Я нисколько не сомневаюсь, что системы ИИ (от ассистентов по кодированию до каркасных ИИ-систем) сегодня становятся незаменимым помощником разработчика и кардинально меняют рабочие процессы, выдавая на-гора функции, исправляя синтаксис и даже предлагая шаблоны проектирования в мгновение ока.

Но…

За этой скоростью таится опасность: «Самоуверенность, лишённая здравого смысла».

Проблема возникает, когда мы начинаем относиться к ИИ как к эксперту, а не как к резвому стажёру, которого непременно нужно вести за руку. И вот тогда в наш софт начинают просачиваться коварные, тихие и дорогостоящие ошибки!

Именно в этот момент мы и попадаем в так называемую «западню потайных багов»

Восход «мусорного кода»: завораживающая иллюзия правильности

Дело не в том, что инструменты ИИ плохо пишут код. Дело в том, что они мастерски генерируют код, который выглядит БЕЗУПРЕЧНО. А мы, люди, очарованы тем, как работа, на которую уходили часы, теперь выполняется за минуты.

ИИ-модели учатся на шаблонах, а не на сути, и именно поэтому:

Они не понимают потребностей ваших пользователей, логику вашего бизнеса, ваши граничные случаи данных или те странные причуды интеграции, которые делают вашу систему уникальной.

Поэтому, когда ИИ уверенно дописывает за вас блок кода, он, возможно, просто галлюцинирует, выдавая желаемое за действительное. И вот результат (подтверждённый отзывами моих друзей-инженеров, пытающихся выжить в этом ИИ-шторме):

«ИИ, без сомнения, взвинтил производительность нашей команды, но цена этому - часы отладки и мучительные сомнения в уже принятых архитектурных решениях!»

Типичные проблемы, возникающие при слепом доверии к коду от ИИ:

• Те тонкие логические изъяны, которые вылезают только на продакшене.

• Устаревшие вызовы библиотек, которые ломаются в новых версиях.

• Неэффективные алгоритмы, которые незаметно пожирают ресурсы процессора.

• Дыры в безопасности (пропущенная валидация, открытые эндпоинты, небезопасные настройки по умолчанию).

Я бы сказала, нам пора уяснить:

ИИ лажает не со зла, он просто не в курсе, когда выдаёт мусор!

Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Взгляд на реальный мир: цифры не врут!

Если покопаться в исследованиях, многие цифры расскажут ту же историю о влиянии внедрения ИИ на рабочие процессы разработчиков:

• Эффективность разработки: Прогнозировался рост на 24%, а по факту вышло замедление на 19% (Исследование METR, июль 2025 г.)

• Скорость генерации кода: Прогноз: в 2–5 раз быстрее. Реальность: время на ревью +91%, размер пул-реквеста +154%. Итоговое время поставки осталось прежним (Faros AI, 10 000+ разработчиков)

• Влияние внедрения ИИ: Каждые 25% роста внедрения приводили к падению стабильности на 7,2% и росту числа багов на 9% (Google DORA 2024)

Как видите, пока мы кричим об ускорении, на самом деле внедрение ИИ (по крайней мере, на данном этапе) - это просто перекладывание когнитивной нагрузки с одного плеча на другое!

Погружение в психологию «необоснованной самоуверенности»

Давайте признаемся. Короткие пути манят, особенно те, что кажутся интеллектуальными

Когда кодинг-ассистент в мгновение ока пишет 20 строк кода, ваш мозг получает дозу дофамина, и вы думаете: «Вот это я продуктивно поработал!»

Но этот комфорт порождает губительную беспечность.

Доверяя автодополнениям ИИ больше, чем следует, мы попадаем в ловушку систематической ошибки автоматизации (той самой, что заставляет пилотов слепо доверяться автопилоту, пока не становится слишком поздно).

Проблема не в ИИ, а в нашем слепом и неуместном доверии к нему!

Где чаще всего «всё идёт не так»

Существует множество ситуаций, где чрезмерная зависимость от ИИ бьёт больнее всего. Вот типичные случаи:

Я бы сказала, что ИИ может быть фантастическим инструментом для низкоуровневого кодирования или создания прототипов (что прекрасно перекликается с идеей моей прошлой статьи: «Поймать вайб: как работать быстрее, не теряя контроля»), но когда дело доходит до сложных и критически важных задач, ИИ может всё испортить.

ПОЧЕМУ?… Потому что здесь требуется настоящая человеческая интуиция, понимание бизнес-контекста и глубокое знание системы. Не только чтобы её построить, но и чтобы поднять, когда она упадёт.

Как оставаться в безопасности, не теряя скорости

Если в двух словах, то мой совет таков: «Всегда сохраняйте любопытство и, чёрт возьми, знайте своё дело!»

ИИ может стать мощным ускорителем, НО только если вы за рулём и пристёгнуты.

Вот несколько ключевых стратегий, которые помогут в этом:

• Относитесь к ИИ как к своему джуну: Проверяйте всё, что он выдаёт. Исходите из того, что у него добрые намерения, но не ждите блестящих результатов. Всегда спрашивайте: «Этот код вообще имеет смысл в нашем контексте?»

• Используйте ИИ для правильных задач: Он великолепен для создания каркасов, шаблонного кода, генерации тестов и документации. Но он не так хорош для бизнес-логики, архитектурного дизайна или кода, критичного для безопасности.

• Тестируйте так, будто никому не доверяете: Пишите юнит-тесты для кода, сгенерированного ИИ. Запускайте статический анализ, сканеры безопасности и фаззинг-тесты. ИИ может не понимать граничных случаев, но ваш набор тестов - обязан.

• Человек должен оставаться в центре процесса: Код-ревью - не опция, а необходимость. Поощряйте разработчиков читать, комментировать и оттачивать код от ИИ перед тем, как он попадёт в основную ветку.

• Создайте петлю обратной связи: Отслеживайте, где код, предложенный ИИ, приводит к багам. Совершенствуйте свои запросы или ограничивайте участие ИИ в вашем рабочем процессе.

Знать, когда гнать, а когда — притормозить

На мой взгляд,

«Самое умное использование ИИ - это понимание, когда его НЕ использовать».

Если код затрагивает финансы, персональные данные или критически важные для производительности системы, это ВАШ сигнал взять штурвал в свои руки!

Как разработчик, я всегда задаю себе вопросы:

• «Я бы доверилась этому коду, если бы под коммитом стояло моё имя?»

• «Я могу внятно объяснить, почему это работает?»

• Если нет — время переписывать, а не составлять новый промпт.

Умное сотрудничество, а не слепое делегирование

ИИ должен усиливать поток разработки и продуктивность программиста, а не подменять его интеллект!

При дисциплинированном подходе ИИ ускоряет созидание.

С другой стороны:

При слепом использовании он ускоряет появление проблем и усугубляет их!

Так что используйте ИИ как второго пилота, а не как автопилот

В заключение я бы сказала:

«ИИ не оставит разработчиков без работы; он просто поднимет планку для того, что лучшие из них умеют делать виртуозно, - мыслить критически»

Поэтому в следующий раз, когда ваш кодинг-ассистент за секунду выдаст гениальную функцию, сделайте паузу, прогоните тесты и поставьте под сомнение её логику.

И всегда помните: Настоящий Разум - по-прежнему ВЫ

А теперь ваша очередь

Стал ли ИИ вашим вторым пилотом, или вы чаще ловите себя на исправлении его ошибок? Будет интересно узнать о вашем опыте. Спасибо за прочтение!