После внедрения ИИ-агентов разработка кода ускоряется, однако проверка результатов занимает значительно больше времени. Средняя продолжительность процесса между отправкой запроса на включение изменений и его объединением с основной кодовой базой выросла на 49%. Одновременно доля запросов, по которым требовались исправления, почти удвоилась, а среднее число комментариев к одному запросу увеличилось на 35%.
Из-за этого на 14% выросла доля сотрудников, участвующих в проверке кода. Исследователи проанализировали общее число активных работников компаний, представленных в данных Jellyfish, и сопоставили результаты со сведениями LinkedIn. Они пришли к выводу, что пока не могут связать с внедрением ИИ заметные изменения в занятости.
Автоматизация самой проверки пока не компенсирует рост нагрузки на людей. К марту 2026 года инструменты ИИ для анализа кода применяли 80% исследованных компаний, но на ИИ-агентов приходилось лишь 23,3% всех комментариев при проверке и 10,8% запросов на включение изменений. Следовательно, основную часть этой работы по-прежнему выполняли сотрудники.
К моменту завершения сбора данных ИИ-агенты для программирования внедрили 95% компаний из выборки. При этом такие инструменты остаются сравнительно новым явлением, а их возможности заметно менялись даже после установленного исследователями срока — марта 2026 года. Организациям также требуется время, чтобы определить, для каких задач и каким образом эффективнее использовать агентов.
Таким образом, ускорение написания программ сопровождается сопоставимым увеличением времени и усилий, необходимых для проверки кода. По данным, опубликованным исследователями и приведённым Ars Technica, результат пока выглядит неоднозначным: выигрыш в скорости разработки может компенсироваться дополнительной нагрузкой на специалистов, проверяющих изменения.