Разработка с помощью искусственного интеллекта стала нормой — 78% респондентов, участвовавших в опросе GitLab «2024 Global DevSecOps Report», уже используют ИИ или планируют это сделать в ближайшие два года — по сравнению с 64% в 2023 г., сообщает портал ZDNet.

Циклы разработки и развертывания ПО продолжают ускоряться, во многом благодаря ИИ, который помогает генерировать код и вносит предложения по ходу работы. Но даже при такой гиперпродуктивности ИТ-менеджеры и бизнес-руководители по-прежнему озадачены тем, как измерить влияние ИИ.

Таковы результаты нового глобального опроса 5315 руководителей и ИТ-специалистов, проведенного компанией GitLab и посвященного производительности разработки ПО и DevSecOps. Разработка с помощью ИИ стала нормой — 78% респондентов заявили, что в настоящее время используют ИИ или планируют это сделать в ближайшие два года, по сравнению с 64% в 2023 г. Кроме того, 67% опрошенных утверждают, что у них жизненный цикл разработки ПО в настоящее время в основном или полностью автоматизирован.

Внедрение ПО может ускорить разработку ПО до головокружительных скоростей. Поразительно, но большинство руководителей (69%) отмечают, что сегодня они доставляют ПО в два раза быстрее, чем годом ранее. В то же время ИТ-специалистам требуется больше времени, чтобы научиться справляться с поставленными задачами. Более половины (52%) утверждают, что на адаптацию 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 ПО несет риски с точки зрения конфиденциальности и безопасности данных. В то же время только 40% специалистов испытывают подобные опасения.

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

По данным опроса, наиболее популярное применение ИИ в ИТ — генерация кода, а также предоставление пояснений по работе кода. Что касается будущей работы, то наибольшее число специалистов хотели бы, чтобы ИИ помог им в достижении 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 кода — 38%.
  • Чат-боты, позволяющие пользователям задавать вопросы по документации с помощью естественного языка — 35%.
  • Резюме обзоров кода — 35%.

Что ИТ-специалисты и менеджеры хотели бы получить от ИИ:

  • Прогнозирование показателей производительности и выявление аномалий на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО — 38%.
  • Объяснения того, как может быть использована уязвимость и как ее устранить — 37%.
  • Чат-боты, позволяющие пользователям задавать вопросы по документации, используя естественный язык — 36%.
  • Предложения о том, кто может просматривать изменения в коде — 34%.
  • Исправление неудачных заданий на конвейере — 31%.

Безопасность цепочки поставок ПО является потенциально слабым местом: 67% специалистов сообщили, что четверть или более кода, над которым они работают, получена из Open Source-библиотек. В то же время только 21% организаций в настоящее время использует перечень программных компонентов (SBOM) для документирования состава своего ПО.

Большинство руководителей (55%) согласны с тем, что производительность разработчиков важна, а 57% согласны с тем, что измерение этой производительности является ключом к росту бизнеса. Однако 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. По меньшей мере 45% признают, что они даже не соотносят производительность разработчиков с бизнес-результатами.