Chat GPT, YandexGPT, Midjourney, GigaChat, "Шедеврум" вошли в пятерку самых популярных нейросетей среди российских ИТ-специалистов, в то время как DeepSeek не вошел даже в десятку. Это показало исследование социальной сети для нетворкинга ИТ- и диджитал специальностей Сетка, с результатами которого ознакомилась "Газета.
Ru".На сегодняшний день нейросети в работе используют подавляющее большинство ИТ-специалистов. В основном это "мидлы" и "джуниоры", тогда как сеньор-специалисты используют их заметно реже.
Подавляющее большинство ИТ-специалистов (76%) используют нейросети в работе. Чаще всего их применяют специалисты миддл-грейда (82%) и джуниоры( 75%), реже — сеньоры (68%). В разрезе ИТ-специализаций чаще других нейросети используют дизайнеры (88%) и backend-разработчики (85%), реже — аналитики данных (70%).
Абсолютное большинство респондентов из числа ИТ-специалистов используют в работе Chat GPT (90%). Остальные решения куда менее популярны. Так, YandexGPT и Midjourney используют треть опрошенных. В десятку наиболее используемых нейросетей также вошли GigaChat (20%), "Шедеврум" (17%), Dall-E (16%), Kandinsky (14%), Claude (14%), Microsoft Copilot (8%), Notion AI (8%) и GitHub Copilot (8%).
Еще 16% опрошенных (в совокупности) используют такие сети, как AppMokker, Photoroom AI, Turbotext, Flux, Luma Craftum AI, FRAMER, CodeDesign, DeepSeek, Le Chat felo.ai, Leonardo, Tesseract, Grok, Ideogram, Krea, LLAMA, Stable diffusion, MashaGPT, Нейрокот, Mistral large, Qwen 2.5, Athene V2 Chat, llama 3.3 70b, Monika, Perplexity, Recraft AI, Stable diffusion, Gemini, Suno.ai, Supermaven, "Бегемот" и встроенную нейросеть Photoshop.
Чаще всего нейросети используют для генерации изображений (47% опрошенных, прежде всего дизайнеры), написания кода (42% — в основном разработчики), анализа данных (37% — в основном аналитики и менеджеры проектов), поиска и исправления ошибок в коде (36% — прежде всего разработчики), подготовки документации (36% — в основном менеджеры проектов), написания технических заданий (28% — в основном менеджеры проектов), составления алгоритма работы (25% — в основном проектные менеджеры и разработчики) и рефакторинга кода (19% — прежде всего разработчики).
Реже — для создания презентаций (17% — главным образом проектные менеджеры), составления RoadMap (15% — основном проектные менеджеры и разработчики), прототипирования (14% — в основном разработчики), составления прогнозов развития проекта (14% — в основном проектные менеджеры) и перевода из одного языка программирования в другой (13% — главным образом разработчики и аналитики).
Мужчины заметно чаще женщин отвечали, что используют нейросети для написания кода (52% против 21%) и поиска / исправления ошибок в коде (44% против 18%), а также для анализа данных (41% против 29%) и подготовки документации (40% против 29%). Женщины же чаще мужчин используют нейросети для генерации изображений (61% против 40%), что отчасти отражает гендерный перекос в ИТ-специализациях.
Три четверти опрошенных используют бесплатную версию нейросетей (73%) и лишь каждый четвертый (27%) платит за доступ к полному спектру их функций. Чаще других платные версии используют backend-разработчики (41%) и дизайнеры (37%), а также тимлиды (51%) и сеньоры (33%).
ИТ-специалисты делегируют часть задач нейросетям преимущественно потому, что они упорядочивают информацию и ускоряют ее поиск (69%), ищут и предлагают новые способы решения задачи (58%), выполняют рутинные действия (56%) и оптимизируют рабочую нагрузку (52%).
Почти половина опрошенных ИТ-специалистов проходят либо проходили ранее обучение работе с нейросетями. Свыше трети (36%), в частности, изучают / изучали нейросети по открытым источникам, а каждый восьмой (12%) обучается / обучался платно.
Свежие комментарии