ИИ и глобализация меняют рынок разработки. Перевод колонки из журнала The Economist

Количество разработчиков из Индии и Азии растет год от года, а активное внедрение ИИ может сделать базовую разработку более дешевой. Автор журнала The Economist рассуждает, как будет меняться мир при дальнейшем развитии технологий ИИ и аутсорсинга разработки в другие страны.

Дисклеймер 1: это вольный перевод колонки из журнала The Economist. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» — мы регулярно рассказываем о новостях про AI, LLM и RAG, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.

Обсудить пилот или задать вопрос об LLM можно здесь.

Дисклеймер 2: в тексте упоминается компания Meta, которая признана на территории РФ экстремисткой организацией

В мире разработки программного обеспечения происходят два больших сдвига. С момента запуска Chatgpt в 2022 году руководители компаний не перестают пытаться найти способы продуктивного использования генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Большинство усилий пока мало что дали, но одно исключение — программирование. Опросы показывают, что разработчики по всему миру считают генеративный ИИ настолько полезным, что уже 2/5 из них используют его.

Профессия меняется и в другом направлении. Все большая доля инженеров в мире — выходцы из развивающихся стран. Стандартного определения разработчика не существует, но примерно в 2020 году число пользователей Github превысило число пользователей из богатых стран. Ожидается, что в ближайшие несколько лет Индия обгонит Америку и станет крупнейшим в мире источником талантливых программистов (см. график 1).

Эти изменения важны, потому что таланты в области программного обеспечения высоко ценятся. Их заработная плата довольно высока (см. график 2). Медианная зарплата разработчика в Америке входит в топ-5 % всех профессий, то есть программисты зарабатывают больше, чем инженеры- ядерщики. Технологические гиганты нуждаются в них, чтобы сделать свои платформы более привлекательными; боссы нетехнологических компаний хотят, чтобы количество разработчиков было постоянно увеличивалось, чтобы помочь им в цифровизации, которая, как они надеются, повысит производительность и привлекательность для потребителей. Таким образом, эти два изменения являются радостной новостью. В будущем будет больше программистов, которые будут работать более продуктивно, а программное обеспечение станет дешевле.

Новые технологии часто помогали разработчикам. Например, интернет избавил нас от необходимости отвечать на вопросы с помощью учебников. Генеративный ИИ выглядит еще одним большим скачком в развитии. Одна из причин, по которой он может быть особенно полезен для разработчиков, — доступность данных. На онлайн-форумах, таких как Stack Overflow, хранятся огромные архивы вопросов, заданных разработчиками, и ответов на них. Ответы часто оцениваются, что помогает моделям ИИ узнать, что является полезным, а что нет. В процессе разработки ПО также существует множество циклов обратной связи и тестов, которые проверяют, правильно ли работает программа, отмечает Натан Бенаич из венчурной компании Air Street Capital. ИИ-модели могут использовать эту обратную связь для обучения и совершенствования.

Следствием этого стал бурный рост числа новых инструментов для помощи программистам. Компания PitchBook, специализирующаяся на предоставлении данных, отслеживает около 250 стартапов, создающих такие инструменты. Бигтех лидирует в этом направлении. В июне 2022 года GitHub, принадлежащий Microsoft, запустил Copilot. Как и многие другие инструменты, он может по запросу писать строки кода. Около 2 миллионов человек оплачивают подписку, включая сотрудников 90% компаний из списка Fortune 100. В 2023 году Alphabet (материнская компания Google) и Meta (материнская компания Facebook) выпустили конкурирующие продукты. В этом году их примеру последовали Amazon и Apple. Многие компании создали инструменты ИИ-разработки  для внутреннего использования.

Однако польза от ИИ все еще несколько ограничена. Когда исследовательская компания Evans Data спросила у разработчиков, сколько времени экономит им эта технология, наиболее популярный ответ, который дали 35 % респондентов, составил от 10 до 20 %. Часть этого времени уходит на создание простого «шаблонного» кода, но инструменты не идеальны. Исследование, проведенное компанией GitClear, специализирующейся на разработке программного обеспечения, показало, что за последний год или около того качество кода снизилось. В компании подозревают, что в этом виновато использование моделей искусственного интеллекта. Исследование компании Synk, специализирующейся на кибербезопасности, показало, что более половины организаций заявили, что обнаружили проблемы с безопасностью из-за некачественного кода, созданного искусственным интеллектом. ИИ по-прежнему не может справиться с более сложными задачами программирования.

Следующее поколение инструментов должно быть более совершенным. В июне Anthropic, стартап в области искусственного интеллекта, выпустил свою новейшую модель Claude 3.5 Sonnet, которая лучше предшественников справляется, в частности, с задачами программирования. 12 сентября OpenAI выпустили новую версию своей модели, o1, заявив, что она «превосходит всех в точной генерации и отладке сложного кода».

Инструменты искусственного интеллекта все чаще помогают выполнять и другие рутинные задачи, например, писать заметки о том, что делает код, или разрабатывать тесты, чтобы убедиться, что код не даст сбоев. По данным консалтинговой компании Bain, написание кода — это лишь часть работы инженера-программиста, занимающая около 40 % его времени. Инструменты также могут помочь программистам стать более гибкими, быстрее переключаясь между языками программирования, что позволит им легче применять свои навыки в различных ситуациях. Евро Бейнат из инвестиционной компании Prosus говорит, что видел, как инженеры переходили с одного языка на другой за неделю, а не за три месяца. Недавно компания Amazon заявила, что сэкономила 260 миллионов долларов, когда перевела тысячи приложений с одного типа кода на другой с помощью искусственного интеллекта.

Эта гибкость распространяется и на различные виды программирования. Раньше для небольшого приложения могла потребоваться команда из шести человек, работающих над разными частями программы, например над пользовательским интерфейсом или над структурой приложения. Дженнифер Ли из Andreessen Horowitz, крупной фирмы, занимающейся венчурными инвестициями, говорит, что в последнее время появляется все больше стартапов с меньшим числом сотрудников, поскольку программистам легче брать на себя множество различных задач. Многие руководители таких компаний говорят, что обучение вновь нанятых разработчиков особенностям программного обеспечения их фирмы тоже становится быстрее.

В значительной степени это дает преимущество неопытным инженерам (см. график 3). Они смогут быстрее решать более сложные задачи, а часть работы, которую они выполняли раньше, могут взять на себя непрофессионалы. Растущая тенденция к созданию платформ «low code и no code», позволяющих любому желающему писать программное обеспечение, также получит толчок к развитию ИИ. Banco do Brasil, кредитная организация в Бразилии, использует такую систему, позволяющую сотрудникам разрабатывать сотни приложений, например те, которые облегчают помощь клиентам, ищущим страховые продукты.

Еще одним результатом революции в сфере разработки станет то, что младшие разработчики в богатых странах столкнутся с более острой конкуренцией из-за рубежа. По данным Evans Data, в период с 2023 по 2029 год число программистов в Азиатско-Тихоокеанском регионе и Латинской Америке вырастет на 21 % и 17 % соответственно, по сравнению с 13 % в Северной Америке и 9 % в Европе. Такой дисбаланс означает, что бум офшоринга и аутсорсинга, скорее всего, продолжится. Консалтинговая компания Everest считает, что около половины всех ее расходов приходится на аутсорсинг, включая разработку программного обеспечения. Другие компании, сохранившие свои инхаус-подразделения, вместо этого открыли собственные представительства за рубежом, чтобы воспользоваться преимуществами более низкой стоимости оплаты труда. Индия — мировой лидер. В 2023 году экспорт программного обеспечения и сопутствующих услуг составил 193 млрд долларов, половина из которых ушла в Америку.

Это помогает компаниям контролировать расходы. «Это очень хороший способ расширить масштабы… не раздувая бюджет», — говорит Шаши Менон, отвечающий за цифровые технологии в компании Schlumberger, специализирующейся на нефтегазовых услугах. Примерно половина его команды инженеров работает в Пекине и Пуне в Индии.

Оффшорные возможности становятся все более совершенными. Некоторые иностранные представительства теперь предоставляют как базовый софт, так и высококлассное программное обеспечение. Санджив Джайн из индийской компании Wipro говорит, что его инженеры помогали создавать Teams, сервис потокового видео Microsoft, а также разрабатывать чипы и программное обеспечение для «подключенных автомобилей», которые взаимодействуют с другими сервисами и устройствами. ИИ может помочь оффшорным компаниям создавать более совершенное программное обеспечение, а знания в области ИИ — это то, что они могут продавать. Infosys, еще одна индийская компания, недавно заявила, что выиграла пятилетний контракт на 2 млрд долларов на поставку услуг в области ИИ и автоматизации неназванному клиенту.

Что все это означает для разработчиков, пока неясно. Один из вариантов — ИИ и офшоринг массово лишат западных разработчиков программного обеспечения работы. Но такая перспектива кажется надуманной. По-прежнему требуется огромное количество технических ноу-хау, чтобы соединить части кода вместе и проверить, работает ли он.

Более оптимистичным представляется вариант, при котором самые скучные части создания программного обеспечения выполняются компьютерами, а время разработчика тратится на решение более сложных и ценных задач. Возможно, это ближе к истине. Для заказчиков же эти тенденции являются весьма приятными. Менеджеры компаний уже давно говорят, что их боссы хотят все большей цифровизации при все более жестких бюджетах. Благодаря искусственному интеллекту и переносу работы на периферию эти требования могут перестать быть слишком высокими.