Эндрю Мёрфи в своем эссе If you thought the speed of writing code was your problem разбирает парадокс внедрения ИИ-ассистентов в корпоративную разработку. Компании фиксируют рост объема написанного кода на 40%, однако общая скорость доставки продукта пользователям падает. Механика этого процесса описывается теорией ограничений Элии Голдратта: написание кода практически никогда не является узким горлышком производственной цепи. В результате оптимизация некритичного этапа приводит к тому, что система не становится быстрее, а лишь генерирует избыточный инвентарь в виде незавершенных задач.

Разработчики начинают отправлять пулл-реквесты с недостижимой ранее скоростью, при этом количество ревьюеров и пропускная способность CI/CD пайплайнов остаются прежними. Возникает эффект пробки: код простаивает в очередях на проверку, тестирование и согласование релизов. Автор изначального коммита успевает переключить контекст на новые задачи, что многократно усложняет внесение правок, а ревьюеры из-за перегрузки начинают одобрять изменения формально. Ситуация усугубляется тем, что сгенерированные алгоритмами фрагменты часто остаются не до конца понятыми самими авторами, что увеличивает время на отладку системных сбоев.

Настоящими ограничениями в большинстве команд остаются процессы постановки задач и развертывания готовых решений. Неясные требования, отсутствие аналитики реального использования и абстрактные спецификации приводят к тому, что инженеры принимают десятки микрорешений наугад. Использование ИИ в подобных условиях означает лишь ускоренную автоматизацию создания изначально неверно спроектированного продукта. Физический набор символов занимает малую часть всего цикла разработки, тогда как основное время написанный функционал статично ожидает ручного вмешательства на различных этапах конвейера.