Роли инженеров смещаются от разработки к управлению AI

• AI меняет инженерные роли: технология берет на себя часть задач по написанию кода и переводит обязанности сотрудников на управление результатами AI, говорится в отчете The State of Engineering Excellence 2026, опубликованном в среду. Отчет подготовила софтверная платформа Harness на основе опроса 700 разработчиков и специалистов по инженерным направлениям в enterprise-компаниях.
• Внедрение AI в инженерные процессы стало стандартом, выяснили авторы отчета, однако команды испытывают трудности с измерением влияния технологии на продуктивность и ее ROI. Более половины участников опроса сказали, что опасаются оценок эффективности на основе данных AI и хотят четкого разделения между данными об улучшениях и данными для performance review.
• AI-кодирование меняет современную разработку для инженеров так, как не делала ни одна другая технология, сказал Trevor Stuart, SVP of product и general manager в Harness. «Руководителей инженерных команд просят принимать многолетние решения об инвестициях в AI, используя панели, созданные для другой эпохи разработки программного обеспечения», — отметил он в заявлении.

Dive Insight:

AI меняет то, как инженерные команды выполняют работу и измеряют продуктивность: больше времени уходит на ревью кода, исправление багов и context switching между инструментами. Когда AI генерирует код организации, улучшаются показатели output, сокращаются cycle times, а разработчики сообщают, что чувствуют себя более продуктивными, потому что быстрее проходят этапы работы.

Но 81% руководителей инженерных направлений сказали, что значительная часть времени, сэкономленного на написании кода, теперь тратится на проверку работы AI. Почти треть рабочего дня разработчика уходит на эту «невидимую» работу, которая не отражается в метриках продуктивности, таких как output, выяснил отчет.

«Это не та работа, которую организации пытаются ускорить; это накладные расходы, связанные с этой работой», — говорится в отчете.

По данным отчета HackerRank, в прошлом году ожидания от разработчиков в enterprise-компаниях тоже выросли. Более двух третей разработчиков сказали, что давление по срокам усилилось и проекты нужно сдавать быстрее.

Обязанности инженеров расширились и теперь включают проверку качества и безопасности кода, ответственность за последующие результаты и принятие решений о том, когда доверять AI, а когда его отклонять. У многих enterprise-компаний уже есть зрелые технологические стеки для измерения инженерных результатов, но теперь у них нет подходящих инструментов, чтобы оценить, действительно ли рост продуктивности реален, говорится в отчете Harness.

Технологические лидеры могут обновить системы оценки, например отслеживая скорость поставки кода в организации или то, сколько времени инженеры тратят на проверку результатов AI, говорится в отчете. Руководителям стоит начать с аудита того, что фиксирует их текущая система, и сопоставить это с тем, что создает внедрение AI.

Как и в большинстве сценариев внедрения AI, Harness также рекомендовал предусмотреть больше проверок в области governance и безопасности; кроме того, компания предложила технологическим лидерам вместе с разработчиками выстроить системы и guardrails, по которым их будут оценивать.

Технологический прогресс до сих пор почти не затрагивал инженеров и то, как они работают, сказал Stuart. Появление cloud и интернет-инфраструктуры работало на уровне ниже ролей разработчиков, но AI заставляет отрасль меняться значительно сильнее.

«AI полностью перестраивает работу разработчика», — сказал он. «И системы измерения, на которые отрасль опиралась последние десять лет, не были созданы для этой новой единицы работы».

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Engineering roles shift from developing code to managing AI