По результатам исследования, основанного на отзывах более 39 000 специалистов из компаний самых разных отраслей и всех размеров, искусственный интеллект значительно влияет на эффективность разработчиков и команд (спасибо Кэп, мы догадывались). При этом на скорость доставки софта потребителям и развитие продуктов ИИ пока не оказывает положительного эффекта и даже наоборот. Вот тут уже интереснее.

Dora (DevOps Research and Assessment), исследовательская команда Google Cloud, на протяжении 10 лет собирает данные и выявляет тренды в разработке и доставке (delivery) программного обеспечения. Ниже мы (команда ТГ-канала AI4Dev от Artezio следит за отчетами Dora уже второй год) отобрали, перевели и прокомментировали самое интересное о влиянии AI на разработку из нового отчета за 2024 год.

Общие тенденции

В 2023 году ИИ был лишь одной из технологий, упомянутых в отчете, которые ускоряют разработку и доставку (Accelerate State of DevOps Report), но уже в 2024 году он занял центральное место. ИИ — больше не что-то из будущего. Он уже стал частью нашей жизни, и бизнес активно к этому приспосабливается. Компании из разных отраслей активно меняют приоритеты развития, чтобы глубже интегрировать ИИ в свои продукты и услуги. Разработчики всё чаще используют ИИ для выполнения текущих задач и отмечают рост продуктивности благодаря этому. Важно, что среди специалистов распространено мнение: ИИ — это не просто инструмент, а необходимость для сохранения конкурентоспособности. Это убеждение мотивирует и компании, и сотрудников ускорять внедрение технологий ИИ.

81% компаний уже пересмотрели свои приоритеты, чтобы шире использовать ИИ в своих продуктах и услугах, а почти половина из них (49,2%) считают эти изменения значительными. Лишь 3% организаций сокращают работу с ИИ. При этом 78% опрошенных доверяют своим компаниям, что те честно рассказывают, как планируют использовать и уже используют ИИ.

Смена приоритетов в сторону AI (Dora, 2024)
Смена приоритетов в сторону AI (Dora, 2024)

ИИ внедряется повсеместно, но темпы разные

Во всех отраслях участники опроса отметили одинаково высокий уровень зависимости от ИИ в повседневной работе. Это говорит о том, что адаптация ИИ происходит равномерно во всех секторах, независимо от различий в регулировании и инновациях.

Однако есть различия по размеру компаний: в крупных организациях ИИ используется реже, что связано с их сложностью и высокими затратами на координацию. В компаниях поменьше внедрение идет быстрее, что подтверждается данными и прошлых исследований.

ИИ стал важным инструментом для разработчиков: 75,9% опрошенных используют его в своей работе хотя бы частично. Наиболее популярные задачи, в которых помогает ИИ:

  • Написание кода

  • Саммаризация информации

  • Объяснение незнакомого кода

  • Оптимизация кода

  • Документирование

  • Написание тестов

  • Отладка

  • Анализ данных

 Особенно востребован ИИ для написания кода (74,9%) и саммаризации  (71,2%).

Использование ИИ по типам задач - Dora 2024
Использование ИИ по типам задач - Dora 2024

ИИ: драйверы внедрения

Решение внедрить ИИ часто связано с конкурентным давлением и необходимостью соответствовать стандартам отрасли. Для компаний ИИ стал не только инструментом, но и маркетинговым преимуществом: "Если конкуренты внедрят ИИ раньше нас, мы можем остаться позади".

На уровне разработчиков владение ИИ воспринимается как новый стандарт профессии. Один из участников отметил: "Если не начать использовать ИИ сейчас, скоро окажешься вне игры".

Разработчики считают, что ИИ повышает продуктивность

ИИ приносит заметные результаты: 75% участников опроса отметили рост продуктивности благодаря ИИ за последние три месяца. Более трети из них оценивают этот прирост как значительный или даже экстремальный:

  • 25% сообщили о умеренном росте,

  • 10% — об экстремальном увеличении продуктивности

Лишь менее 10% отметили незначительное снижение продуктивности из-за ИИ.

ИИ становится мощным инструментом, который помогает разработчикам работать быстрее и эффективнее.

Восприятие изменения продуктивности с ИИ (Dora, 2024)
Восприятие изменения продуктивности с ИИ (Dora, 2024)

ИИ: доверие к коду

Наибольший рост продуктивности от ИИ наблюдается у специалистов по безопасности, системных администраторов и full-stack разработчиков. Мобильные разработчики, DevOps/SRE и проектные менеджеры отмечают меньший эффект.

ИИ заметно улучшает написание кода: 67% участников отметили положительное влияние ИИ-инструментов, а 10% даже зафиксировали экстремальное улучшение. Только 5% сообщили, что ИИ как-то мешает им писать код.

Что касается доверия к коду, созданному ИИ, 87,9% участников доверяют ему в какой-то степени, но 39,2% всё же выражают низкий или нулевой уровень доверия.

Доверие к качеству AI кода - Dora 2024
Доверие к качеству AI кода - Dora 2024

ИИ: ожидания на будущее

ИИ уже серьёзно изменил работу программистов, и эта тенденция продолжит расти. Большинство опрошенных считают, что ИИ улучшит качество продуктов в ближайшие годы, но прогнозы на более длительную перспективу менее оптимистичны.

Через 5 лет респонденты ожидают, что ИИ окажет негативное влияние на карьеру, экологию и общество. Несмотря на такие преимущества, как повышение производительности, многие видят риски, которые могут проявиться в будущем.

ИИ обещает прогресс, но требует осознанного подхода к его внедрению.

ИИ и качество кода: реальное улучшение или смещение стандартов?

ИИ помогает разработчикам работать с кодом и документацией, которые ранее могли считаться низкокачественными. Возникают следующие вопросы.

  • Улучшает ли ИИ качество работы, или мы просто научились использовать то, что раньше считали неподходящим?

  • Не занижаем ли мы стандарты, потому что ИИ делает любую информацию проще и понятнее?

Ответы и "да", и "нет" могут быть верны одновременно. ИИ действительно упрощает работу с кодом, но не теряем ли мы в этом процессе высокие требования к качеству?

ИИ может вредить производительности доставки (Delivery) ПО

В последние годы метрики доставки ПО показывают, что производительность (throughput) и стабильность (stability) начинают становиться не зависимыми друг от друга.

Хотя связь между ними всё ещё существует, новые данные указывают, что эти показатели следует рассматривать по отдельности, особенно с учётом влияния ИИ.

ИИ может ускорять процессы, но это не всегда означает стабильность. Важно учитывать оба аспекта для успешной доставки ПО.

Наши исследования показали, что внедрение ИИ негативно влияет на производительность доставки ПО.

  • Скорость доставки (throughput) уменьшается на 1,5% за каждые 25% роста внедрения ИИ.

  • Стабильность доставки (stability) снижается на 7,2% за тот же уровень внедрения.

Хотя ИИ улучшает такие процессы, как качество кода, документации и скорость ревью (что раньше всегда коррелировало со скоростью Delivery), это не приводит к улучшению показателей доставки. Мы предполагаем, что проблема может быть связана с ростом объёма изменений из-за увеличения скорости разработки, что противоречит ключевому принципу DORA — важности малых партий изменений.

ИИ — полезный инструмент, но он требует осознанного подхода к управлению процессами.

Изменения Delivery Throughput и Stability при увеличении внедрения AI на 25% (Dora, 2024)
Изменения Delivery Throughput и Stability при увеличении внедрения AI на 25% (Dora, 2024)

ИИ улучшает команды и компании, но не продукты

Многие компании активно внедряют искусственный интеллект, но влияние на качество продуктов пока неочевидно. Рассмотрим, как ИИ влияет на разные уровни деятельности.

Производительность организаций
Организации, использующие ИИ, отмечают прирост производительности: улучшение операционной эффективности, увеличение прибыли, доли рынка и удовлетворенности клиентов. Примерный прирост составляет 2,3% при увеличении уровня внедрения ИИ на 25%.

Производительность команд
Команды, применяющие ИИ, становятся более эффективными. Улучшается их способность к сотрудничеству, адаптации, инновациям и распределению задач. Прирост составляет около 1,4% при том же уровне внедрения ИИ.

Производительность продуктов
На уровне продуктов такой явной корреляции пока не наблюдается. Вероятно, это связано с тем, что успех продукта зависит не только от технических процессов, но и от творческого подхода, пользовательского опыта и интуиции, которые пока сложно автоматизировать с помощью ИИ.

Ключевые факторы
ИИ улучшает процессы обмена знаниями, принятия решений и управления, что положительно влияет на команды и организации. Однако создание продукта требует стабилизации рабочих процессов и технических изменений, которые занимают время.

Взаимосвязь
Результаты на уровнях организации, команды и продукта тесно связаны. Сильные команды создают качественные продукты, а успешные организации обеспечивают командам ресурсы. Слабые продукты или организационные проблемы могут тормозить успех.

Выводы
ИИ находится на этапе активного внедрения. Его влияние на процессы разработки и качество продуктов может проявиться позже, когда подходы к использованию технологий станут более зрелыми. Сейчас ИИ приносит наибольшую пользу в области управления и командной работы, и это создает основу для улучшений в продуктах в будущем.

Повышение эффективности организаций, команд и продуктов при увеличении внедрения AI на 25% (Dora, 2024)
Повышение эффективности организаций, команд и продуктов при увеличении внедрения AI на 25% (Dora, 2024)
Адаптация и эффективность использования AI в командах и продуктах идет не по одинаковым кривым  (Dora, 2024)
Адаптация и эффективность использования AI в командах и продуктах идет не по одинаковым кривым (Dora, 2024)

Комментарий от AI4Dev

Я отмечу, что результаты исследования совпадают с тем, что мы видим в процессах у нас, наших заказчиков и наших коллег.

В английском часто используют словосочетание disruptive technology. На русский это обычно переводится как «прорывные технолгии», но дословный  перевод — "разрушающие технологии",  т.е. технологии, настолько сильно меняющие процессы, что все старые подходы становятся бессмысленными. Футурологи, философы и CEO ИТ-гигантов неоднократно заявляли, что появление LLM преобразит мир больше, чем изобретение электричества или даже появление огня.  Большинство компаний увеличивает инвестиции в ИИ и эти инвестиции зачастую вызваны не расчётами, как  ИИ позволит сократить расходы или увеличить прибыль, но опасениями, что ИИ — настолько мощная и все меняющая технология, что если сейчас отстать от конкурентов, то потом их будет уже не догнать.

Снижение показателей Delivery

С ИИ программисты успевают создать больше кода, больше изменений. Аналогия — вы пускаете больший напор по старому водопроводу, он не рассчитан на такие мощности, вполне логично, что что-то идет не так. Повышение эффективности в доставке (и, вероятно, в продуктах) лежит в обновлении методологий, лучших практик, которые еще не созданы для программистов с ИИ, а старый сложившийся годами процесс разработки ПО не дает возможности повысить общую эффективность на уровне конечного продукта.

Повышение эффективности для специалистов высокого уровня, полная автоматизация задач специалистов с низкой квалификацией

Пример из жизни

Опытный инженер (не разработчик) запускает стартап, для реализации идеи которого требуется мобильное приложение с бэкэндом. Несколько лет назад такой стартап мог бы:

  • С нормальным бюджетом нанять Senior/Middle-разработчика и быстро создать MVP (минимально жизнеспособный продукт),

  • Нанять Junior-специалиста и, возможно, сделать приложение чуть хуже и дольше, но с меньшими затратами.

Разбираться же с кодом самостоятельно для неспециалиста означало бы погрязнуть в деталях и бесконечно затянуть процесс. Так раньше никто из серьезно настроенных стартаперов не поступал. Теперь же человеку с инженерным образованием при наличии LLM и инструментов типа Copilot достаточно квалификации, чтобы в разумные сроки написать весь код самостоятельно, по крайней мере на начальном этапе. Если вы способны чётко сформулировать задачу, а затем понять и исправить сгенерированный код (что значительно проще, чем писать всё с нуля), то Junior-специалист в такой задаче может оказаться лишним звеном — всё равно основной код будет генерировать LLM. На мой взгляд очень похожая история происходит с копирайтерами и наверное и в других сферах деятельности. Кстати, интересный вопрос - где сейчас джуна совсем никак нельзя заменить LLM?  

Не берусь в рамках этого текста рассуждать о том, как это повлияет на рынок труда, откуда будут появляться Senior-специалисты, если Junior-разработчики становятся менее востребованными, и прочих подобных вопросах. Просто отметим и этот тренд тоже. Следить за подобными новостями можно в нашем ТГ-канале AI4Dev, где мы пишем о влиянии LLM на мир разработки софта.

Полная версия отчета Dora тут.

Комментарии (1)


  1. Artezio_team
    06.12.2024 14:49

    Все разработчики любят ИИ?