Быстрое внедрение кода, сгенерированного искусственным интеллектом, приводит во многих компаниях к участившимся сбоям в производстве и росту затрат. К такому выводу приходит исследование компании Cloud Bees (открывается в новом окне). Для этого были опрошены более 200 руководителей технологических отделов их компаний.

81 процент респондентов сообщили о проблемах в производстве, связанных с кодом, сгенерированным ИИ. Часто речь идет о функциональных ошибках, проблемах с производительностью и уязвимостях в системе безопасности, которые проявляются только после развертывания.

Основная проблема заключается в том, что ИИ-код создается быстрее, чем команды успевают его проверить. Для 70 процентов участников опроса это приводит к тому, что они теперь воспринимают сопровождение тестовых сред как более серьезную нагрузку, чем написание самого кода.

Уверенность, несмотря на растущий процент ошибок

Помимо уязвимостей в безопасности, 63 процента технических руководителей сообщают, что ИИ также часто вызывает нарушения нормативных требований. По мнению опрошенных, то, что эти нарушения попадают в продуктивную среду, связано с тем, что надзор и проверка сгенерированного кода не масштабируются в соответствии с объемом выходных данных.

Противоречивый вывод опроса заключается в следующем: несмотря на растущий процент ошибок, 92 процента участников уверены, что их код готов к продуктивному использованию, когда они его внедряют. Кроме того, только 56 процентов считают, что действующие в их компаниях формальные процессы проверки ИИ-кода действительно всегда применяются.

Хотя использование кода, сгенерированного ИИ, в компаниях выросло на 52 процента, только 31 процент расходов на него можно связать с бизнес-результатами. Резюме таково: помимо растущих затрат, скорость генерации ИИ-кода превысила возможности контроля качества.

Результаты исследования Cloud Bees показывают, что недовольство разработчиков ИИ-кодом также является темой на руководящем уровне.