據(jù)業(yè)內(nèi)信息報(bào)道，近日 GitHub 公布了一項(xiàng)關(guān)于 AI 對(duì)開(kāi)發(fā)人員影響的調(diào)查，該調(diào)查對(duì) 500 名美國(guó)開(kāi)發(fā)人員的主要業(yè)務(wù)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行調(diào)查統(tǒng)計(jì)，例如開(kāi)發(fā)人員產(chǎn)出、團(tuán)隊(duì)協(xié)作以及 AI 在企業(yè)環(huán)境中的作用等，最后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明開(kāi)發(fā)過(guò)程中對(duì)提高效率的需求越來(lái)越大。

根據(jù)調(diào)查結(jié)果，92% 的開(kāi)發(fā)人員已經(jīng)在他們的工作中使用 AI 驅(qū)動(dòng)的編碼工具，開(kāi)發(fā)人員將最耗時(shí)的任務(wù)報(bào)告比如等待構(gòu)建和測(cè)試用 AI 工具來(lái)處理，他們認(rèn)為重復(fù)性任務(wù)非常耗費(fèi)精力，例如編寫(xiě)樣板代碼，因此他們渴望獲得新技能并創(chuàng)建創(chuàng)新解決方案。

“我們發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)人員將大部分時(shí)間花在編寫(xiě)代碼和測(cè)試上，然后等待代碼被審查或構(gòu)建完成，”GitHub 首席產(chǎn)品官 Inbal·Shani 告訴 VentureBeat?！拔覀冞€發(fā)現(xiàn)，人工智能驅(qū)動(dòng)的編碼工具可以提高個(gè)人開(kāi)發(fā)人員的工作效率和更好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作。這意味著生成式 AI可以幫助開(kāi)發(fā)人員產(chǎn)生更大的影響、提高滿意度并構(gòu)建更具創(chuàng)新性的解決方案?！?

該公司建議企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)確定沖突領(lǐng)域、消除生產(chǎn)力障礙并促進(jìn)增長(zhǎng)和動(dòng)力，從而優(yōu)先考慮開(kāi)發(fā)人員。研究發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)生產(chǎn)力、滿意度和影響力有重大影響，協(xié)作效率成為開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)的一個(gè)重要方面。

企業(yè)環(huán)境中的開(kāi)發(fā)人員通常與平均 21 名工程師合作開(kāi)展項(xiàng)目，這使得他們的協(xié)作技能在績(jī)效評(píng)估中很重要。超過(guò) 80% 的開(kāi)發(fā)人員認(rèn)為 AI 驅(qū)動(dòng)的編碼工具可以增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作、提高代碼質(zhì)量、加快項(xiàng)目完成速度并改進(jìn)事件解決。

在研究中，開(kāi)發(fā)人員還表示希望有更多機(jī)會(huì)提高技能和推動(dòng)影響，他們將學(xué)習(xí)新技能、接收最終用戶的反饋以及設(shè)計(jì)新問(wèn)題的解決方案列為對(duì)他們的工作日產(chǎn)生積極影響的關(guān)鍵因素。

該調(diào)查深入研究了 AI 編碼工具對(duì)個(gè)人績(jī)效的影響，超過(guò) 92% 的開(kāi)發(fā)人員報(bào)告使用了 AI 驅(qū)動(dòng)的編碼工具，其中 70% 的人認(rèn)為這些工具為他們提供了工作優(yōu)勢(shì)。開(kāi)發(fā)人員認(rèn)為將 AI 視為專(zhuān)注于解決方案設(shè)計(jì)和技能開(kāi)發(fā)的機(jī)會(huì)，例如學(xué)習(xí)新的編程語(yǔ)言和框架。他們還斷言，集成 AI 編碼工具符合增強(qiáng)開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)的目標(biāo)。

Shani 表示，事實(shí)上 Github 從今年 3 月開(kāi)始進(jìn)行研究以來(lái)，該比例就不斷上升了，我們已經(jīng)從使用 GitHub Copilot 的客戶那里看到了這種趨勢(shì)，這些開(kāi)發(fā)人員的工作成就感提高了 75%，并且編寫(xiě)代碼的速度已經(jīng)提高了 55% 以上。

此外，AI 有可能顯著增強(qiáng)開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)的各個(gè)方面。其中包括加快代碼交付、促進(jìn)智能代碼審查、增強(qiáng)代碼庫(kù)內(nèi)的協(xié)作，以及克服通常需要更多認(rèn)知努力的開(kāi)發(fā)過(guò)程中的中斷。 隨著 AI 模型的進(jìn)步和附加功能的開(kāi)發(fā)，可以預(yù)期開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)、開(kāi)發(fā)人員生產(chǎn)力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作將發(fā)生根本性的重新定義和改進(jìn)。