Если спросить разработчиков, ускорил ли их ИИ, восемь из десяти скажут «да». Это не голосование в телеграм-канале, а DORA — отраслевое исследование инженерных команд, почти пять тысяч человек по всему миру.
Проблема в том, что когда тех же людей проверили строго, вышло наоборот. А ещё через полгода исследователи объявили, что их эксперимент больше не поставить: не из кого набрать группу, которая согласится работать без ИИ.
Эксперимент, который все цитируют
Летом 2025 года организация METR провела рандомизированное контролируемое испытание — тот самый формат, которым проверяют лекарства. Шестнадцать опытных разработчиков, 246 настоящих задач часа по два каждая, и работали люди не на учебных примерах, а в своих же проектах, которые вели годами и знали до последней строчки. Часть задач жребий разрешал делать с ИИ, часть запрещал.
С ИИ задачи заняли на 19% больше времени.
Дальше — то, ради чего эту работу стоит запомнить. До начала участники ждали, что ИИ ускорит их примерно на четверть. После — уже отработав, уже потратив лишние часы — они всё равно считали, что ИИ их ускорил, процентов на двадцать.
Люди не заметили собственного замедления. Не промахнулись с прогнозом, это со всеми бывает. Они не увидели того, что сами только что прожили.
Отсюда вывод, который переживёт любые новые цифры. Отчёт команды о собственной скорости — это не данные. Это добросовестное впечатление, и разойтись с реальностью оно может на сорок процентных пунктов.
А теперь то, что почти никто не дочитал
Эти минус 19% с тех пор обошли весь интернет и до сих пор всплывают в спорах как аргумент «ИИ не работает». Между тем METR выпустила продолжение, и там всё интереснее.
Замер повторили. У тех, кто участвовал и в первом заходе, замедление осталось прежним — минус 18%. У новичков почти исчезло, минус 4%. Но доверительные интервалы теперь такие широкие, что накрывают и ноль, и заметное ускорение.
И сами авторы пишут прямым текстом: они считают вероятным, что сейчас, в начале 2026-го, разработчики от ИИ уже ускоряются — просто их данные слишком слабы, чтобы сказать насколько. Эту фразу в пересказах не встретишь ни разу, хотя она и есть главный вывод.
(Заодно вышла отличная иллюстрация того, как ломается информация по дороге: формулировку «ускорение минус восемнадцать процентов» часть пересказов прочитала как «ускорение на 18%». Знак потерялся, утверждение перевернулось.)
Контрольная группа разбежалась
Но главное в февральской публикации даже не проценты. METR объявила, что меняет дизайн эксперимента, и объяснила причину.
Участники отказываются работать без ИИ. От трети до половины разработчиков честно сказали исследователям, что часть задач в эксперимент просто не отдают — потому что могут попасть в группу, где ИИ запрещён, а делать это вручную не хотят.
Чтобы сравнить «с ИИ» и «без ИИ», нужна вторая половина. Её больше нет.
Вдумайтесь, что это значит. За полтора года работа без ИИ перестала быть нейтральной альтернативой и превратилась в то, от чего уклоняются, — причём не участники маркетингового опроса, а инженеры, которые сами пришли в научное исследование и понимали условия.
Вопрос «даёт ли ИИ ускорение» больше нельзя поставить как чистый эксперимент. Мерить, конечно, не перестали — тот же DORA считает свои показатели каждый год. Но сравнения «с ИИ против без ИИ», на котором держался главный аргумент обеих сторон спора, больше не существует.
И это ещё до агентов
Всё описанное меряло ассистента, который подсказывает строчки. За то же время инструменты успели стать другими: агент берёт задачу целиком, сам ходит по файлам, сам гоняет тесты и приносит готовое изменение на проверку.
Масштаб уже не экспериментальный. По собственному отчёту GitHub, агент Copilot открыл больше миллиона пул-реквестов всего за пять месяцев, с мая по сентябрь 2025-го. Это не подсказки в редакторе, а работа, которую раньше от начала до конца делал человек.
Работы стало больше, и приходит она уже сделанной. Кто-то должен её прочитать и решить, идёт она в продукт или нет. Это и есть основная работа сегодня — не написать, а проверить и принять.
Модели при этом у всех одинаковые, они продаются по подписке. Команды отличаются не моделью, а тем, как у них устроена проверка и кто за неё отвечает.
Что мерить, если скорость померить нельзя
Тут полезнее не разовый эксперимент, а DORA, которая год за годом меряет одни и те же характеристики команд.
Отчёт 2025 года зафиксировал разворот. Впервые связь между использованием ИИ и пропускной способностью разработки стала положительной — команды с ИИ действительно проводят через себя больше работы. Годом раньше этой связи не было вовсе.
И одновременно то, что не изменилось. Связь между использованием ИИ и стабильностью поставки осталась отрицательной: больше неудачных изменений, больше переделок, дольше возврат в рабочее состояние.
ИИ не чинит команду — он усиливает то, что в ней уже есть.
Сильная команда с ИИ становится сильнее. Команда с бардаком получает бардак быстрее и в большем объёме.
Тем же объясняется разрыв, который отдельно зафиксировал McKinsey. В 2025 году 88% компаний сообщали, что регулярно используют ИИ хотя бы в одной функции, против 78% годом раньше. А заметное влияние на прибыль смогли назвать 39%. Внедрение почти всеобщее, результат у меньшинства, и разница между ними точно не в доступе к моделям — модели у всех одинаковые.
Что с этим делать
Спрашивать команду, стало ли быстрее, бессмысленно. Это единственный вопрос, на который люди отвечают неверно даже совершенно честно. Спрашивайте про наблюдаемое: сколько времени проходит от постановки задачи до работающей версии, как часто приходится возвращаться и переделывать.
Смотрите на два числа сразу. Скорость без стабильности — это долг, который придётся отдать позже. Обе величины должны стоять рядом в одном отчёте, иначе первая всегда будет выглядеть победой.
Смотрите на контур, а не на инструмент. Вопрос «какой моделью вы пользуетесь» сегодня не различает подрядчиков совсем. Различает то, что стоит вокруг модели: что проверяется автоматически, что смотрит человек, как быстро находится ошибка и кто отвечает за решение выпускать.
Мы ставим ровно на это. Модель предлагает, человек решает и отвечает за решение. Не из скепсиса — наоборот: чем больше готовой работы приносит агент, тем дороже стоит место, где её принимают.