編譯丨諾亞

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日前，Gartner預(yù)測(cè)，到2028年，將有75%的企業(yè)軟件工程師使用AI代碼助手。值得一提的是，這一比例在2023年初尚不足10%。

根據(jù)對(duì)598位大型企業(yè)軟件工程領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)查，截至2023年第三季度，已有63%的組織正在試用、部署或已部署了AI代碼助手。

然而，Gartner高級(jí)首席分析師Philip Walsh警告稱，在生產(chǎn)力提升方面，IT領(lǐng)導(dǎo)層的期望與軟件團(tuán)隊(duì)的實(shí)際體驗(yàn)之間可能存在不匹配。

Walsh表示，銷(xiāo)售AI輔助編程工具的供應(yīng)商聲稱，這些工具可以將程序員的生產(chǎn)力提高多達(dá)50%，而三分之一（34%）的CIO和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為，AI代碼生成可能對(duì)其軟件開(kāi)發(fā)工作產(chǎn)生“顛覆性”影響。

“這表明人們對(duì)AI代碼助手在生產(chǎn)力提升方面的期待非常高?！彼f(shuō)。

雖然AI編碼工具在很大程度上提升了開(kāi)發(fā)人員的工作效率，實(shí)現(xiàn)了諸如快速代碼生成、智能重構(gòu)、自動(dòng)化測(cè)試等任務(wù)的處理，顯著減少了重復(fù)勞動(dòng)和人為錯(cuò)誤，但目前其實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域和深度仍存在明顯局限性。這些限制主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

首先，AI編程工具對(duì)于特定類(lèi)型的問(wèn)題和任務(wù)表現(xiàn)尤為出色，如處理常見(jiàn)編程模式、遵循既定規(guī)范的代碼編寫(xiě)、基于模板的代碼片段生成等。然而，對(duì)于高度復(fù)雜、創(chuàng)新性強(qiáng)或者特定行業(yè)背景下的定制化需求，現(xiàn)有的AI模型可能難以準(zhǔn)確理解和應(yīng)對(duì)，仍需人工介入進(jìn)行精細(xì)調(diào)整和優(yōu)化。

其次，盡管AI在編程過(guò)程中能夠提供有效的輔助，但在軟件開(kāi)發(fā)生命周期（SDLC）的其他重要環(huán)節(jié)，如需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、項(xiàng)目管理、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、測(cè)試策略制定以及后期的維護(hù)與升級(jí)等方面，AI的參與程度和貢獻(xiàn)度相對(duì)較弱。

正如Walsh指出的，編碼本身并不構(gòu)成整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)生命周期中的大部分工作。那些非編碼任務(wù)往往占據(jù)了開(kāi)發(fā)人員大量時(shí)間和精力，對(duì)于整體項(xiàng)目效率的影響不容忽視。

“軟件開(kāi)發(fā)涉及各種各樣的任務(wù)……即使你在編碼任務(wù)上能實(shí)現(xiàn)50%的更快完成率，但放眼整個(gè)周期，編碼可能只占其中20%的工時(shí)，也就是說(shuō)整體周期時(shí)間只提高了10%。”

再者，AI編程依賴于大規(guī)模的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和先進(jìn)的算法模型，但針對(duì)某些新興技術(shù)、罕見(jiàn)編程語(yǔ)言或特定領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源可能不足，導(dǎo)致AI的智能化水平和適應(yīng)性受限。

此外，AI生成的代碼雖然在語(yǔ)法層面通常正確，但其邏輯復(fù)雜度、可讀性、可維護(hù)性及性能優(yōu)化等方面可能尚無(wú)法完全媲美經(jīng)驗(yàn)豐富的開(kāi)發(fā)者手寫(xiě)的代碼。

因此，盡管AI編碼工具的受歡迎程度會(huì)與日俱增，但開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)可能需要管理其高層管理人員的期望。

“他們不會(huì)從供應(yīng)商那里聽(tīng)到這些，”Walsh說(shuō)?！跋Ｍ麄兊拈_(kāi)發(fā)者和工程負(fù)責(zé)人會(huì)告訴他們，并且他們會(huì)傾聽(tīng)。我們不建議——任何形式的自上而下的生產(chǎn)力強(qiáng)制要求。這行不通。”

他表示，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)需要有一定的自由度去探索最佳應(yīng)用場(chǎng)景。他們需要在一個(gè)鼓勵(lì)試錯(cuò)、允許失敗的學(xué)習(xí)型文化中工作，以便最大限度地利用這些新工具。

“CTO們需要營(yíng)造這樣的文化，傾聽(tīng)員工的聲音，同時(shí)也要為實(shí)驗(yàn)和失敗創(chuàng)造空間，”他如是說(shuō)。

再進(jìn)一步思考，對(duì)于AI編程技術(shù)的接納和有效利用，不僅取決于技術(shù)本身的成熟度，還受到企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、開(kāi)發(fā)流程、團(tuán)隊(duì)技能水平、工具集成能力以及行業(yè)監(jiān)管環(huán)境等多種因素的影響。許多企業(yè)可能尚未建立起適應(yīng)AI輔助開(kāi)發(fā)的最佳實(shí)踐和配套基礎(chǔ)設(shè)施，使得AI編程的優(yōu)勢(shì)未能得到充分釋放。

綜上所述，盡管AI編程已經(jīng)在提升開(kāi)發(fā)人員效率方面展現(xiàn)出了顯著潛力，但要實(shí)現(xiàn)軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)力的全方位、深層次變革，仍有賴于技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展、應(yīng)用場(chǎng)景的拓展、數(shù)據(jù)資源的豐富、開(kāi)發(fā)流程的優(yōu)化以及企業(yè)適應(yīng)性的增強(qiáng)等多個(gè)層面的持續(xù)進(jìn)步。

簡(jiǎn)言之，距離AI真正推動(dòng)軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，我們還有一定的路程要走，需要耐心等待并積極投入研發(fā)與實(shí)踐。

參考鏈接：??https://www.theregister.com/2024/04/13/gartner_ai_enterprise_code/??

本文轉(zhuǎn)載自??51CTO技術(shù)棧??，作者：諾亞