авторы провели два смешанных онлайн-опроса: первый в октябре 2024 года, второй в апреле 2025 года, каждый был открыт четыре недели. В первом срезе осталось 158 подходящих участников, во втором — 101, а 95 разработчиков ответили в обоих и образовали продольную когорту.

Анкеты сочетали шкалы, вопросы с выбором ответа, ранжирование и открытые комментарии. Количественную часть анализировали непараметрическими тестами, а тексты — тематическим анализом. Исследование измеряет восприятие участниками фокуса задач, продуктивности и трёх измерений DevEx: обратных связей, когнитивной нагрузки и состояния потока.

От создания к проверке

Ко второму срезу 82% участников сообщили, что тратят меньше времени на написание кода. Проверка оказалась единственной из шести задач, где средняя оценка времени была выше нейтральной отметки в обоих срезах. Авторы называют новое сочетание постановки задачи, оценки и исправления результата «надзорной инженерной работой».

Это описание субъективного перераспределения усилий, а не хронометраж. Оно не показывает, сколько времени было сэкономлено, насколько вырос фактический выпуск и какая часть изменений вызвана ИИ, а не сменой проектов, ролей или инструментов.

Продуктивность и опыт расходятся

В обоих срезах 84% продолжающих пользоваться ИИ участников сообщили об улучшении продуктивности. При этом в сопоставленной когорте доля разработчиков с негативной оценкой хотя бы одного измерения DevEx выросла с 14% до 27%.

Обратные связи статистически значимо улучшились, тогда как средние оценки когнитивной нагрузки и потока снизились, но эти два сдвига не были статистически значимыми после поправок. Поэтому рост негативной когорты отражает переходы отдельных людей через заданный порог, а не доказанный общий спад каждой метрики.

Изменялся не один инструмент

За полгода 82% участников поменяли комбинацию используемых инструментов, а их среднее число выросло с 1,9 до 2,9. Значит, работа наблюдает меняющуюся практику в целом, а не созревание одного ассистента или автономного агента.

Несмотря на публикацию в 2026 году, данные относятся к концу 2024 и началу 2025 года. Выводы нельзя без проверки переносить на более автономные инструменты 2026 года.

Ограничения

Участников набирали через профессиональные сети, сообщества и организации; 41% первого среза жили в Новой Зеландии, 85% выборки составляли мужчины. Исследование включало только текущих пользователей ИИ: отказавшиеся от инструментов отсутствуют, поэтому 84% — доля среди продолжающих пользователей, а не среди всех попробовавших.

Между срезами выбыло 40% участников. Наблюдаемые демографические различия между оставшимися и выбывшими не были значимыми, но различия в отношении к ИИ могли сохраниться. Работа даёт сильный продольный сигнал о восприятии и смене характера труда, но не причинную оценку продуктивности или качества.