66% компаний ждут проблем из-за ИИ-кодинга в 2025 году — быстрый релиз без тестирования грозит сбоями и ростом технического долга
ИИ-инструменты для программирования уже стали стандартом для большинства компаний, помогая сократить сроки релизов с недель до дней. Однако, как показало новое исследование Tricentis, такая скорость имеет свою цену.
Опрос более 2700 руководителей DevOps и специалистов по качеству показал, что почти две трети компаний выпускают код без полноценного тестирования, чтобы уложиться в дедлайны.
Почти 90% опрошенных заявили, что уже видят пользу от генеративного ИИ, а более 80% верят, что технологии смогут одновременно повысить скорость и качество разработки.
Однако 66% компаний ожидают крупных сбоев в своих IT-системах уже в 2025 году. Это тревожный сигнал, указывающий на возможные проблемы с безопасностью и надежностью кода.
Почему это опасно
Основная проблема заключается в том, что ИИ-код часто создается на основе данных из интернета, которые могут содержать ошибки или уязвимости. Без надлежащей проверки такой код может попасть в продакшн и стать источником будущих проблем.
Назван топ-200 популярных (и худших) паролей в 2024 годуtproger.ru
Уже сейчас 40% компаний тратят как минимум $1 млн в год на устранение последствий дефектного ПО, а у половины крупных компаний эта статья расхода превышает $5 млн.
Кроме того, в трети компаний отсутствует четкая обратная связь между разработчиками и тестировщиками. Более того, 29% респондентов признают, что руководство никогда не формулировало четкие метрики качества. Это означает, что проблемы могут оставаться незамеченными до тех пор, пока не вызовут серьезные сбои.
Как избежать кризиса
Несмотря на риски, многие компании продолжают активно внедрять ИИ. 82% команд хотят автоматизировать рутинные задачи с помощью автономных агентов, а почти все опрошенные верят, что ИИ может повысить качество разработки. Однако для этого необходимы новые подходы к управлению качеством и безопасности.
В свою очередь эксперты призывают компании внедрять ИИ-контроль на всех этапах разработки — от проверки покрытия тестами до анализа сгенерированного кода на наличие потенциальных уязвимостей. По словам Дэвида Колвелла, вице-президента Tricentis по ИИ и машинному обучению, такие меры могут предотвратить накопление технического долга и снизить риски масштабных сбоев.
Что дальше
Пока ИИ обещает ускорение разработки, реальный эффект зависит от того, как компании справятся с рисками.
В условиях, когда две трети организаций ожидают крупных сбоев в ближайшие 12 месяцев, главный вопрос — смогут ли инженеры и менеджеры адаптироваться к новой реальности и научиться контролировать качество, создаваемое ИИ.
ReactJS на изи: что реально нужно знать фронтенд-разработчику в 2025 годуtproger.ru
Пока все обсуждают новости, мы сделали то, что реально экономит часы: гайд по 70+ ИИ-инструментам