[1/2] State of Web Dev AI 2025 - Анализ результатов для инженеров (Рубрика AI)

Почти год назад платформа Devographics провела первый опрос разработчиков, чтобы оценить состояние AI для веб разработки. Этот отчет я изучил еще осенью, но как-то забыл написать про него, поэтому исправлю это сейчас.

Методология отчета Опрос проходил с 10 февраля по 10 марта 2025 года, участие приняли 4 181 веб-разработчик. Анкета изучала, как программисты применяют ИИ в работе, какие инструменты самые полезные и с какими проблемами сталкиваются. Опрос был открытым для всех желающих, поэтому в выборке, вероятно, больше энтузиастов ИИ (аудитория набрана в том числе из подписчиков State of JS/CSS). По итогам получились такие результаты

Как разработчики используют ИИ 🤖 Генерация кода – главный сценарий применения: ~82% опрошенных используют AI для написания программного кода. Для сравнения, генерацию изображений применяет лишь 38% – несмотря на шум вокруг Midjourney и др., визуальные инструменты остаются нишевыми в веб-разработке. 😑 Доля AI-кода пока невелика. У 69% респондентов ИИ генерирует меньше четверти итогового кода, и только 8% получают с помощью AI более 75% своего кода. Иными словами, для большинства разработчиков ассистенты пока пишут отдельные фрагменты, а не весь проект целиком. ⚙️ Частота и эффективность: почти половина (46%) программистов запускают генерацию кода с помощью AI несколько раз в день или чаще. Многие включили такие инструменты в свой ежедневный workflow. Более того, большинство опрошенных согласны, что AI-помощники заметно повысили их продуктивность

Популярные AI-инструменты 🤖 ChatGPT от OpenAI – абсолютный лидер по охвату: 91% веб-разработчиков хотя бы попробовали его в работе. Другие крупные модели тоже набирают пользователей: ~55–60% респондентов экспериментировали с Anthropic Claude, Microsoft Copilot (модельным бэкендом) или Google Gemini. Для сравнения, у нового xAI Grok этот показатель лишь ~25%. 🧑‍💻 GitHub Copilot – самый популярный coding assistant (AI-плагин для автодополнения кода). Им пользуются ~71% участников опроса, и он лидирует по доле положительных отзывов. Для сравнения, остальные ассистенты типа Tabnine или JetBrains AI сильно отстают (порядка 10–15% пользователей). Зато Supermaven выделяется: им пока пробовали <10%, но отзывы очень высокие – возможная «темная лошадка», способная выстрелить в ближайшем будущем.

Проблемные точки ⚠️ Надежность и качество кода. Галлюцинации, фактические ошибки и ограниченный контекст модели – главные препятствия для широкого применения AI-инструментов. В итоге 76% разработчиков переписывают минимум половину кода, сгенерированного ИИ, прежде чем использовать его. Нередко причина проста: полученный фрагмент не работает так, как задумано. Без тщательного ревью и тестов доверять AI-коду пока нельзя. 💰 Расходы на инструменты. Большинство разработчиков пользуются бесплатными версиями AI-сервисов: свыше 90% тратят меньше $50 в месяц, в том числе 52% не платят ничего. Компании тоже осторожны с бюджетом: ~38% команд не инвестируют в AI совсем, а ~12% уже расходуют большие суммы (> $5000 ежемесячно). Пока многие выжидают, оценивая реальную отдачу от AI-инструментов.

В продолжении рассказ про результаты опроса, что могут быть интересны техническим лидерам

#Engineering #AI #Metrics #Software #DevEx #Productivity #DevOps