Применение ИИ в разработке ПО стремительно расширяется ради будущего коммерческого эффекта

Данные Исследования РУССОФТ показывают, что к концу 2026 года использовать генеративный ИИ в разработке ПО будет не менее 93% российских софтверных компаний. Почти три четверти его уже внедрили в производственный процесс. Однако явных признаков экономической эффективности применения ИИ в целом пока еще не выявлено

Использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в разработке ПО стало предметом изучения в рамках ежегодного Исследования РУССОФТ с 2024 года. Опрос софтверных компаний позволял определять долю компаний, у которых ИИ уже применяется, и выявлять масштабы планируемого внедрения. Кроме того, респонденты оценивали фактический эффект использования ИИ в разработке в прошедшем и текущем году. Фактические показатели по итогам 2024 года оказались намного выше прогнозируемых, что бывает крайне редко (как правило, часть опрошенных компаний поставленных целей не достигает). То же самое повторилось при подведении итогов 2025 года.

Опрос, проведенный весной 2026 года, показал, что проигнорировали просьбу сообщить об использовании генеративного ИИ в разработке ПО только 13,3% респондентов. Ответы остальных распределились следующим образом:

«Использовали в 2025 г. и будем дальше использовать» – 72,85%

«Не использовали, но планируем использовать в 2026 г.» – 20,35%

«Не использовали в 2025 г. и не планируем использовать в 2026 г.» – только 6,8%

Применение российскими софтверными компаниями генеративного ИИ
в разработке ПО в 2022-2026 годах

	2022 г.	2023 г.	2024 г.	2025 г.	2026 г. (прогноз)
Доля софтверных компаний, использующих генеративный ИИ	12,7%	24,9%	45,4% (32,6%)*	72,4% (55,6%)*	92,8%
Выполненный ИИ объем работ, измеряемый в тысячах человеко-лет	0,8	1,7	19,5 (2,8)*	41 (34)*	63

* – в скобках прогнозная величина, основанная на ожиданиях компаний, опрошенных весной того же года

Эффективно ли использование ИИ в разработке?

Согласно данным опроса РУССОФТ, эффект от внедрения генеративного ИИ в разработку также значительно вырос. Эффект оценили 143 из 300 опрошенных компаний (48%). Если экстраполировать полученные расчеты на всю софтверную индустрию, то численность сотрудников, которая бы потребовалась дополнительно для решения тех же задач, но без использования генеративного ИИ, составила по итогам 2025 года 41 тыс. чел. Этот показатель вырос за год более чем в 2 раза. Для софтверной индустрии, в которой работает примерно 265 тыс. профильных технических специалистов, а кадровый дефицит так и не удается перебороть, это значительная величина.

«Генеративный ИИ уже стал рабочим инструментом разработки: он помогает быстрее писать типовой код, готовить тесты и документацию, искать ошибки. Но это не означает, что потребность в разработчиках автоматически снижается. Освободившееся время уходит на архитектуру, интеграции, качество, безопасность и работу с требованиями заказчика. Первые эксперименты показали и возможности, и ограничения: код, предложенный моделью, нужно проверять, оценивать с точки зрения безопасности и сопровождения. Поэтому важен не сам доступ к ИИ, а зрелый процесс разработки с контролем данных и понятной ответственностью за результат», – поделился Владимир Лавров, генеральный директор ГК Softline.

Такая высокая эффективность должна была бы проявляться и в других показателях – прежде всего, в финансовых. Например, можно было бы предположить либо больший произведенный объем ПО при том же количестве сотрудников, либо неизменный объем разработанного ПО, но произведенный меньшими силами разработчиков. Однако позитивных изменений, которые можно было объяснить внедрением генеративного ИИ в процесс разработки ПО, ни по опрошенным компаниям, ни во всей софтверной индустрии не выявлено.

Совокупный оборот в 2025 году вырос как раз больше у компаний, которые не использовали ИИ – на 14,1%, в то время как у тех, кто применял ИИ в разработке ПО, увеличение оборота значительно меньше – 7,5%. Выручка на одного сотрудника у компаний, которые использовали генеративный ИИ в 2025 году, также ниже, чем у компаний, давших отрицательный ответ на соответствующий вопрос – ₽5,13 млн против ₽5,19 млн.

«Эти результаты можно объяснить несколькими причинами. Во-первых, ИИ в разработке используется, по большей части, несистемно и на уровне отдельных разработчиков. Поэтому получаем, что на индивидуальном уровне «да, используем», «да, экономим х2 времени», а где эта экономия в деньгах? Нельзя забывать, что в процессе создания решений (за что обычно и платят деньги) доля непосредственно разработки составляет в лучшем случае половину работ, а все остальное – согласования, интеграции, обсуждения, и т.п. Так что даже ускоряя разработку в разы, эффект мы получаем в десятки процентов. Кроме того, синдром «сначала сделаю, потом подумаю» стал превалирующим. Вот и выходит, что разработку ускорили, но поскольку о правилах заранее не договорились, то всю экономию потратили, да еще и за токены заплатили. Мой прогноз – год-два и бизнес-эффект будет виден невооруженным взглядом», – объяснил Сергей Щербаков, руководитель отдела аналитики данных и ML компании ICL Services.

Дополнительное деление компаний по глубине использования ИИ с выделением тех компаний, которые чаще используют все его имеющиеся возможности, также не позволило сделать вывод о том, что генеративный ИИ в разработке обеспечил какие-то финансовые выгоды. Возможно, требуется намного больше данных, чтобы выявить доказательства экономической эффективности от использования генеративного ИИ в разработке ПО. Однако уже имеющейся информации должно было бы хватить, чтобы констатировать явную и значительную эффективность, если бы это было так.

Пока можно констатировать, что экономической эффективности применения ИИ пока не выявлено или же ее чрезмерно трудно определить.

Почему же опрошенные компании так высоко оценивают объем работ, который выполняется благодаря генеративному ИИ? По-видимому, представленные экспертные оценки отражают видимый и ощутимый эффект от того, как этот ИИ выполняет определенные задачи при программировании. При этом не учитывалось, что затем появляется необходимость верифицировать результаты его применения, исправлять ошибки, осуществлять дополнительную проверку, предотвращать другие возможные негативные последствия.

Можно предположить, что респонденты оценивали эффект, полученный в процессе разработки ПО, а не экономический эффект для всего бизнес-процесса в целом. Можно также предположить завышение оценки выполненного объема работ с использованием ИИ при отсутствии качественных методик измерения эффективности. Не исключено, что благодаря использованию ИИ у разработчиков появилось больше свободного времени, а этот ресурс пока не удавалось использовать в интересах бизнеса из-за непростой ситуации в экономике.

«Измерять эффекты внедрения ИИ важно, чтобы управлять качеством разработки, а не создавать иллюзию роста производительности. В ходе разбора кейсов применения ИИ в разработке ПО мы обнаружили и обратный эффект: возросла нагрузка на ревьюеров, поскольку код, созданный начинающими разработчиками, требовал проверки и исправления. Поэтому эффективность ИИ нельзя оценивать по количеству написанного кода, числу коммитов или скорости программирования: эти показатели легко наращивать формально, но они не говорят о качестве. Важнее измерять долю принятого без существенных правок кода, число дефектов и трудозатраты всей команды», – отмечает Ольга Минеева, руководитель Комитета РУССОФТ по ИИ.

Результаты некоторых исследований позволяют считать обоснованными сделанные выше предположения о наличии рисков возникновения негативных последствий применения ИИ в разработке ПО в текущей ситуации.

Например, согласно данным американской компании Apiiro, специализирующейся на разработке ПО в сфере кибербезопасности, применение ИИ-ассистентов помогает программистам писать код быстрее в три-четыре раза, но также ведет к закладыванию в него трудноустранимых проблем безопасности, которые в сгенерированном коде встречаются чаще, чем написанном разработчиками вручную.

Результаты исследования, которое провела в ноябре 2025 года российская компания IT_ONE совместно с Фондом «Сколково» и «Сколтехом», показали, что несмотря на активное использование генеративного ИИ в разработке ПО, только четверть крупных компаний используют специальные метрики для измерения реального эффекта от внедрения ИИ.

В то же время, можно предположить, что эффект от применения ИИ в разработке ПО представляется респондентам в перспективе настолько значимым, что устранение вызванным им проблем расценивается в качестве вторичного и временного фактора, который может быть нивелирован в течение достаточно короткого времени.

ИИ как замена джунов

К тому же опрос 2026 года показал, что доля компаний, внедривших ИИ в разработку ПО хотя и велика, но глубина использования ИИ в среднем еще невысока. Если говорить обо всех возможных областях применения ИИ в разработке ПО, то подавляющее большинство компаний используют ИИ в разработке ПО частично, находятся в начальной стадии его использования или вовсе еще не используют в ряде потенциальных областей применения. Соответственно, если говорить обо всей индустрии, то в настоящее время еще продолжается период тестирования, внедрения и отладки.

Области применения генеративного ИИ в разработке ПО
с распределением по области применения, % опрошенных компаний

	Используем все возможности	Используем частично	В начальной стадии, пробуем	Не используется
Поиск причин возникающих ошибок или способов разрешения затруднений	26,6%	30,7%	30,7%	12,1%
Документирование и анализ	25,7%	36,9%	22,9%	14,5%
Помощь при самостоятельном написании кода (co-pilot)	23,2%	41,4%	23,2%	12,3%
Тестирование и отладка (генерация тестов, автоматизация)	17,7%	36,3%	29,3%	16,7%
Генерация кода без инженера	14,4%	29,7%	28,7%	27,2%
Рефакторинг и оптимизация	11,2%	34,5%	31,1%	23,3%
Проектирование, анализ и управление процессами	10,5%	25,8%	39,2%	24,4%
Миграция и модернизация	8,5%	23,6%	30,2%	37,7%

Больше всего компании используют все возможности ИИ в таких областях его применения как «Поиск причин возникающих ошибок или способов разрешения затруднений» и «Документирование и анализ» (примерно четверть опрошенных компаний). Большинство использует ИИ частично или только начинает использовать (более 50% в каждой из областей применения). Таким образом применение генеративного ИИ в разработке ПО широкое, но в среднем еще не очень активное.

Самое интенсивное использование ИИ с почти одинаковым показателем интенсивности имеется в следующих областях: «Помощь при самостоятельном написании кода», «Документирование и анализ», «Поиск причин возникающих ошибок».

«2025 год можно считать пилотным и очень полезным для понимания как возможностей ИИ, так и сложностей, с которыми приходится сталкиваться компаниям, внедряющим у себя ИИ. Именно это послужило основой запуска в ИТ-холдинге Т1 комплексной программы ИИ-визации, которая включает в себя не только технологический трек, по интеграции единой платформы ИИ в корпоративный контур, но еще и программы по обучению и развитию кадров, а также пересмотру бизнес-процессов, которые должны включать в себя ИИ-сервисы. И именно применение комплексного подхода позволяет перевести пользу в существенный эффект», – сообщил Сергей Карпович, заместитель руководителя направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1).

Если сравнивать средний показатель интенсивности применения ИИ для разных моделей бизнеса, то значительное преимущество имеют компании, специализирующиеся на предоставлении услуг по разработке ПО и других ИТ-услуг. Разработчики программных продуктов менее нацелены на стоимость человеко-часа. Для них важнее налаживание продаж и маркетинг. При этом стоит отметить, что сервисная модель в России находится в кризисе, поэтому она же требует более глубокого использования ИИ в разработке ПО для повышения ее экономической эффективности. Поэтому можно предположить, что невысокие темпы роста выручки при наличии глубокого использования ИИ в разработке связаны с общими проблемами предприятий, специализирующихся на заказной разработке, а не с самим фактором применения ИИ.

Сравнение по обороту по итогам 2025 г. показывает, что самая высокая интенсивность применения ИИ в разработке ПО отмечается у компаний с оборотом более ₽1,5 млрд. Только в области «Документирование и анализ» есть совсем небольшое преимущество у компаний с оборотом от ₽375 млн до ₽1,5 млрд.

Основная угроза связана с безопасностью кода

Почти половина опрошенных компаний оценила как не актуальные следующие угрозы, связанные с использованием генеративного ИИ в разработке ПО: «Преднамеренная модификация кода зарубежными платформами», «Непреднамеренное использование материалов, защищенных авторским правом», «Социальные проблемы». К потенциальным угрозам их все же относит от 30% до почти 40% ответивших на этот вопрос респондентов.

Самые большие риски применения ИИ респонденты связывают с «Проблемами безопасности кода». Для почти 22% эти проблемы считаются серьезными или даже критически значимыми, что делает невозможным использование не «доверенного» ИИ в разработке ПО для объектов КИИ. Не актуальна эта проблема только для 14% респондентов.

Отношение к возможным негативным последствиям,

связанным с использованием генеративного ИИ в разработке ПО,
% всех опрошенных компаний

 

	Не актуально	Потенци-альная угроза	Сталкива-емся, но управляем	Серьёзная проблема	Критическая проблема, блокирует использование ИИ
Риск преднамеренной модификации кода зарубежными платформами	49,3%	37,6%	4,4%	7,3%	1,5%
Непреднамеренное использование Вашей компанией материалов, защищенных авторским правом	48,5%	38,2%	6,4%	4,4%	2,5%
Социальные проблемы из-за невостребованности выпускников вузов, которые прежде легко находили работу	47,1%	29,6%	7,3%	14,1%	1,9%
Необходимость сложной и слишком быстрой пере-стройки всей системы обучения новых специа-листов и взаимодействия с учебными заведениями	43,8%	26,0%	17,8%	10,1%	2,4%
Потеря контроля над процессом создания ПО	41,1%	33,0%	16,7%	6,7%	2,4%
Кража Вашей интеллектуальной собственности	36,1%	48,8%	2,9%	9,8%	2,4%
Организационные и человеческие факторы, связанные с изменением поведения разработчиков	28,7%	27,3%	29,6%	13,9%	0,5%
Ошибки конфигурации и развёртывания (ИИ не учитывает отраслевую специфику)	25,1%	32,0%	30,6%	10,0%	2,3%
Потраченное время на неудовлетворительный результат	23,6%	28,7%	38,0%	7,4%	2,3%
Проблемы безопасности кода	14,8%	38,4%	25,0%	15,3%	6,5%

Исходя из результатов опроса, меньше всего опрошенные компании боятся нарушить чьи-то авторские права и подвергнуться риску модификации кода зарубежными ИИ-платформами при использовании их ИИ-решений в своей разработке ПО. При этом парадоксально проблемы обеспечения безопасности кода при использовании ИИ в разработке ПО в целом оцениваются респондентами как максимальная угроза. Можно предположить, что такие противоположные мнения высказываются респондентами, работающими или не работающими с КИИ.