Влияние LLM на разработку: от ожиданий к реальности

Недавнее исследование METR выявило, что использование моделей LLM в опенсорсных проектах увеличивает время выполнения задач на 19%. Несмотря на то, что разработчики утверждают, что инструменты автодополнения, такие как Claude Code, делают их работу более удобной, это не всегда приводит к ускорению разработки. В 2025 году только 29% разработчиков считают, что LLM справляются с сложными задачами, что ниже по сравнению с 35% в 2024 году. Опрос Stack Overflow также показал снижение положительного мнения о LLM с 70% до 60%. Проблема заключается в том, что «правдоподобный код» требует значительных усилий для проверки и исправления. В то время как разработчики продолжают использовать LLM, они сталкиваются с увеличением сложности и необходимостью переключения между множеством инструментов, что негативно сказывается на производительности и качестве кода.