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近日，總部位于紐約的管理咨詢公司 Zinnov 和數(shù)據(jù)工程和生命周期公司Ness Digital engineering 聯(lián)合發(fā)起了一項題為“利用生成式人工智能（GenAI）的力量轉(zhuǎn)變軟件工程生產(chǎn)力”的研究調(diào)查。

雖然“GenAI 可以提高生產(chǎn)力”不是什么新鮮事，但該項研究不同的是，衡量了在工程層面部署 GenAI 所帶來的實際生產(chǎn)力提升。它的框架獨特，可以幫助首席技術(shù)官、首席信息官和首席產(chǎn)品官了解工程生產(chǎn)力的技術(shù)和心理驅(qū)動因素以及對業(yè)務(wù)和組織設(shè)計的長期影響。

該研究利用 Ness 的專有平臺 Matrix 收集數(shù)據(jù)，吸引了 100 多名軟件工程師參與，涉及用例和開發(fā)設(shè)置，并對工程師在現(xiàn)場工程環(huán)境中的實際經(jīng)驗進行了深入分析。這是在14個沖刺周期中進行的，團隊評估了在部署生成式AI之前和之后的沖刺周期。

1、關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)

“我們從中發(fā)現(xiàn)了多個收獲。我們看到，生產(chǎn)力的提升與任務(wù)的復雜性和工程師的經(jīng)驗相符。將生成式AI集成到工程工作流任務(wù)中，使得完成任務(wù)所需的時間顯著減少了38%，而在高級工程師中，任務(wù)完成時間的減少更是高達48%，”Zinnov的總經(jīng)理Sidhant Rastogi在接受采訪時表示，隨著工程師對生成式AI的熟悉程度增加，效率會進一步提高。

研究表明，生成式人工智能的實施不僅可以提高生產(chǎn)力，還可以提供深度輔助環(huán)境，使公司能夠順利地實現(xiàn)全球化工作。這不僅意味著更好的業(yè)務(wù)成果，而且意味著徹底轉(zhuǎn)變的組織設(shè)計。其他出現(xiàn)的重要觀察結(jié)果包括：

● 現(xiàn)有代碼更新的任務(wù)完成時間減少 70%：工程師在利用現(xiàn)有代碼庫功能時得到了立竿見影的效果，從而縮短了開發(fā)周期時間。

● 高級工程師的任務(wù)完成時間減少了 48%：高級工程師見證了任務(wù)完成時間的縮短，并發(fā)現(xiàn)自己可以利用時間來更好地規(guī)劃和協(xié)助初級工程師。

● 高代碼復雜性任務(wù)減少約 10%：生成式 AI 使工程師能夠以更高的效率導航復雜的編碼場景，從而有助于更快、更準確地解決問題。

● 敬業(yè)度提高 70%：通過簡化任務(wù)并營造更具協(xié)作性和動態(tài)的工作環(huán)境，生成式 AI 在創(chuàng)造積極且充實的專業(yè)體驗方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

這種轉(zhuǎn)變對傳統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)提出了挑戰(zhàn)，因為它更多地關(guān)注專業(yè)知識和效率，這些知識和效率將由技術(shù)協(xié)助，但由人控制和決定。這將意味著一種新型的勞動力——領(lǐng)域?qū)I(yè)知識和解決問題的能力將主導技術(shù)技能。

“生成式AI對軟件開發(fā)中的常規(guī)維護任務(wù)產(chǎn)生了重大影響，包括舊代碼的維護和更新，以及自動化任務(wù)，如從現(xiàn)有代碼中生成測試用例，確保與不斷發(fā)展的軟件架構(gòu)保持一致，減少回歸錯誤并確保質(zhì)量保證。它還促進了全球協(xié)作，打破了知識壁壘，并創(chuàng)建了一個協(xié)調(diào)一致的產(chǎn)品開發(fā)環(huán)境，從而提高了決策和員工參與度，”Ness Digital Engineering的IE實踐全球負責人Vikas Basra采訪時表示。

2、GenAI對于開發(fā)，不止是代碼生成工具

Ness Digital Engineering 首席執(zhí)行官 Ranjit Tinaikar 認為：“GenAI 已準備好通過大幅提高生產(chǎn)力和加快創(chuàng)新周期來改變軟件開發(fā)格局，最終加快產(chǎn)品上市時間。

然而，如果狹隘地將其視為純粹的代碼生成工具，那么它的潛力可能會受到阻礙，這是軟件開發(fā)領(lǐng)域普遍存在的誤解。為了充分利用 GenAI 的力量，我們與 Zinnov 合作，了解 GenAI 對軟件開發(fā)的影響及其細微差別。

該研究可作為 GenAI 對產(chǎn)品開發(fā)流程、組織結(jié)構(gòu)、員工敬業(yè)度、學習和發(fā)展影響的指南?！?/p>

Zinnov 首席執(zhí)行官 Pari Natarajan 在談到這項研究時表示：“生成式 AI 現(xiàn)在已集成到許多組織的軟件工程工作流程中，有助于完成生成測試用例、重構(gòu)代碼和識別創(chuàng)新機會等任務(wù)。

這項研究證實了這樣的觀點：生成式人工智能補充而不是規(guī)定工作流程，促進無摩擦的知識共享并釋放全球化的真正價值。這使得首席技術(shù)官和首席信息官對在全球范圍內(nèi)布局開發(fā)團隊的信心大增。

此外，生成式人工智能的廣泛使用提高了員工士氣，超過了生產(chǎn)力的提高。然而值得注意的是，生成式人工智能的潛力巨大，但其局限性主要源于硬件成本、能源消耗和監(jiān)管限制?！?/p>