В Google уже больше 75% нового программного кода пишет ИИ
Технологический гигант Google совершил качественный скачок в автоматизации разработки, доверив искусственному интеллекту создание трех четвертей своего программного обеспечения. Как сообщает издание The Decoder, в настоящее время более 75% нового кода компании генерируется алгоритмами и лишь затем проходит проверку живыми инженерами. Темпы этой экспансии впечатляют: еще в октябре 2024 года доля «машинного» кода составляла 25%, а к осени 2025 года достигла половины от общего объема.
Генеральный директор Google Сундар Пичаи в своем недавнем блоге подчеркнул, что корпорация переходит к использованию так называемых «агентных воркфлоу» (agentic workflows). В этой парадигме системы ИИ перестают быть просто продвинутыми автодополнителями текста и начинают функционировать как автономные субъекты, способные решать комплексные задачи с минимальным вмешательством человека. Одним из ярких примеров эффективности такого подхода стала масштабная миграция кода, которую удалось завершить в шесть раз быстрее, чем годом ранее, благодаря связке разработчиков и ИИ-агентов.
Борьба за лидерство в автоматизации кодинга
Для оптимизации внутренних процессов инженеры Google преимущественно используют собственные LLM семейства Gemini. Однако в индустрии сложилась любопытная ситуация, когда даже внутри технологического лидера нет монолитного единства в выборе инструментов. Согласно отчету Business Insider, некоторым сотрудникам подразделения Google DeepMind разрешено использовать Claude Code от конкурента Anthropic, что может косвенно указывать на наличие определенных пробелов в функциональности собственных решений компании.
Разрыв в качестве инструментов для написания кода между Google и Anthropic стал настолько заметным, что внутри DeepMind была сформирована специальная элитная группа. Ее основной задачей является сокращение этого отставания и создание по-настоящему конкурентоспособного внутреннего продукта, который избавит сотрудников от необходимости поглядывать в сторону сторонних решений. Хронология развития событий показывает, что Google стремится не просто внедрить ИИ, а полностью перестроить инженерную культуру вокруг него.
Пока компания хвастается скоростью миграции кода, использование инструментов конкурентов внутри DeepMind выдает реальное положение дел — собственные модели все еще пасуют перед сложной логикой. Рост производительности здесь куплен ценой накопления скрытого технического долга, который ИИ-агенты пока не научились осознавать. Масштаб велик, но качество этой массы кода остается на совести перегруженных ревьюеров.
Переход на агентные рабочие процессы ставит перед индустрией важный вопрос о трансформации роли программиста. Если раньше основной ценностью было умение писать чистый и эффективный код, то теперь фокус смещается в сторону умения проверять, интегрировать и направлять работу нейросетей. Человеческий фактор остается критическим звеном в цепочке безопасности и качества, выполняя роль финального фильтра перед запуском кода в продакшн.
Несмотря на высокую степень автоматизации, Google продолжает инвестировать в развитие специализированных ИИ-команд. Очевидно, что гонка вооружений в сфере AI coding только набирает обороты, и текущие 75% — это не финал, а лишь промежуточный этап на пути к созданию сред разработки, где человек будет выступать скорее в роли архитектора смыслов, нежели рядового исполнителя строк кода.
