Google の調査によると、開発者の 75% 以上が AI に依存しています。しかし、落とし穴があります

この調査では、AI ベースのツールまたはエージェントは生産性とコードの品質を向上させるものの、配信の安定性が低下する可能性があることを示唆しています。

Google の 2024 年 State of DevOps レポートによると、開発者と IT プロフェッショナルの 75% 以上が毎日の少なくとも 1 つの専門的責任において人工知能 (AI) に依存していますが、39% は AI によって生成されたコードを信頼していないと述べています。

Google Cloud の DevOps Research and Assessment (DORA) チームは世界中の約 3,000 人のテクノロジー専門家を対象に調査を実施しており、テクノロジー ショップ内での AI の採用は急速に増加しています。

回答者の 4 分の 3 以上 (76%) が、コードの作成、情報の要約、コードの説明などのタスクを AI に依存していると回答しました。少なくとも 81% が、自社がテクノロジー リソースを AI 開発にシフトしていると回答しました。

AI の導入は、フロー、生産性、仕事の満足度、コードの品質、内部文書の品質の向上と正の相関関係がありました。少なくとも 67% が、AI がコードの改善に役立っていると報告しました。

ここまでは順調ですね。全体として、開発現場での AI 導入の 25% 増加は、次の指標と関連しています。

• ドキュメントの品質が 7.5% 向上
• コード品質が 3.4% 向上
• コードレビュー速度が 3.1% 向上
• 承認速度が 1.3% 向上
• コードの複雑さが 1.8% 減少

しかし、研究者らは、AI 導入は配信の安定性の低下にも関連していると指摘しており、DORA の Nathen Harvey 氏と Derek DeBellis 氏によると、「AI の導入はソフトウェア配信のパフォーマンスに悪影響を与える可能性がある」と述べています。

専門家 10 人中 4 人近く (39%) が、AI を「ほとんどまたはまったく信頼していない」と報告しました。 「この予想外の信頼レベルの低さは、AIの統合をより慎重に管理する必要があることを示しています」と研究者らは述べた。 「チームは開発ワークフローにおける AI の役割を慎重に評価して、マイナス面を軽減する必要があります。」

この調査では、AI の導入により、配信スループットが推定 1.5% 低下し、配信の安定性が推定 7.2% 低下することが明らかになりました。

「私たちのデータは、開発プロセスを改善しても、ソフトウェア配信が自動的に改善されるわけではないことを示唆しています。少なくとも、小さなバッチサイズや堅牢なテストメカニズムなど、ソフトウェア配信を成功させるための基本を適切に順守しない限りはそうではありません」と研究者らは述べた。

「AI は、高いソフトウェア配信パフォーマンスの条件を促進する多くの重要な個人および組織の要因にプラスの影響を与えます。しかし、AI は万能薬ではないようです。」

これらの結果を受けて、研究著者らは、AI を活用した開発の時代には変更管理の実践が潜在的に必要であることを示唆しました。彼らは企業に対し、以下の措置を講じるよう求めた。

• 「AI 導入戦略を従業員に権限を与え、望ましくないタスクの負担を軽減する方向に向けることで、従業員の能力を高め、労力を軽減します。」
• 「AIの使用に関する明確なガイドラインを確立し、手続き上の懸念に対処し、その影響に関するオープンなコミュニケーションを促進する。」
• 「AI ツールの継続的な探索を奨励し、実験専用の時間を提供し、実践的な経験を通じて信頼を促進します。」

この調査では、開発と運用に対するプラットフォーム エンジニアリングのアプローチの利点も文書化されています。回答者の 89% が社内開発者プラットフォームを使用していると回答し、組織に専用のプラットフォーム チームがある場合、チーム レベルでの生産性が平均 6% 向上したと報告しています。

優れた開発者エクスペリエンスは「成功の基礎」であると研究者らは述べ、「健全な文化は燃え尽き症候群を軽減し、生産性を高め、仕事の満足度を高めるのに役立ちます。迅速に行動し、常に方向転換する精神は開発者の幸福に悪影響を及ぼします」と述べています。 。」

研究者らは、「チームがサポートされ、評価され、貢献する権限を与えられていると感じられる職場環境を作り出すことが、高いパフォーマンスを達成するための基礎となる」と結論付けた。