Создайте новое будущее с нашими решениями
Рост популярности ИИ в программировании: рынок, инструменты и тенденции
“
В этой статье вы узнаете о лучших инструментах с искусственным интеллектом для программистов, которые повышают продуктивность и качество разработки.
Введение
Наша команда занимается анализом венчурного рынка. Помимо основной работы, мы также обучаемся в ведущих университетах по направлениям, связанным с анализом данных и экономикой. За последнее время мы уделили много внимания интеграции современных программ искусственного интеллекта в рабочие процессы компании. В этом материале мы рассмотрим рынок программных продуктов, связанных с искусственным интеллектом, а также некоторые инструменты, которые команда использует в повседневной разработке программного обеспечения.
Обзор рынка: рост популярности инструментов для разработчиков на базе искусственного интеллекта
Искусственный интеллект быстро меняет сферу разработки программного обеспечения, создавая растущий рынок инструментов для программистов с поддержкой ИИ. К середине 2025 года мировой объём этого рынка оценивается примерно в 4–5 миллиардов долларов. Прогнозы роста впечатляют — ожидается, что к 2034 году рынок может достичь более 29 миллиардов долларов при ежегодном росте свыше 22%. Сейчас Северная Америка (в первую очередь США) занимает примерно 35% от всего рынка, поскольку американские технологические компании и стартапы активно инвестируют в решения по программированию на базе искусственного интеллекта. Ожидается, что лидерство США сохранится, что будет способствовать развитию новых технологий и массовому внедрению инструментов для разработчиков на базе ИИ.
Примечание: Более трёх четвертей разработчиков уже используют или планируют использовать инструменты программирования с искусственным интеллектом, что говорит о серьёзных изменениях в отрасли.
Аналитики ожидают устойчивого глобального роста рынка таких инструментов. Согласно отдельным исследованиям, темпы среднегодового роста этого сегмента составят примерно 23–27% на протяжении ближайших лет. Такой всплеск связан с высокой потребностью в повышении производительности программистов и ощутимой пользой от внедрения искусственного интеллекта — исследования показывают, что ИИ-ассистенты способны ускорять выполнение задач по программированию более чем на 50%.
Примечание: Более трёх четвертей разработчиков уже используют или планируют использовать инструменты программирования с искусственным интеллектом, что говорит о серьёзных изменениях в отрасли.
Аналитики ожидают устойчивого глобального роста рынка таких инструментов. Согласно отдельным исследованиям, темпы среднегодового роста этого сегмента составят примерно 23–27% на протяжении ближайших лет. Такой всплеск связан с высокой потребностью в повышении производительности программистов и ощутимой пользой от внедрения искусственного интеллекта — исследования показывают, что ИИ-ассистенты способны ускорять выполнение задач по программированию более чем на 50%.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Инструменты искусственного интеллекта, преобразующие рабочий процесс разработчиков
Интеллектуальное автодополнение и генерация кода
Самыми распространёнными инструментами с искусственным интеллектом для разработчиков являются ассистенты автодополнения кода — это своеобразные “ИИ-напарники по программированию”, которые предлагают варианты кода по мере его набора. Например, такие решения как GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Codeium и другие используют крупные языковые модели, которые были обучены на миллиардах строк кода, чтобы предсказывать последующие строки или даже создавать целые функции по запросу. Это намного превосходит стандартное автодополнение, встроенное в среды разработки (IDE). Например, GitHub Copilot, построенный на моделях Codex/GPT от OpenAI, способен превращать комментарии на обычном языке в готовый к исполнению код на разных языках прямо в Visual Studio Code или IDE от JetBrains. Аналогично, Amazon CodeWhisperer встроен в среды разработки вроде VS Code и IntelliJ, обеспечивая предложения в режиме реального времени и оптимизируя работу с API AWS.
Особого внимания заслуживает также Cursor — редактор кода с поддержкой искусственного интеллекта, который включает встроенный чат и автодополнение. Построенный на интерфейсе, похожем на VS Code, Cursor предлагает контекстные подсказки по коду и помощь в рефакторинге. Недавно данный инструмент стал заметен на рынке, достигнув годовой выручки в $200 миллионов и успешно завершив раунд финансирования на сумму $625 миллионов при оценке почти $10 миллиардов.
Разработчики активно внедряют такие ИИ-ассистенты в практику. Согласно опросам, около 44% программистов уже используют ИИ, а ещё 26% планируют это сделать. По данным GitHub, пользователи Copilot выполняют задачи на 55% быстрее, а по данным Amazon, разработчики с CodeWhisperer завершают задачи на 57% быстрее и успешнее. Благодаря этим инструментам, рутинные и синтаксические задачи можно автоматизировать, а разработчики могут уделять больше внимания архитектуре и логике приложений.
Популярные инструменты автодополнения кода:
Самыми распространёнными инструментами с искусственным интеллектом для разработчиков являются ассистенты автодополнения кода — это своеобразные “ИИ-напарники по программированию”, которые предлагают варианты кода по мере его набора. Например, такие решения как GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Codeium и другие используют крупные языковые модели, которые были обучены на миллиардах строк кода, чтобы предсказывать последующие строки или даже создавать целые функции по запросу. Это намного превосходит стандартное автодополнение, встроенное в среды разработки (IDE). Например, GitHub Copilot, построенный на моделях Codex/GPT от OpenAI, способен превращать комментарии на обычном языке в готовый к исполнению код на разных языках прямо в Visual Studio Code или IDE от JetBrains. Аналогично, Amazon CodeWhisperer встроен в среды разработки вроде VS Code и IntelliJ, обеспечивая предложения в режиме реального времени и оптимизируя работу с API AWS.
Особого внимания заслуживает также Cursor — редактор кода с поддержкой искусственного интеллекта, который включает встроенный чат и автодополнение. Построенный на интерфейсе, похожем на VS Code, Cursor предлагает контекстные подсказки по коду и помощь в рефакторинге. Недавно данный инструмент стал заметен на рынке, достигнув годовой выручки в $200 миллионов и успешно завершив раунд финансирования на сумму $625 миллионов при оценке почти $10 миллиардов.
Разработчики активно внедряют такие ИИ-ассистенты в практику. Согласно опросам, около 44% программистов уже используют ИИ, а ещё 26% планируют это сделать. По данным GitHub, пользователи Copilot выполняют задачи на 55% быстрее, а по данным Amazon, разработчики с CodeWhisperer завершают задачи на 57% быстрее и успешнее. Благодаря этим инструментам, рутинные и синтаксические задачи можно автоматизировать, а разработчики могут уделять больше внимания архитектуре и логике приложений.
Популярные инструменты автодополнения кода:
- GitHub Copilot — предлагает подсказки в реальном времени, режим общения с ассистентом (Copilot Chat) и в будущем возможность генерации пользовательских интерфейсов по изображениям.
- Amazon CodeWhisperer — даёт подсказки прямо во время работы, дополнительно проверяя безопасность кода.
- TabNine и Codeium — альтернативные ассистенты; Codeium отличается бесплатной версией с поддержкой более 70 языков программирования.
- JetBrains AI Assistant и VS IntelliCode — улучшают автодополнение непосредственно в средах разработки.
- Cursor — предоставляет встроенный чат и контекстные подсказки по коду, а также интуитивно понятный интерфейс с фиксированной ежемесячной платой (около $20 в месяц).
Отладка и тестирование с помощью искусственного интеллекта
Искусственный интеллект используется не только для написания нового кода — он помогает разработчикам находить и исправлять ошибки в уже существующих проектах. Современные среды разработки содержат инструменты на базе ИИ, которые анализируют сообщения об ошибках, отслеживают логику работы программ и предлагают возможные решения. Например, такие инструменты, как DeepCode (теперь входит в состав Snyk) и ранее существовавший Kite, продемонстрировали возможность обнаружения ошибок в реальном времени непосредственно в редакторах кода.
Автоматизированное тестирование также становится всё более популярным направлением. Такие решения, как Diffblue Cover, используют искусственный интеллект для автоматического написания тестов JUnit для Java, что позволяет экономить время и обеспечивает более полное покрытие кода тестами. Появляются и новые компании, такие как CodiumAI, которые разрабатывают инструменты для создания тестовых сценариев на основе технических спецификаций, что помогает ещё больше упростить и автоматизировать рутинные задачи.
Автоматизированное тестирование также становится всё более популярным направлением. Такие решения, как Diffblue Cover, используют искусственный интеллект для автоматического написания тестов JUnit для Java, что позволяет экономить время и обеспечивает более полное покрытие кода тестами. Появляются и новые компании, такие как CodiumAI, которые разрабатывают инструменты для создания тестовых сценариев на основе технических спецификаций, что помогает ещё больше упростить и автоматизировать рутинные задачи.
Проверка кода и анализ качества с помощью искусственного интеллекта
Искусственный интеллект также активно применяется при анализе и проверке кода. Такие инструменты, как Amazon CodeGuru Reviewer, используют машинное обучение для проверки кода, выявляя ошибки, неэффективные участки и уязвимости в безопасности. Аналогично, технология DeepCode AI от Snyk сочетает символьный анализ и генеративные модели ИИ для обнаружения проблем и предложений по их устранению.
Кроме того, искусственный интеллект может быть полезен и в следующих задачах:
Кроме того, искусственный интеллект может быть полезен и в следующих задачах:
- Автоматизированный рефакторинг: выдаёт рекомендации по улучшению структуры и чистоты кода.
- Генерация документации: автоматически создаёт описания функций и комментарии.
- Краткие сводки по pull request: составляет короткие обзоры изменений для ускорения процесса проверки кода.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
В центре внимания: Cline — автономный агент кодирования в вашей IDE
Одним из самых продвинутых примеров применения искусственного интеллекта в программировании является Cline — ассистент на основе ИИ, работающий как автономный помощник внутри среды разработки. В виде расширения для VS Code этот инструмент не ограничивается простыми подсказками: он способен писать код, редактировать файлы, выполнять команды и проводить отладку с минимальным участием пользователя.
Основные возможности Cline:
Пользователи отмечают, что Cline помогает ускорять решение сложных задач и снимает нагрузку с рутинных этапов разработки.
Основные возможности Cline:
- Глубокая интеграция с IDE: отслеживает состояние рабочей среды в VS Code и может изменять сразу несколько файлов;
- Выполнение терминальных команд: запускает сборку, тестирование или сервер разработки и самостоятельно реагирует на результаты;
- Веб-отладка: осуществляет запуск браузера без интерфейса, чтобы имитировать действия пользователей и находить проблемы;
- Автономная работа: планирует и выполняет многошаговые задачи, уточняя действия с помощью подтверждения пользователя.
Пользователи отмечают, что Cline помогает ускорять решение сложных задач и снимает нагрузку с рутинных этапов разработки.
За пределами генерации кода: другие инструменты ИИ для разработчиков
Не все инструменты на основе искусственного интеллекта для разработчиков сосредоточены исключительно на генерации кода. Многие из них направлены на разные этапы процесса разработки:
- ИИ для тестирования: такие решения, как Diffblue Cover и функция генерации тестов в GitHub Copilot, автоматически пишут модульные тесты.
- ИИ для проверки кода и безопасности: Amazon CodeGuru Reviewer и технология DeepCode AI от Snyk помогают находить ошибки и уязвимости в процессах CI/CD.
- Документация и управление знаниями: инструменты вроде Sourcegraph Cody и Mintlify автоматически создают техническую документацию и поддерживают поиск информации на естественном языке.
- DevOps и управление проектами: новые системы внедряют искусственный интеллект в рабочие процессы CI/CD, планирование спринтов и оптимизацию использования облачных ресурсов.
Новые тенденции и что нас ждет в будущем
Сфера инструментов для программирования на основе искусственного интеллекта развивается очень быстро. Ключевые тенденции включают в себя:
Общая тенденция очевидна: искусственный интеллект становится незаменимым инструментом для автоматизации рутинных задач и повышения качества программного обеспечения.
- ИИ-агенты в средах разработки: будущие инструменты будут стремиться к созданию автономных агентов, которые смогут выполнять сложные задачи с минимальным вмешательством пользователя. Обновлённые функции Copilot X от GitHub уже указывают на это направление.
- Более глубокая интеграция в рабочие процессы: ведущие среды разработки внедряют функции искусственного интеллекта напрямую — от подсказок кода в реальном времени до автоматического создания документации и генерации сообщений для коммитов.
- Новые участники рынка и открытые модели: такие решения, как Ghostwriter от Replit, Studio Bot от Google и открытые модели вроде Code Llama от Meta, расширяют рынок и уменьшают зависимость от закрытых API.
- Комплексный анализ кода: в будущем инструменты на основе ИИ смогут анализировать всю кодовую базу для предоставления рекомендаций по архитектуре, оптимизации производительности и лучшим практикам.
Общая тенденция очевидна: искусственный интеллект становится незаменимым инструментом для автоматизации рутинных задач и повышения качества программного обеспечения.
Сравнение основных инструментов для разработчиков искусственного интеллекта
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Заключение
Рынок программных решений на базе искусственного интеллекта стремительно развивается и меняется каждый день, что подчёркивает их огромную ценность для повышения продуктивности и оптимизации сложных рабочих процессов. На основе нашего опыта интеграции современных ИИ-инструментов в рабочие процессы и наблюдения за их возможностями в разработке программного обеспечения мы уверены: использование искусственного интеллекта стало не просто возможностью, а необходимостью. В дальнейшем, по нашему мнению, такие технологии будут и дальше активно преобразовывать отрасль, открывая новые возможности и стимулируя инновации во всех направлениях разработки.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи