Опрос разработчиков, проведенный компанией Coddy, показал, что программирование с помощью искусственного интеллекта приводит к новому виду эмоционального выгорания, сообщает портал ZDNet.

Наверное, в этом нет ничего неожиданного. Благодаря GitHub Copilot, Claude Code, Cursor и любого другого нового ИИ-инструмента для разработчиков, вы как программист можете выполнять больше работы, чем когда-либо прежде. Но даже несмотря на то, что разработчики все чаще используют их для создания шаблонов, объяснения незнакомого кода, составления тестов, рефакторинга модулей и устранения неполадок, многие из них также обнаруживают, что те же самые инструменты могут вызывать проблемы.

Трудоголизм, вызванный ИИ

«Сейчас 2:47 ночи... Я не устраняю сбой. Крайнего срока нет. Я просто наблюдаю, как Claude Code проводит рефакторинг модуля... и я не могу отвести взгляд», — пишет в своем посте в LinkedIn Квентин Руссо, технический директор и соучредитель компании Rootly, занимающейся отчетами об инцидентах на основе ИИ. Почему так происходит? Потому что, продолжает он, «агентное кодирование вызывает привыкание. Когда агент делает все правильно, ты получаешь дофаминовый заряд. Когда это не удается, ты испытываешь прилив адреналина». Руссо признается, что не мог спать и был вынужден обратиться за медицинской помощью.

В этом нет ничего удивительного. Программисты уже давно склонны к трудоголизму. Однако ИИ придал работе новый темп, когда, как выразился Руссо, «наблюдение за работой агента достаточно пассивно, чтобы не чувствовать усталости, и достаточно активно, чтобы держать вас на крючке». В результате возникает новый вид эмоционального выгорания.

Это не просто опыт одного программиста. ИИ-кодирование может превратить разработку ПО в непрерывный цикл обратной связи. Вместо того, чтобы завершить задачу и отвлечься, разработчики могут постоянно просить агента о другой реализации, переписывании, оптимизации или рефакторинге, или сочетать это с беспокойством о том, что остановка означает невыполнение работы.

Когда ИИ становится не помощником, а кандалами

Компания Coddy Tech, занимающаяся обучением программированию, в ходе опроса 305 разработчиков выяснила, что для 80% из них использование ИИ больше похоже на зависимость, чем на преимущество. Конечно, они находят эти инструменты полезными, но они также обеспокоены тем, что возникновение привычки зависеть от ИИ ослабляет их собственные возможности решения проблем, увеличивает их рабочую нагрузку и формирует нездоровые отношения с работой.

Согласно отчету, 43% респондентов продолжают программировать с помощью ИИ в нерабочее время, даже когда они собирались остановиться, а 32% откладывают сон, чтобы продолжить работу. Кроме того, 39% опрошенных отмечают, что инструменты ИИ усложняют возможность отключиться от рабочего процесса.

Дело не только в том, что инструменты ИИ вызывают привыкание. 74% разработчиков сообщают, что интенсивное использование ИИ увеличивает вероятность повышения зарплаты или продвижения по службе. Однако 51% также заявляют, что у них стало больше шансов перегореть.

Доверяй, но проверяй: ИИ не безупречен

Как показал опрос Stack Overflow «2025 Developer Survey», 45% респондентов разочарованы ответами ИИ, которые могут быть «почти правильными, но не совсем». В результате вывод выглядит убедительно, но приводит к сложной работы по отладке.

Исследование Stack Overflow также показало, что, хотя внедрение инструментов ИИ продолжает расти и в настоящее время 80% разработчиков используют их в своих рабочих процессах, доверие к точности ИИ упало с 40% в предыдущие годы до всего лишь 29% в этом году. В результате положительное отношение программистов к ИИ за год снизилось с 72 до 60%.

С одной стороны, повышается удобство использования, с другой — растет рабочая нагрузка разработчика. Помимо попыток понять, насколько правильно угадал ИИ, они должны понимать требования, распознавать конфликты сгенерированного кода с архитектурой системы, тестировать крайние случаи, устранять риски безопасности и нести ответственность за последствия в производственной среде.

Это создает «долг верификации». Результат появляется быстро, но вы все равно вынуждены устанавливать, является ли он правильным, безопасным, поддерживаемым и подходящим для конкретной кодовой базы.

Кроме того, зависимость, описанная в исследовании Coddy, может быть усилена тем, как работодатели интерпретируют результаты, полученные с помощью ИИ. Если организация рассматривает ИИ как способ увеличить возможности разработчиков, сотрудники могут столкнуться с необходимостью предоставлять больше функций, закрывать больше заявок и выполнять больше проверок за то же количество часов.

Это, в свою очередь, может привести к тому, что время, сэкономленное на отдельных задачах по кодированию, будет перенаправлено на другие задачи: больше запросов на слияние, больше сгенерированных изменений для проверки, больше зависимостей для проверки и больше операционных рисков для управления.

Таким образом, ИИ-кодирование становится вопросом баланса работы и отдыха в не меньшей степени, чем вопрос применения ИИ-инструментов. Команды, которые используют агентов для устранения рутинного труда, могут увидеть реальные преимущества. Команды, которые используют их для ускорения каждого этапа разработки ПО, рискуют создать более быструю и безжалостную версию той же работы.

Для разработчиков, таких как Руссо, проблема уже не только в том, может ли ИИ писать код. Он может. Вопрос теперь заключается в том, могут ли разработчики по-прежнему решать, когда заканчивается их рабочий день и цикл работы агента.