Ключевые слова
Аннотация
В данной статье анализируется интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) в процесс программирования и ее влияние на эффективность. В исследовании представлены результаты экспериментов, направленных на оценку скорости написания кода и сокращения числа ошибок. Кроме того, в работе рассматривается практика внедрения ИИ в процессы разработки программного обеспечения на основе опыта ведущих глобальных компаний — Google, Microsoft, Amazon и Meta — а также оценивается влияние таких решений на производительность.
Библиографические ссылки
McKinsey – Unleashing developer productivity with generative AI
Measuring AI's Impact on Developer Productivity https://arxiv.org/abs/2509.19708
Daniel J. Abadi "Katta ma'lumotlarni boshqarish tizimlaridagi tendentsiyalar" jurnali: ACM Computing Surveys 2021
GitHub. Does GitHub Copilot Improve Code Quality? GitHub Blog, 2023. https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says
Google AI Blog. AlphaCode: Solving Competitive Programming Problems with AI. 2023. https://ai.googleblog.com/2023/01/alphacode.html
Amazon Web Services (AWS). AIOps and AI in DevOps: Automating IT Operations. 2022. https://aws.amazon.com/aiops/
Meta AI. Using AI for Code Analysis and Quality Improvement. 2022. https://ai.facebook.com/blog/meta-ai-code-analysis/