В Airbnb ИИ генерирует 60 % нового кода и решает 40 % запросов поддержки

Airbnb раскрыла масштабы использования ИИ при разработке. По данным отчёта за Q1 2026, 60 % кода, написанного инженерами компании, было сгенерировано с помощью ИИ-моделей. Параллельно компания внедрила ИИ-ассистентов в техподдержку — модели решают примерно 40 % всех запросов.

ИИ-разработка в масштабе

Инженеры Airbnb используют ИИ-кодеры на всех этапах цикла разработки: от генерации заготовок и шаблонов до рефакторинга существующего кода и оптимизации производительности. Модели экономят время на рутинных операциях — написание boilerplate-кода, документирование API, генерация unit-тестов. Это особенно полезно при масштабировании, когда нужно быстро расширить функциональность существующего продукта. Компания отметила, что ИИ освобождает инженеров для более творческой работы: архитектурные решения, планирование расширения систем, code review. При этом компания не снизила требования к качеству — код, генерированный ИИ, проходит те же проверки, что и написанный человеком. Каждый вывод модели рецензируется опытным инженером перед слиянием в главную ветку.

ИИ в техподдержке: масса новых возможностей В отделе поддержки клиентов

Airbnb запустила ИИ-агентов, которые анализируют входящие запросы и решают стандартные задачи. Автоматизация берёт на себя ответы на вопросы о правилах бронирования, помощь при расчётах сборов, восстановление доступа к аккаунту, информацию о политике отмены. Примерно 40 % запросов закрываются без участия человека за считанные секунды. Это освобождает менеджеров поддержки для сложных ситуаций: конфликты между хозяевами и гостями, нестандартные требования, жалобы на сервис. Техподдержка становится более сосредоточена на том, чтобы сохранять отношения с пользователями, а не просто отвечать на шаблонные вопросы. Время отклика на критичные проблемы сократилось на треть.

Индустрия следует примеру Airbnb не первая и не последняя.

Крупные tech-компании раскрыли похожие инициативы: Google расширяет ИИ для автогенерации тестов, документации и рефакторинга legacy-кода Microsoft встраивает Copilot глубже в Visual Studio и облачные сервисы Azure Spotify внедрила ИИ для контроля качества кода и поиска потенциальных проблем Meta использует ИИ для статического анализа и выявления уязвимостей Большинство компаний сообщают об ускорении цикла разработки на 20–40 % без видимого снижения качества. Более того, количество критичных багов в production не выросло, иногда даже снизилось благодаря лучшему автоматизированному тестированию.

Что это значит ИИ-кодеры переходят из фазы экспериментов в стандартный

инструмент для крупных tech-компаний. Когда Airbnb способна поручить машинам три пятых новой разработки, это меняет определение работы инженера: техники становятся архитекторами, ревьюерами, наставниками. Для стартапов отставание от этого тренда быстро становится конкурентным недостатком по скорости и цене разработки.