在近日发布的谷歌2024年《DevOps 状态报告》中,调查显示超过75% 的开发者和 IT 专业人士在日常工作中依赖人工智能(AI)。这项调查由谷歌云的 DevOps 研究与评估(DORA)团队进行,覆盖近3000名全球技术从业者,揭示了 AI 在技术行业的快速普及。

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图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney

报告中指出,有76% 的受访者表示他们会利用 AI 来进行代码编写、信息总结以及代码解释等任务。而且,有81% 的参与者提到公司已经将资源转向 AI 的开发,表明 AI 正在成为推动技术进步的重要力量。

更令人关注的是,调查还表明 AI 的应用与多个积极的工作指标有正相关关系。约67% 的开发者认为 AI 可以帮助提升代码质量,数据显示,AI 采用率提高25% 后,文档质量提升了7.5%,代码质量上升了3.4%,而代码审查速度和批准速度分别提高了3.1% 和1.3%。此外,代码复杂性也有所下降,减少了1.8%。

尽管如此,调查同样显示,AI 的使用也带来了新的挑战。研究者指出,近40% 的专业人士对 AI 生成的代码表示 “几乎不信任” 或 “没有信任”,这意味着在 AI 技术的整合过程中,仍需更多的关注和管理。交付稳定性问题尤为突出,数据显示,AI 的采用导致交付吞吐量下降了1.5%,交付稳定性降低了7.2%。研究者强调,单靠改善开发流程,并不能自动提高软件交付性能,尤其是缺乏有效的测试机制时。

为此,研究团队建议企业在 AI 开发时代需要采取变革管理措施,包括赋能员工以减少繁琐工作,建立清晰的 AI 使用指南,并鼓励员工不断探索 AI 工具,提升对 AI 的信任感。

值得一提的是,调查还显示,89% 的受访者使用内部开发平台,当公司设有专门的平台团队时,团队的生产力平均提高了6%。研究人员强调,打造良好的开发者体验至关重要,健康的企业文化能够帮助减少职业倦怠,提升工作效率和满意度。

划重点:

🔍 超过75% 的开发者依赖 AI,但近40% 的用户对 AI 生成的代码表示不信任。  

📊 AI 的应用提高了代码质量和工作效率,但也导致交付稳定性下降。  

💡 企业需积极管理 AI 整合,赋能员工并鼓励 AI 工具的探索与应用。