ソフトウェアの開発と展開のサイクルは、主にコードの生成を支援し、開発の進行に合わせて提案を行う人工知能 (AI) のおかげで加速し続けています。このような超生産性があるにもかかわらず、IT マネージャーやビジネス リーダーは AI の影響をどのように測定するかについて依然として困惑しています。
それは新しい 調査 GitLabが実施した、ソフトウェア開発の生産性とDevSecOpsに関する5,315人の経営幹部とITプロフェッショナルを対象とした調査。AI支援開発は今や標準となっており、回答者の78%が現在ソフトウェア開発にAIを使用しているか、今後2年以内に使用する予定であると回答しており、2023年の64%から増加していることが調査で確認されています。さらに、67%がソフトウェア開発ライフサイクルが現在、大部分または完全に自動化されていると回答しています。
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AIを導入することで、ソフトウェア開発が驚異的なスピードで加速する可能性がある。驚くべきことに、69%の幹部がソフトウェアを出荷していると回答している。 2回 昨年と同じ速さで進んでいます。さらに、IT プロフェッショナルが手元のタスクに慣れるのに実際に時間がかかるようになっています。半数以上の 52% が、新しい開発者のオンボーディングに 3 か月以上かかると回答しており、これは 1 年前の 42% から増加しています。
上級管理職は、スタッフよりもはるかに AI に対して警戒心が強いです。管理職の過半数 (56%) は、ソフトウェア開発ライフサイクルに AI を導入することは、プライバシーとデータ セキュリティの面でリスクがあると述べています。対照的に、専門家のうちそのような懸念を抱いているのはわずか 40% です。
経営幹部は AI スキルについてもより懸念しており、35% が AI を導入したり AI の出力を解釈したりするための適切なスキル セットが不足していることが AI 使用の障害になっていると認識しています。これに同意している IT プロフェッショナルはわずか 26% です。
現在ソフトウェア開発に AI を使用している回答者 (43%) は、AI を使用していない回答者 (20%) に比べて、開発者のオンボーディングには通常 1 か月もかからないと答える傾向がはるかに高くなっています。DevSecOps プラットフォームの使用についても同じ結果が見られ、現在プラットフォームを使用している回答者の 44% が開発者のオンボーディングに 1 か月もかからないと答えたのに対し、プラットフォームを使用していない回答者では 20% でした。
調査によると、IT 部門における AI の最も一般的な用途は、コード生成と、コードの動作の説明の提供です。将来の仕事については、予測と生産性指標の達成に AI を活用したいと考えている人が最も多くいます。
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開発におけるAIの活用方法
- コード生成とコード提案/補完、47%
- コードがどのように動作するかの説明、40%
- コード変更の概要、38%
- ユーザーが自然言語を使用してドキュメント内で質問できるチャットボット、35%
- コードレビューの要約、35%
ITプロフェッショナルとマネージャーがAIに望むこと
- ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたる生産性指標の予測と異常の特定、38%
- 脆弱性がどのように悪用されるか、またそれをどのように修復するかについての説明、37%
- ユーザーが自然言語を使用してドキュメント内で質問できるチャットボット、36%
- コード変更をレビューできる人についての提案、34%
- 失敗したパイプラインジョブの修正、31%
ソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティは潜在的な弱点であり、専門家の 67% が、作業するコードの 4 分の 1 以上がオープン ソース ライブラリからのものであると報告しています。同時に、現在ソフトウェア部品表 (SBOM) を使用してソフトウェアの構成を文書化している組織はわずか 21% です。
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幹部らは、開発者の生産性は重要な運用指標であると述べています。しかし、多くの人はそれをどのように測定すればよいのか確信が持てません。幹部の半数強、51% は、開発者の生産性を測定する現在の方法に欠陥があるか、測定したいが方法がわからないと述べています。少なくとも 45% は、開発者の生産性をビジネス成果に対して測定していないことを認めています。
経営幹部の過半数 (55%) は、開発者の生産性が重要であることに同意しており、57% は、この生産性を測定することがビジネス成長の鍵であることに同意しています。ただし、現在組織内で開発者の生産性を測定しており、そのアプローチに満足しているのは 42% のみです。3 分の 1 以上 (36%) は、開発者の生産性を測定する方法に欠陥があると考えています。また、15% は開発者の生産性を測定したいが、その方法がわからないとしています。
