Исследование: каждый третий разработчик ИИ в России поручает нейросетям написание кода

Согласно совместному исследованию технологической платформы Авито и ресурса для разработчиков Хабр, 31,5% российских специалистов по машинному обучению доверяют искусственному интеллекту генерацию программного кода. Практически все разработчики (93,9%) активно применяют большие языковые модели в профессиональной деятельности, что свидетельствует о переходе к новой парадигме создания технологий, где ИИ участвует в собственном развитии.

Трансформация отрасли проявляется в ускорении темпов разработки, снижении барьеров входа и частичном сокращении дефицита специалистов по машинному обучению. Уже сейчас 35,8% ML-специалистов приобрели часть профессиональных компетенций через самостоятельное обучение с помощью ИИ-инструментов.

Языковые модели применяются разработчиками для решения разнообразных задач: поиска информации (11,1%), генерации идей в мозговых штурмах (11,1%), ответов на технические вопросы (9,7%), анализа данных и решения прикладных задач (7,9%). Лишь 6,1% респондентов не интегрировали LLM в рабочие процессы, что подтверждает переход технологии из экспериментальной стадии в разряд производственной необходимости.

В личной сфере четверть опрошенных (25,5%) обращаются к ИИ для получения информации и решения сложных вопросов, 12,2% — для изучения языков и образования, 10% — как источник креативных идей. Каждый шестой специалист (16,9%) констатирует повсеместное проникновение технологии в быт. Не используют ИИ в personal purposes только 11,5% респондентов.

Профессиональное сообщество в основном позитивно оценивает развитие технологии: 49,8% воспринимают ИИ как эффективный инструмент экономии времени. Настороженное отношение сохраняется у 19% специалистов, признающих ценность технологии, но переживающих о ее долгосрочном влиянии на общество. Негативную позицию занимают лишь 7,2% разработчиков.

Директор по Data Science Авито Константин Мягких отмечает: «Современный разработчик ИИ трансформируется из программиста-одиночки в оператора целой экосистемы интеллектуальных решений. ML-инженер координирует работу множества специализированных ИИ-ассистентов, что кардинально повышает эффективность и частично решает кадровый дефицит. Ключевым аспектом остается безопасность — мы используем исключительно собственные ИИ-решения в изолированном контуре».

Среди респондентов 46,2% занимают позиции Data Scientist или Machine Learning Engineer. Распределение по специализациям показывает: 31,9% работают с табличными данными, 27,6% — с текстовыми, 17,9% специализируются на изображениях. Основное рабочее время 27,2% специалистов посвящают исследованиям и экспериментам, а 18,6% — обучению моделей и подбору гиперпараметров.

Авито развивает комплексную ИИ-инфраструктуру для сотрудников, включая чат-бот на собственной языковой модели A-Vibe, кодовый ассистент и интегрированный портал для поиска информации. Приоритетом остается безопасность — все данные обрабатываются во внутреннем контуре компании. Дополнительно запущены корпоративные курсы по эффективному использованию ИИ-инструментов.

Исследование проведено среди примерно 500 пользователей Хабра — специалистов в области машинного обучения и анализа данных с различным уровнем опыта.