Как ИИ ускоряет разработку ПО до бешеных скоростей?

Циклы разработки и развертывания программного обеспечения продолжают ускоряться, во многом благодаря искусственному интеллекту (ИИ), который может генерировать код и вносить предложения. Но даже при такой гиперпродуктивности ИТ-менеджеры и руководители компаний по-прежнему озадачены тем, как измерить влияние ИИ.

Таковы результаты нового опроса 5 315 руководителей и ИТ-специалистов компании GitLab, посвященного вопросам производительности разработки ПО и DevSecOps. Разработка с помощью искусственного интеллекта стала нормой - 78% респондентов заявили, что в настоящее время используют искусственный интеллект в разработке ПО или планируют это сделать в ближайшие два года, по сравнению с 64% в 2023 году, говорится в исследовании. Кроме того, 67% опрошенных утверждают, что жизненный цикл разработки программного обеспечения в настоящее время в основном или полностью автоматизирован.

Внедрение искусственного интеллекта может ускорить разработку программного обеспечения до сверхвысоких скоростей. Поразительно, но большинство руководителей (69%) отмечают, что они создают программное обеспечение в два раза быстрее, чем в прошлом году. Кроме того, ИТ-специалистам требуется больше времени, чтобы справиться с поставленными задачами. Более половины (52%) утверждают, что на привлечение новых разработчиков уходит более трех месяцев - по сравнению с 42% год назад.

Руководители высшего звена относятся к ИИ гораздо более настороженно, чем их сотрудники. Большинство руководителей (56%) считают, что внедрение ИИ в жизненный цикл разработки программного обеспечения рискованно с точки зрения конфиденциальности и безопасности данных. В отличие от них, только 40% профессионалов испытывают подобные опасения.

Руководители также больше беспокоятся о навыках работы с ИИ: 35% назвали препятствием для использования ИИ отсутствие соответствующих навыков для применения ИИ или интерпретации результатов ИИ. С этим согласны только 26% ИТ-специалистов.

Респонденты, использующие ИИ для разработки программного обеспечения (43%), гораздо чаще, чем те, кто не использует ИИ (20%), говорят, что подготовка разработчиков обычно занимает меньше месяца. Исследование выявило тот же эффект в отношении использования платформы DevSecOps: 44% респондентов, использующих платформу в настоящее время, заявили, что подготовка разработчиков занимает менее месяца, по сравнению с 20% респондентов, не использующих платформу.

Исследование также показало, что наиболее популярным применением ИИ в ИТ-компаниях является генерация кода, а также предоставление пояснений по его работе. Что касается будущей работы, то наибольшее количество людей хотели бы, чтобы ИИ помог им достичь показателей прогнозирования и производительности.

Как ИИ используется в разработке

• Генерация кода и предложение/дополнение кода: 47%
• Объяснения того, как работает тот или иной фрагмент кода: 40%
• Резюме изменений в коде: 38%
• Чат-боты, позволяющие пользователям задавать вопросы в документации, используя естественный язык: 35%
• Резюме обзоров кода: 35%

Что ИТ-специалисты и руководители хотят видеть в искусственном интеллекте

• Прогнозирование показателей производительности и выявление аномалий на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения: 38%
• Объяснения того, как можно использовать уязвимость и как ее устранить: 37%
• Чат-боты, позволяющие пользователям задавать вопросы в документации, используя естественный язык: 36%
• Предложения о том, кто может рецензировать изменения в коде: 34%
• Исправление ошибок: 31%

Безопасность цепочки поставок программного обеспечения является потенциально слабым местом: 67% специалистов сообщают, что четверть или более кода, над которым они работают, получена из библиотек с открытым исходным кодом. В то же время только 21% организаций в настоящее время используют библиотеку материалов программного обеспечения (SBOM) для документирования состава своего программного обеспечения.

Руководители говорят, что производительность разработчиков - важнейшая операционная метрика, но многие не знают, как ее измерить. Чуть больше половины руководителей (51%) утверждают, что их текущие методы измерения производительности разработчиков несовершенны, или хотят ее измерить, но не знают, как это сделать. По меньшей мере 45% признают, что они даже не измеряют производительность разработчиков в сравнении с бизнес-результатами.

Большинство руководителей (55%) согласны с тем, что производительность разработчиков важна, а 57% согласны с тем, что измерение этой производительности является ключом к росту бизнеса. Только 42% в настоящее время измеряют производительность разработчиков в своей организации и довольны своим подходом. Более трети (36%) считают, что их методы измерения производительности разработчиков несовершенны, а 15% хотят измерить производительность разработчиков, но не знают, как это сделать.