ИИ преображает работу в сфере технологий, но несмотря на рост распространения, сохраняются проблемы с потерями рабочих мест и недоверия. AI is transforming tech work, but job losses and trust gaps persist despite rising adoption.

Новое исследование Google показывает, что 90% технических работников в мире используют АИ на работе, что на 14% больше, чем в прошлом году, главным образом для кодирования, документирования и отладки, с инструментами, такими как Gemini Code Assistance, широко применяются в инженерных командах. A new Google study finds 90% of tech workers globally use AI at work, up 14% from last year, primarily for coding, documentation, and debugging, with tools like Gemini Code Assist widely adopted across engineering teams. Несмотря на высокий уровень использования, доверие к коду, созданному АИ, по-прежнему является смешанным: лишь 20% из них выражают твердую уверенность и, как сообщается, минимально повысится качество кода. Despite high usage, trust in AI-generated code remains mixed, with only 20% expressing strong confidence and minimal reported improvements in code quality. Эксперты отмечают, что МА способна решать сложные задачи, но все еще требует надзора со стороны человека. Experts note AI is capable of complex tasks but still requires human oversight. Этот сдвиг совпадает с резким сокращением числа рабочих мест в области программного обеспечения - на 71% с начала 2022 года - и ростом безработицы среди последних выпускников в области информатики, превысив показатели в некоторых гуманитарных областях. The shift coincides with a sharp decline in software job listings—down 71% since early 2022—and rising unemployment among recent computer science graduates, surpassing rates in some humanities fields. Хотя ИИ рассматривается как автоматизация повторяющейся работы, сохраняются опасения по поводу перемещения рабочих мест, пробелов в квалификации и индустриальной рекламы, способствующей принятию. While AI is seen as automating repetitive work, concerns persist over job displacement, skill gaps, and industry hype driving adoption. Технологические компании и стартапы по-прежнему конкурируют для того, чтобы предложить инструменты кодирования АИ, однако долгосрочный успех зависит от более широких изменений процессов, подготовки кадров и доказанной ценности помимо экспериментальных программ. Tech companies and startups continue competing to offer AI coding tools, but long-term success depends on broader process changes, training, and proven value beyond pilot programs.