在軟件開發領域,生成式 AI 的應用起初被寄予厚望,但近日發布的一份來自貝恩公司的技術報告顯示,這一領域的生產力提升效果并不顯著。報告指出,盡管有三分之二的軟件公司已經推出了生成式 AI 工具,但開發者的實際使用率卻很低。使用這些 AI 助手的團隊所報告的生產力提升也僅有10% 到15% 左右。
更為引人關注的是,非營利研究機構模型評估與威脅研究(METR)的一項研究顯示,AI 編程工具實際上使開發者的工作變慢。這是因為開發者需要花時間檢查和修正 AI 生成的錯誤。因此,貝恩公司認為,節省下來的時間并未有效轉化為更高價值的工作。
貝恩的報告指出,早期的 AI 應用主要集中在加速代碼編寫上,但寫代碼和測試代碼通常只占整個開發過程的25% 到35%。因此,僅僅提高這一環節的效率并不足以縮短產品上市的時間。相反,生成式 AI 的真正價值可能在于跨越整個開發生命周期的應用,從需求發現到規劃設計,再到測試、部署和維護等各個階段。
目前,報告提到的一個新興概念是 “自主 AI”。生成式 AI 過去多被視為智能助手,但隨著技術的發展,自主 AI 將能夠在最少人工干預的情況下,管理開發過程中的多個步驟。貝恩公司舉例說,Cognition 的 Devin 被宣傳為能夠根據自然語言指令構建完整應用程序的 AI “軟件工程師”。然而,先前的測試顯示 Devin 在完成任務時表現不佳,僅成功完成20個任務中的3個。
此外,貝恩公司還指出,企業在采用生成式 AI 時面臨多重障礙。首先,缺乏高層領導的明確方向使得項目容易陷入停滯。其次,一些工程師對 AI 持有不信任態度,擔心其會削弱自己的工作價值。三分之二的公司表示,推動員工改變工作方式是最困難的部分。
為了有效利用生成式 AI,貝恩公司建議企業需要進行徹底的流程再造,將 AI 無縫融入軟件開發的每個階段。只有在企業領導者制定明確目標并確保投資回報的情況下,才能真正從生成式 AI 中獲益。


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