AI-кодинг замедлил разработку на 19%, но инженеры думают, что ускорил

Независимое исследование METR показало, что разработчики с AI-инструментами (Cursor Pro и Claude) потратили на 19% больше времени на решение реальных задач в зрелых кодовых базах, чем без них. Парадокс: перед тестом инженеры ожидали ускорения на 24%, а после завершения были уверены в ускорении на 20% — разрыв между восприятием и фактом составил более 40 процентных пункта.

Исследователи объясняют это automation bias, когда непрерывный поток генерации кода путают со скоростью закрытия задач. Результаты противоречат более ранним исследованиям, которые рапортовали об ускорении на 20–55%, что указывает на зависимость эффекта от опыта инженера и зрелости кодовой базы.