Аналитики онлайн-школы программирования «Хекслет» провели исследование и выяснили, что большинство опрошенных IT-специалистов (65%) использует искусственный интеллект (ИИ) для улучшения своих разработок: 39% нечасто обращаются к системе, 20% — периодически и только 6% — регулярно. Результаты опроса появились в распоряжении «Известий» 11 апреля.

Только четверть опрошенных айтишников не смогла извлечь выгоду из использования ИИ. Тем не менее, каждый третий (39%) получил похвалу от коллег за решение от ИИ, 19% — балл в копилку будущего повышения, а еще 17% — небольшое денежное вознаграждение. Интересно, что в обращении к ИИ не признаются 41% респондентов, еще треть, напротив, объявили коллегам об использовании нейросетей в программировании, чтобы избежать неловких ситуаций, а каждый четвертый заявил, что не стесняется этого. Негативную оценку от коллег за запросы к ИИ получили 11% респондентов.

Айтишники реже используют ИИ для написания кода. Чаще всего они обращаются к программам, чтобы найти ошибки в написанной системе (38%) и проверить ее (32%). Еще четверть респондентов отметили, что генерируют простой код с помощью ИИ. Интересно, что только 26% используют нейросети для решения задач на своей работе, еще 69% обращаются к ней при выполнении задач на фрилансе (35%) или просто ради интереса (34%). Среди тех, кто не использует ИИ, 44% считают это неэтичным, а 25% отмечают, что система попросту не справляется с их запросами.

«Согласно результатам исследования, чаще всего IT-специалисты используют ИИ для поиска ошибок и проверки кода. В большинстве случаев это характерно именно для начинающих специалистов, поскольку в процессе обучения они сталкиваются со сложностями при самостоятельном поиске ошибок. В данном случае алгоритмы ИИ выступают проводником к правильному решению и способствуют обучению», — сказал сооснователь «Хекслет» Кирилл Мокевнин.

Большинство опрошенных разработчиков уверены, что специалисты будут активнее использовать ИИ, и только 20% отмечают, что система не сможет сделать качественный скачок в собственном обучении для решения сложных задач.Например, студенты могут с помощью искусственного интеллекта переводить тексты с иностранных языков, составлять структуру научной работы, обрабатывать большие объемы информации, вычленяя из них самое важное. Эти навыки крайне необходимы для анализа научной литературы. Преподаватели, в свою очередь, могут с помощью таких моделей готовить подборку источников по теме занятия, автоматизировать процесс проверки студенческих работ, создавать интересные кейсы и новые контрольно-измерительные материалы.