不利になるとは限らず、むしろ「うまく使える人」として評価されることが多いです。
今の現場だと、コーディング支援(雛形生成、リファクタ、バグ修正案、正規表現、テスト、アクセシビリティ指摘、文章のたたき台)に生成AIを使うのはかなり一般的です。VSCode系の補助やチャット型を「調べ物と下書き」に使い、最後は人が設計判断と品質担保をする、という認識が主流です。
転職で見られるのは「AIを使ったか」より「成果物の品質と説明力」です。例えば、レスポンシブ設計、可読性、命名、コンポーネント設計、保守性、表示速度、SEO、アクセシビリティ、ブラウザ差異の吸収、要件に対する判断などが説明できれば、AI使用自体はマイナスになりにくいです。逆に、AIっぽい出力をそのまま貼っただけで破綻している、根拠が説明できない、だと不利になります。
嫌われやすいのは「著作権と社内情報」の部分です。特に画像生成は学習元や利用規約の問題が絡みやすく、クライアントワークでは避ける会社もあります。一方で、コード補助は画像ほど揉めにくいですが、機密情報を入力しない運用や、最終的なレビュー責任は人が持つ、という前提が求められます。
まとめると、AIは既に「使っている人が多い道具」で、評価が割れるのは道具そのものではなく使い方と説明できる中身、という感じです。