世界的なテクノロジー調査会社 Gartner は、2028 年初頭の 75 パーセント未満から、10 年までにエンタープライズ ソフトウェア エンジニアの 2023 パーセントが AI コード アシスタントを使用するようになると推定しています。
大企業のソフトウェア エンジニアリング リーダー 2023 名を対象とした調査によると、63 年第 598 四半期の時点で、組織の XNUMX% が AI コード アシスタントを試験運用中、導入中、またはすでに導入済みであるとのことです。
しかし、Gartner のシニア プリンシパル アナリストであるフィリップ ウォルシュ氏は、生産性の向上に関しては、IT リーダーの期待とソフトウェア チームの経験との間に不一致が生じる可能性があると警告しています。
同氏によると、AI支援コーディングツールを販売するベンダーは、コーダーの生産性を最大50パーセント向上させることができると主張している一方、CIO（34パーセント）とテクノロジーリーダーのXNUMX分のXNUMXは、AIコード生成がソフトウェア開発の「ゲームチェンジャー」になる可能性があると考えているという尽力。
「これらの AI コード アシスタントによる生産性の向上には、非常に大きな期待が寄せられています」と彼は言いました。
AI コーディング ツールの人気が高まるのは間違いありませんが、開発チームは上級マネージャーの期待に応える必要があるかもしれません…「彼らはベンダーの意見を聞くつもりはありません」
しかし、ベンダーの主張を詳しく見てみると、AI を活用したコーディング ツールの利点は非常に狭いタスクに限定されている可能性があることがわかります。たとえば、ある研究では AB スタイルの実験に基づいて、JavaScript で Web サーバーを作成するチームを、同様に AI コーディング ツールを使用するチームと対比させました。 Python の定型文を書くことも、よく行われる比較タスクの 1 つであると彼は言いました。
ただし、プログラマーがすでに問題にどのように取り組んでいたかを示すオンラインのトレーニング データが豊富にあるため、これらのタスクはツールの能力を表していない可能性があります。
同時に、コーディング自体はソフトウェア開発ライフサイクル全体の労力の大部分を占めるわけではないとウォルシュ氏は述べた。
「[ソフトウェア開発には]、計画、設計、調査、実際のコードの生成と開発に至るまで、さまざまなタスクがあります。その後、多くのテストと検証が行われ、その後、展開、構成、監視が行われます。たとえ（コーディングに関して）タスクの完了が 50 パーセント速くなったとしても、それは 50 パーセントの 20 パーセントにすぎません。つまり、全体のサイクル タイムが 10% 改善されただけということになります」と彼は言いました。
AI コーディング ツールの人気は間違いなく高まる一方、開発チームは上級マネージャーの期待に応える必要があるかもしれません。
「彼らはベンダーからそれを聞くつもりはありません」とウォルシュ氏は言いました。 「開発者やエンジニアリングのリーダーが彼らに伝え、耳を傾けてくれることを願っています。私たちが推奨しないのは、ある種のトップダウンの生産性命令です。それはうまくいきません。」
同氏は、開発チームには最適なユースケースを見つけ出す自由が必要だと述べた。彼らは、新しいツールを最大限に活用できないという自由を持って、実験という学習文化の中で働く必要があります。
「CIOはその文化を築き、従業員の意見に耳を傾ける必要があるが、同時に実験と失敗のためのスペースも作り出す必要がある」と同氏は述べた。 ®
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- 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/13/gartner_ai_enterprise_code/
