ИИ-ассистенты разработчика способны быстро генерировать большие объемы кода, создавая впечатление «гиперпродуктивности». Однако во многих коллективах не отмечают ускорения выпуска проектов, поскольку с внедрением кодогенерации замедляются другие этапы цикла разработки, особенно проверка, интеграция и обеспечение качества. Исследование METR показало, что в реальности время выполнения проектов опытными разработчиками при использовании ИИ увеличивается на 19%, ходя написание кода действительно ускоряется.

Одна из главных причин — ИИ увеличивает количество и объем запросов на включение изменений, чем серьезно усложняет задачу проверки. В результате либо формируются длинные очереди проверки, которые задерживают слияние изменений, либо проверку выполняют поверхностно, упуская проблемы с безопасностью, эффективностью и соответствием требованиям. По этой причине опытные разработчики вычитывают автоматически созданный код в полном объеме, отмечают авторы исследования.

Еще один фактор снижения продуктивности — использование в рамках одного коллектива одновременно нескольких «стилей» взаимодействия с ИИ, различающихся соотношением вклада человека и автоматизированной системы.

Во избежание «парадокса продуктивности» эксперты рекомендуют регламентировать допустимые объемы запросов на включение, обеспечить утверждение автоматизированных проверок человеком и сместить акцент с ускорения выдачи кода на устойчиво качественный результат.