AI编程助手效益有限，软件开发效率未显著提升

快速阅读: 贝恩公司研究报告显示，尽管人工智能编程助手能承担开发者40%的工作，但因其他工作部分进展缓慢，整体运营效率未见显著提升，导致人工智能编程至今效益微乎其微。

根据新研究，人工智能编程至今为止的效益“微乎其微”，开发人员在利用该技术实现显著收益方面遇到困难。

这是贝恩公司分析了生成式人工智能对软件开发的影响及实施该技术至今未能带来重大回报后得出的结论。

报告显示，人工智能编程助手可能承担起开发者40%的工作，包括修复错误、维护、代码开发、审查和验证。然而，这并未导致更广泛的运营效率发生重大变化。

“软件编码是最早部署生成式人工智能的领域之一，但节省的效果并不明显。”咨询公司表示。

其中一个原因是，编码本身只占软件工程师工作时间的不到40%，如果其他工作部分进展缓慢，则会限制生成式人工智能的影响。

贝恩公司补充说，三分之二的软件公司已经推出生成式人工智能工具，但开发者的采纳率仍然较低。那些使用人工智能助手的开发者报告称，生产力提高了约15%，但这部分时间并未用于更高价值的工作。

因此，即使是这些微小的收益也未能转化为积极的回报。

贝恩公司的报告与先前的研究相符，后者显示编码工具实际上可能会减缓软件工程师的工作速度，部分原因是他们不得不清理大量由人工智能生成的代码。

Atlassian的研究也指出了人工智能软件开发中的“意外悖论”。尽管开发人员使用这些工具每周可节省大约10小时，但“组织效率低下”阻碍了更广泛生产力的提升。

如何通过人工智能编程取胜

贝恩认为，更多的使用人工智能是解决问题的关键。研究指出，获得最大收益的公司正在将人工智能应用于整个软件生命周期，而不仅仅是简单的编码用例。

“如果人工智能加速了编码，那么代码审查、集成和发布也必须加快，以避免瓶颈。”公司表示，Netflix成功地“向左转移”，确保人工智能代码不会被其他流程环节所拖累。

贝恩坚持认为，提高人工智能投资回报的最佳方法是重新设计流程以更高效地使用技术，并利用人工智能编码节省的时间进行更高价值的工作。

“领先的采用者将生成式人工智能视为软件开发生命周期的根本转型，而不仅仅是一个单独的项目。”报告指出。

“他们采取了一种‘从未来回溯’的方法，围绕生成式人工智能重新构建端到端的软件开发生命周期，将其深入嵌入工作流程并扩展至整个企业。他们将其融入开发流程并在各种用例中推广。”

随着代理型人工智能的兴起，这一切都将变得更加容易，因为代理能够更好地管理开发的多个阶段。

领导者在人工智能方面取得成功

尽管如此，贝恩仍建议，在更广泛的过程中使用生成式人工智能，而不仅仅是编码，可以为那些领先部署的公司增加收入。

一些公司通过在整个核心工作流程中扩展技术，实现了10%至25%的收益增长。

贝恩全球科技、媒体和电信业务主席戴维·克劳福德在报告中指出：“如果你还在试点阶段，你就远远落后了。”

对于那些难以跟上的公司，贝恩建议走出“试验模式”，跟随已取得成功的公司的步伐，因为“他们建立了一个可重复的剧本，现在其他人可以效仿——基于稳健的方法、分析工具和明确的基准。”

确保关注ITPro的Google新闻，以便随时了解我们的最新新闻、分析和评测。

(以上内容均由Ai生成)