A IA venceu: o estudo DORA do Google mostra a adoção universal de desenvolvedores

Uma grande maioria das equipes de desenvolvimento de software agora está usando a IA, marcando uma mudança fundamental em como o código é escrito, de acordo com GooglePesquisa mais recente.

O anual da gigante da tecnologia “DevOps Research and avaliação (Dora)”Relatório, divulgado hoje, constatou que 90% dos quase 5.000 profissionais de tecnologia pesquisados ​​estão usando a IA no trabalho – um aumento de 14% em relação ao ano passado.

Além disso, a pesquisa mostrou que os desenvolvedores estão gastando cerca de duas horas por dia trabalhando ativamente com as ferramentas de IA.

“Não precisaremos perguntar necessariamente sobre a adoção da IA ​​no futuro”, disse Nathen HarveyDora líder e advogado do desenvolvedor no Google Cloud, disse à nova pilha. “Vamos apenas assumir que é uma coisa, assim como um computador é uma coisa ou e -mail é uma coisa que você usa no trabalho”.

Harvey observou que o tempo médio de interação diária de duas horas se alinha de perto com estudos que mostram que os engenheiros de software gastam 30-40% de seu tempo realmente escrevendo código.

“Eu não acho que seja apenas uma coincidência”, disse Harvey. “Eu acho que se você está escrevendo código, provavelmente está interagindo com a IA.”

Produtividade, mas a confiança permanece instável

O surto de adoção parece estar valendo a pena. Mais de 80% dos entrevistados disseram que a IA aumenta sua produtividade, enquanto 59% relatam que melhora a qualidade do código. Apenas 10% dizem que a IA piora seu código.

Mas a confiança na saída da IA ​​permanece mista. Embora o uso esteja próximo da Universal, 30% dos desenvolvedores disseram que confiam na produção de IA apenas “um pouco” ou “de maneira alguma”. Outros 24% disseram que confiam nisso “muito” ou “muito”.

Harvey vê isso como um ceticismo saudável e não como um problema. “Ter 100% de confiança na produção está errado. Ter 0% de confiança está errado. Há algo no meio que está certo”, disse ele.

A equipe de pesquisa descobriu que a confiança tende a construir através da experiência. “Quanto mais você usa uma ferramenta, mais confia”, explicou Harvey. “Essa confiança é quase um alinhamento de expectativas.”

Mesmo no Google, a supervisão humana permanece essencial. CEO do Google Sundar Pichai recentemente divulgou isso sobre 30% do novo código da empresa é Gerada a IA, mas tudo isso é revisado por engenheiros humanos antes de atingir a produção, disse Harvey.

Modelo de Recursos Dora AI

Enquanto os desenvolvedores individuais estão adotando ferramentas de IA, muitas organizações não descobriram como aproveitar essa tecnologia de maneira eficaz. A pesquisa da Dora mostra que a IA age como o que Harvey chama de “espelho e multiplicador”, ampliando os dois pontos fortes em organizações bem administradas e problemas nos disfuncionais.

“Simplesmente usar a IA não é suficiente”, disse Harvey. “A adoção da IA ​​precede absolutamente qualquer impacto que você obterá, mas a adoção da IA ​​por si só não garante que você tenha impacto ou bons resultados”.

Para abordar essa lacuna, Dora desenvolveu o que chama de Modelo de Recursos de AI: Sete práticas organizacionais específicas que amplificam os benefícios da IA. Eles variam de ter políticas claras sobre a IA usar para manter práticas fortes de controle de versão que fornecem redes de segurança quando a IA comete erros.

A análise identificou sete recursos que amplificam ou desbloqueiam substancialmente os benefícios da IA:

• Postura de IA clara e comunicada
• Ecossistemas de dados saudáveis
• Dados internos de A-I-Acessível
• Práticas de controle de versão fortes
• Trabalhando em pequenos lotes
• Foco centrado no usuário
• Plataformas internas de qualidade

Além disso, “a pesquisa de Dora sustenta que mesmo as melhores ferramentas e equipes não podem ter sucesso sem as condições organizacionais corretas”, escreveu o Google em um post sobre o modelo. “As descobertas de nosso modelo inaugural de capacidades da Dora AI são um lembrete desse fato e sugerem que o desenvolvimento bem-sucedido da AI não é apenas uma decisão de compra; é uma decisão de cultivar as condições em que os desenvolvedores assistidos pela IA prosperam”.

Harvey enfatiza que as organizações precisam de orientação explícita. “Ter essa posição clara e comunicada realmente alivia muito atrito”, disse ele, observando que a incerteza sobre quando e como usar a IA cria estresse desnecessário no local de trabalho.

A história real: aprendendo a adaptar

“O relatório deste ano e a pesquisa deste ano realmente estão apontando para uma história de adaptação ou adaptação às maneiras de trabalhar com a IA”, disse Harvey ao The New Stack. “Não é uma história de adoção da IA. Essa história é aquela que todo mundo sabe. Mas como começamos a nos adaptar a essa nova maneira de trabalhar, essas novas ferramentas, esse novo fluxo de trabalho? É sobre adaptação. Vimos como exemplo, 14% mais alto, que é o que está sendo realizado, não é mais uma pergunta. Usando hoje, e as equipes que os usam estão obtendo melhores resultados. ”

A pesquisa se expandiu além das métricas tradicionais de entrega de software para identificar sete “arquétipos” da equipe diferentes, a partir daqueles que lutam com desafios básicos ao que Dora chama de “altos realizadores harmoniosos” que se destacam em todas as medidas de desempenho.

Cerca de 10% das equipes se enquadram na categoria em dificuldades – presas no que Harvey descreve como “modo de sobrevivência” com lacunas significativas em seus processos. Mas 20% atingiram o nível de alto desempenho, demonstrando o que é possível quando as organizações se adaptam com sucesso ao desenvolvimento assistido pela AI.

“Acho que é assim que a excelência se parece”, disse Harvey sobre as equipes de melhor desempenho, que mostram alta produtividade combinada com baixo desgaste e atrito.

As descobertas sugerem que, embora as ferramentas de IA tenham se tornado onipresentes, aprender a usá -las permanece efetivamente um trabalho em andamento para a maioria das organizações. O sucesso requer mais do que apenas comprar o mais recente assistente de codificação de IA; Também requer repensar fluxos de trabalho, políticas e práticas de equipe em torno desses novos recursos poderosos.

Como Harvey coloca, a questão não é mais se as equipes devem usar a IA, mas “como adotamos a IA da melhor maneira de obter os melhores impactos, os melhores resultados dessa adoção?”