ИИ в веб-разработке: нейросети действительно ускоряют создание сайтов или это иллюзия?

Ещё недавно искусственный интеллект обещал перевернуть веб-разработку: писать код за секунды, собирать сайты по текстовому описанию и сокращать сроки производства в несколько раз. Казалось, что скоро для создания полноценного цифрового продукта достаточно будет сформулировать задачу и нажать Enter.

Но когда первые восторги сменились результатами реальных экспериментов, картина оказалась сложнее. Одни исследования показывают, что разработчики с ИИ справляются с задачами на 55% быстрее. Другие обнаруживают прирост производительности около 20–26%. А эксперимент METR и вовсе показал, что опытные программисты потратили на выполнение задач с ИИ на 19% больше времени, чем без него.

Так ускоряет ли искусственный интеллект разработку или просто создаёт ощущение, что мы работаем быстрее?

Мы собрали исследования Atlassian, Bain & Company, Google, Microsoft, GitHub и METR, чтобы разобраться, что происходит с производительностью разработчиков на самом деле и чего ждать от ИИ в веб-разработке.

ИИ пишет код быстрее человека. Но означает ли это, что разработка тоже ускоряется?

Начнём с исследований, которые действительно подтверждают рост производительности.

GitHub Copilot: разработчики справились с задачей на 55,8% быстрее

Одним из первых громких подтверждений эффективности ИИ в программировании стало исследование влияния GitHub Copilot на производительность разработчиков.

В эксперименте участвовали программисты, которым предложили написать HTTP-сервер на JavaScript. Одной группе разрешили использовать Copilot, другая выполняла задачу самостоятельно.

Результат: разработчики с ИИ справились с заданием на 55,8% быстрее контрольной группы.

Это внушительная цифра, но есть нюанс: эксперимент проверял скорость выполнения одной конкретной задачи. Написать отдельный сервер — не то же самое, что разработать сайт с продуманной структурой, дизайном, интеграциями и адаптивной версией.

Исследование хорошо демонстрирует потенциал ИИ в написании кода, но не позволяет утверждать, что полноценные сайты теперь можно создавать вдвое быстрее.

Источник: The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot

Google: ИИ ускорил выполнение задачи на 21%

В 2025 году исследователи Google провели более приближённый к реальной разработке эксперимент. В нём участвовали 96 штатных инженеров компании.

Разработчикам нужно было создать сервис логирования во внутренней инфраструктуре Google. Для этого требовалось изменить 10 файлов и написать или отредактировать 474 строки кода.

Одной группе предоставили доступ к трём ИИ-функциям: автодополнению кода, интеллектуальной вставке и преобразованию текстовых инструкций в код.

Результаты:

• С ИИ участники выполняли задачу в среднем за 96 минут.
• Без ИИ — за 114 минут.
• Скорректированная оценка ускорения составила около 21%.

Интересно, что наибольшую пользу от инструментов получили разработчики, которые больше времени ежедневно проводят за написанием кода. Вероятно, им проще оценивать предложения нейросети, замечать ошибки и быстро корректировать результат.

В отличие от эксперимента с Copilot, здесь проверяли работу с несколькими файлами и корпоративной инфраструктурой. Это делает исследование особенно интересным для оценки ИИ в профессиональной разработке.

Источник: DX — How much does AI impact development speed?

Microsoft, Accenture и Fortune 100: рост производительности на 26%

Ещё более масштабное исследование провели учёные из Microsoft, MIT, Принстона и Пенсильванского университета. Они проанализировали три эксперимента, проведённых в Microsoft, Accenture и анонимной компании из списка Fortune 100.

В исследовании участвовали 4 867 разработчиков. Одной части сотрудников предоставили доступ к GitHub Copilot, другой — нет. Производительность оценивали по количеству выполненных задач.

Совокупный результат показал рост количества выполненных задач на 26,08% у разработчиков, получивших доступ к ИИ.

Отдельно исследователи отметили, что менее опытные специалисты чаще использовали инструмент и получали от него больший прирост производительности.

Почему это важно? В отличие от экспериментов с искусственно созданными заданиями, здесь изучали работу специалистов внутри крупных компаний и привычных рабочих процессов.

Однако 26% — это совокупная оценка трёх экспериментов, результаты которых различались. Она не означает, что каждый разработчик стал выполнять на четверть больше задач или что проекты стали завершаться на четверть быстрее.

Источник: The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers

Почему экономия времени не всегда превращается в рост производительности?

На первый взгляд, результаты Google, Microsoft и GitHub подтверждают простую гипотезу: чем больше задач можно делегировать нейросети, тем быстрее работает команда.

Но исследования Bain & Company и Atlassian показывают, что между ускорением написания кода и эффективностью всей разработки есть большая разница.

Bain & Company: ИИ может выполнять до 40% работы разработчика, но экономия пока скромная

Консалтинговая компания Bain & Company в отчёте о внедрении генеративного ИИ в разработку программного обеспечения обратила внимание на неожиданный результат: несмотря на большие инвестиции в технологии, экономический эффект оказался скромнее ожиданий.

По оценке Bain, ИИ-инструменты потенциально способны взять на себя до 40% работы разработчика. Речь не только о написании кода, но и об исправлении ошибок, поддержке, ревью и проверке результатов.

При этом около двух третей компаний-разработчиков уже внедрили генеративный ИИ, но его фактическое использование сотрудниками остаётся ограниченным.

Компании, где разработчики активно применяют ИИ-ассистентов, сообщают о приросте производительности до 10–15%. Однако сэкономленное время не всегда превращается в дополнительную ценность для бизнеса.

Причина в том, что автоматизация отдельных операций не меняет автоматически весь процесс разработки. Если программист быстрее написал код, но затем ждёт ревью, согласования, тестирования или релиза, общая продолжительность проекта может практически не измениться.

Bain предлагает смотреть на ИИ не как на отдельный инструмент для генерации кода, а как на возможность перестроить весь цикл разработки. Ускорение должно затрагивать не только программирование, но и проверку, интеграцию и выпуск продукта.

Источники:

• Futurism — AI Coding Is Massively Overhyped, Report Finds
• ITPro — AI coding really isn't living up to expectations

Atlassian: разработчики экономят 10 часов в неделю, но столько же теряют на организационных проблемах

Atlassian совместно с Wakefield Research опросили 3 500 разработчиков и руководителей команд из шести стран.

Исследование показало интересный парадокс:

• 99% разработчиков сообщают, что экономят время благодаря ИИ.
• 68% экономят более 10 часов в неделю.
• При этом 50% теряют более 10 часов в неделю из-за организационных проблем.
• 90% теряют из-за таких проблем не менее 6 часов еженедельно.

Среди основных препятствий — поиск нужной информации, документации и API, необходимость осваивать новые технологии, переключение между инструментами и недостаточная согласованность внутри команды.

Получается, что разработчик может сэкономить десять часов на рутинных операциях благодаря нейросети, но потерять столько же на поиске информации и внутренних процессах.

Источник: Atlassian — State of Developer Experience 2025

Разработчики тратят на написание кода только 16% рабочего времени

В мае 2026 года SiliconANGLE опубликовал интервью с Минг Ву, руководителем направления Developer AI в Atlassian.

В нём прозвучала цифра, которая хорошо объясняет ограничения автоматизации программирования: по данным Atlassian, непосредственно написанию кода разработчики посвящают всего 16% рабочего времени.

Остальное время занимают поиск информации, ревью, согласование требований, коммуникация, исправление ошибок и переключение между задачами.

Именно поэтому Atlassian предлагает расширять применение ИИ за пределы генерации кода. Например, использовать его для работы с документацией, задачами и общим контекстом проекта.

Отдельное внимание компания уделяет концепции context engineering — подготовке и передаче ИИ необходимого контекста. Нейросети недостаточно знать язык программирования: ей нужно понимать архитектуру проекта, требования, ограничения и взаимосвязи между компонентами.

Без этого даже технически корректный фрагмент кода может оказаться бесполезным для конкретного продукта.

Источник: SiliconANGLE — Devs are spending only 16% of their time coding

Когда ИИ замедляет разработку: обратная сторона автоматизации

Положительные результаты экспериментов — ещё не вся картина. Особенно интересным оказалось исследование METR, которое проверило, как ИИ влияет на работу опытных разработчиков с реальными проектами.

METR: опытные разработчики стали на 19% медленнее с ИИ

Исследователи некоммерческой организации METR решили проверить ИИ в условиях, максимально приближённых к повседневной работе программистов.

В эксперименте участвовали 16 опытных разработчиков открытого программного обеспечения. Каждый из них имел не менее пяти лет опыта работы со своим проектом.

Участникам предложили выполнить 246 реальных задач в существующих репозиториях. В одних случаях разрешалось пользоваться ИИ-инструментами, в других — нет.

Результат оказался неожиданным: с использованием ИИ разработчики тратили на выполнение задач в среднем на 19% больше времени.

До эксперимента участники ожидали, что нейросети ускорят их работу на 24%. Даже после получения результатов они считали, что ИИ помог им ускориться примерно на 20%.

Почему возникло такое расхождение?

Работа с существующим проектом требует понимания его архитектуры, истории изменений и взаимосвязей между компонентами. ИИ может предложить решение, но разработчику приходится проверять его, исправлять ошибки, разбираться с побочными эффектами и интегрировать изменения.

Исследователи также отметили, что ИИ хуже проявлял себя в задачах, где разработчики уже хорошо знали кодовую базу и могли справиться самостоятельно.

Это не означает, что нейросети всегда замедляют программирование. Эксперимент проводился на небольшой выборке опытных специалистов и отражает конкретные условия работы с существующими проектами.

Но он показывает важную вещь: наличие ИИ в рабочем процессе ещё не гарантирует экономии времени.

Источники:

• DX — METR's study on how AI affects developer productivity
• ITPro — Think AI coding tools are speeding up work?

Что изменилось к 2026 году?

В феврале 2026 года METR опубликовала обновление о новом эксперименте с более современными ИИ-инструментами.

Исследователи попытались повторить измерения на более широкой выборке разработчиков. Однако столкнулись с проблемой: многие специалисты уже настолько привыкли работать с ИИ, что отказывались участвовать в эксперименте, если им запрещали пользоваться нейросетями.

Дополнительные сложности возникли с оценкой времени при использовании нескольких ИИ-агентов одновременно и с различиями в типах выполняемых задач.

В новых данных появились признаки ускорения, но исследователи признали, что результаты недостаточно надёжны для точной оценки эффекта.

Это важное изменение: результат о замедлении на 19% нельзя автоматически переносить на современные ИИ-инструменты. Но и утверждать, что проблема полностью исчезла, пока рано.

Источник: METR — We are Changing our Developer Productivity Experiment Design

Что все эти исследования говорят о будущем веб-разработки?

Если сопоставить результаты, получится довольно неоднозначная картина.

Важно: эти показатели нельзя напрямую сравнивать. Где-то измеряли скорость выполнения одной задачи, где-то — количество завершённых задач, а где-то спрашивали разработчиков об их ощущениях и экономии времени.

Но несколько закономерностей всё-таки прослеживаются.

1. ИИ хорошо справляется с конкретными и ограниченными задачами.

Генерация типовых компонентов, написание отдельных функций, создание тестов, документации и поиск ошибок — задачи, в которых нейросети действительно способны сократить время работы.

2. Чем сложнее проект, тем важнее человеческая экспертиза.

При работе с существующими системами нужно учитывать архитектуру, бизнес-логику, технические ограничения и взаимосвязи между компонентами. Сгенерированный код необходимо проверять, а иногда его исправление занимает больше времени, чем самостоятельная реализация.

3. Скорость написания кода не равна скорости создания продукта.

Разработка сайта — это не только программирование. Это аналитика, проектирование, дизайн, контент, согласование, интеграции, тестирование и запуск. Ускорение одного этапа не гарантирует ускорения остальных.

4. Важен не сам факт использования ИИ, а то, как он встроен в работу.

Если команда просто добавляет нейросеть в привычный процесс, эффект может оказаться небольшим. Если же пересматривает процессы, автоматизирует рутинные операции и использует ИИ там, где он действительно полезен, потенциал значительно выше.

Как ИИ меняет создание сайтов?

Для веб-разработки искусственный интеллект уже стал полноценным рабочим инструментом. Но рассматривать его как замену специалистам или способ автоматически сократить стоимость любого проекта было бы преждевременно.

Сегодня ИИ можно использовать для решения самых разных задач:

• Верстка и программирование. Генерация HTML, CSS, JavaScript, типовых компонентов и отдельных функциональных блоков.
• Прототипирование. Быстрая проверка идей, создание черновых интерфейсов и демонстрация функциональности.
• Работа с интеграциями. Подготовка скриптов, взаимодействие с API и автоматизация передачи данных между сервисами.
• Отладка. Поиск ошибок, анализ кода и подготовка вариантов исправления.
• Документация. Описание технических решений и подготовка инструкций для команды.

При этом архитектура сайта, качество пользовательского опыта, корректность интеграций, адаптивность, производительность и соответствие бизнес-задачам по-прежнему требуют профессионального контроля.

ИИ может быстрее собрать страницу, но он не гарантирует, что эта страница решает задачу бизнеса, правильно ведёт пользователя к целевому действию и соответствует требованиям проекта.

Вывод

ИИ не отменяет веб-разработку и не делает профессиональную экспертизу ненужной. Он меняет распределение работы внутри команды.

В одних задачах нейросети действительно позволяют экономить часы, в других — добавляют новые этапы проверки и исправления. Поэтому оценивать эффективность ИИ нужно не по количеству сгенерированного кода и не по скорости получения первого макета, а по тому, насколько быстрее и качественнее команда доводит проект до готового результата.

Мы считаем, что главный эффект ИИ для веб-разработки — не в том, что нейросеть заменяет программиста. Он в том, что специалисты могут меньше времени тратить на рутинные операции и больше — на архитектуру, проектирование, качество и задачи бизнеса.

В конечном счёте выигрывает не тот, кто генерирует больше кода, а тот, кто умеет правильно встроить новые инструменты в процесс создания цифрового продукта.