GitHub — опрос 2024: ИИ в разработке софта

Posted on 5.09.24

GitHub провёл исследование среди девелоперов как они применяют инструменты на базе генеративного ИИ при создании программного обеспечения.

В опросе участвовали 2000 разработчиков поровну из США, Бразилии, Индии и Германии.

Опрос проходил онлайн с 26 февраля 2024 года по 18 марта 2024 года.

В опросе определили инструменты ИИ для написания кода «как любые инструменты разработчика, которые используют генеративный ИИ и LLM для оказания инженерной помощи на протяжении всего цикла разработки ПО».

Большинство респондентов составляли инженеры-программисты, разработчики и программисты, в опрос также было включено небольшое количество специалистов по обработке данных и дизайнеров программного обеспечения, чтобы получить более полное и разнообразное представление о влиянии ИИ.

Респонденты опроса сообщили, что ИИ помогает им работать более продуктивно, используя сэкономленное время для проектирования систем, более тесного сотрудничества и лучшего удовлетворения требований клиентов.

Эти результаты свидетельствуют о том, что индивидуального использования ИИ недостаточно. Организациям необходимо внедрять ИИ на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО, чтобы стимулировать сотрудничество, креативность и модернизацию.

ИИ не заменяет человеческие рабочие места — он освобождает время для человеческого творчества.

Растущая волна ИИ в разработке программного обеспечения

Более 97% респондентов сообщили, что использовали инструменты кодирования ИИ для написания кода на работе. Причем доля работодателей, которые либо «активно поощряют», либо «разрешают» их использование варьируется от 59% в Германии до 88% в США.

Чтобы максимально использовать преимущества этих инструментов, организации должны иметь дорожную карту, четкую стратегию и политику, чтобы обеспечить более широкое внедрение путем укрепления доверия и управления измеримыми показателями производительности.

Команды разработчиков программного обеспечения признают больше преимуществ от инструментов кодирования ИИ, чем сообщалось ранее. Некоторые из них включают создание более безопасного программного обеспечения, улучшенное качество кода, лучшую генерацию тестовых случаев и более быстрое внедрение языка программирования. Это в конечном итоге привело к экономии времени, которое они могли бы использовать для более стратегических задач.

Проблемы, связанные с организационным внедрением инструментов кодирования ИИ

Внедрение инструментов кодирования ИИ на уровне предприятия означает, что компаниям нужны политики, которые облегчают использование этих инструментов в рабочих процессах, а также учитывают такие факторы, как изменения процессов, управление и соответствие требованиям.

В то время как разработчики стремятся улучшить рабочие процессы, руководители также должны учитывать более широкие стратегические цели и правила.

Почти половина (48%) респондентов, работающих в организациях, которые активно продвигают инструменты ИИ, сообщили, что их цепочки инструментов «просты» в использовании. Напротив, значительно большее количество (65%) респондентов из организаций с нейтральной позицией в отношении использования ИИ описали свои цепочки инструментов как сложные.

Преимущества инструментов ИИ для написания программного кода

Опрос выявил несколько ключевых преимуществ, которые респонденты связывают с использованием инструментов кодирования ИИ при разработке программного обеспечения, включая улучшение качества кода, эффективности разработки и оптимизацию рабочих процессов.

Предыдущее исследование GitHub показало рост производительности до 55% среди разработчиков, которые используют GitHub Copilot, инструмент кодирования ИИ.

Улучшение качества кода

Большинство респондентов в США (90%) и Индии (81%), а также более половины в Бразилии (61%) и Германии (60%) сообщили , что благодаря ИИ качество их кода повысилось.

От 60% до 71% участников опроса сообщили, что ИИ инструменты упрощают освоение нового языка программирования или понимание существующей кодовой базы.

Генерация тестовых случаев

В целом, более 98% респондентов сообщили, что их организации экспериментировали с использованием инструментов кодирования ИИ для создания тестовых случаев. Большинство респондентов сообщили, что их организации используют инструменты ИИ для создания тестов по крайней мере «иногда». Эта тенденция наиболее распространена в США (92%) и наименее распространена в Германии (65%).

В опросе респонденты чаще всего сообщали, что используют время, сэкономленное с помощью инструментов кодирования ИИ, для проектирования систем, совместной работы и обучения. В частности, 47% респондентов в США и Германии использовали это дополнительное время для совместной работы и проектирования систем. Это продолжает тенденцию, которую мы впервые наблюдали в прошлом году в опросе, измеряющем влияние ИИ на опыт разработчиков из США, где респонденты затем сообщили, что ИИ помог им сосредоточиться на задачах высокого уровня.

Каковы ожидания тех, кто пробовал использовать ИИ на работе?

От 61% респондентов в Германии до 73% в США убеждены, что ИИ инструменты в той или иной мере повышают их способность создавать ПО, наиболее удовлетворяющее требованиям клиентов.

Вопросы безопасности

99-100% респондентов ожидают, что ИИ инструменты будут способствовать улучшению безопасности кода и эффективности разработки. А от 59% в Индии до 67% в США отметили, что команды безопасности в их компаниях вручную проверяют изменения в кодовой базе.
Инструменты ИИ, такие как Copilot Autofix в GitHub Advanced Security (GHAS), предлагают многообещающее решение этой проблемы за счет автоматизации выявления и исправления уязвимостей.

Важные выводы о меняющемся ландшафте разработки программного обеспечения

Генеративный ИИ быстро трансформирует разработку программного обеспечения. Почти все респонденты в нашем опросе уже попробовали инструменты кодирования ИИ, как лично, так и профессионально (или и то, и другое).
Респонденты отмечают многочисленные преимущества при использовании инструментов кодирования ИИ. Сотрудничество и проектирование систем — это более стратегические задачи, в которые разработчики инвестируют время, сэкономленное при использовании инструментов ИИ.

Чтобы реализовать весь потенциал ИИ, компании должны сосредоточиться на содействии принятию с помощью доверия, четких инструкций и измеримых результатов.
Потенциал разработки программного обеспечения на основе ИИ неоспорим. Отдавая приоритет стратегическому подходу, который уравновешивает инновации, безопасность и организационную согласованность, мы можем раскрыть его полный потенциал — и это захватывающее время для руководителей инженерных отделов, чтобы использовать эти достижения и продвигать свои инженерные команды вперед.