ИИ в разработке: выводы DORA о доверии и продуктивности

Материал написан на основе отчета DORA 2024 Trust in AI Report

Согласно отчету DORA, почти 40% разработчиков не доверяют решениям, которые предлагает ИИ. Это происходит потому, что многие инструменты недостаточно прозрачны, а разработчики сомневаются в их надежности.

При этом ИИ-инструменты уже помогают ускорять работу и повышать эффективность разработки. В условиях растущих требований бизнеса ИИ может стать незаменимым помощником разработчика. Для этого, конечно, надо правильно его внедрить и использовать.

Всем привет, я Андрей Путин, управляющий партнёр ИТ-компании KT.Team. В нашей компании широко используется ИИ — как в разработке, так и в сервисных подразделениях. Например, мы для себя создали ИИ-помощников в HR-процессах, в написании протоколов по итогам видеовстреч, в поиске договоренностей по этим встречам и т. д. А ещё мы внедряем ИИ-инструменты в работу своих клиентов.

Я слышал совершенно разные мнения: от «ИИ убьет профессию разработчика» до «без ИИ разработчик отстаёт от требований рынка». DORA достаточно доверенный и экспертный источник, чтобы вывести эту дискуссию на новый уровень.

Какие выгоды получают разработчики, которые доверяют ИИ?

Недоверие к ИИ — это не просто скепсис, а барьер, который не позволяет командам использовать весь потенциал ИИ. Как сказано выше, больше трети разработчиков не доверяют ИИ-инструментам. Однако в отчете есть и другие данные: те команды, которым удается преодолеть это недоверие, справляются с работой гораздо эффективнее.

По данным DORA, 75,9% разработчиков в той или иной мере используют ИИ в своей работе в одной или нескольких областях из списка:

1. Написание кода

2. Обобщение информации 

3. Объяснение незнакомого кода 

4. Оптимизация кода

5. Документирование кода

6. Написание тестов

7. Отладка кода

8. Анализ данных

67% отметили, что использование ИИ положительно сказалось на их способности писать код, а 10% назвали влияние ИИ на свою продуктивность значительным. Все это говорит о том, что разработчики в целом признают пользу искусственного интеллекта.

Как это часто бывает с новыми технологиями, ИИ — не проклятие и не панацея. ИИ — это инструмент, который улучшает продуктивность и удовлетворенность команды, если используется правильно.

Вот основные направления, где ИИ помогает прямо сейчас:

• Повышение качества документации и сокращение технического долга
  DORA отмечает, что увеличение использования ИИ на 25% повышает качество документации на 7,5% и улучшает качество кода на 3,4%.

• Автоматизация рутинных задач
  ИИ способен автоматизировать создание типовых фрагментов кода и генерировать тесты, что снижает нагрузку на разработчиков. Освободившееся время позволяет разработчикам сосредоточиться на интеллектуальных задачах, полезных для продукта.

• Оптимизация процессов тестирования и code-review
  Использование ИИ сокращает на 3,1% время на code-review, на 1,3% время утверждения кода. Эти цифры могут казаться незначительными, но на крупных проектах даже такая оптимизация ускорить выход в прод на десятки, а то и сотни часов.

• Снижение стресса и рост удовлетворенности разработчиков
  ИИ не только помогает быстрее выполнять задачи, но и делает процесс работы комфортнее. Разработчики, использующие ИИ, меньше подвержены стрессу. В отчете DORA подчеркивается, что помощь ИИ в ежедневных задачах помогает снизить риск выгорания. Это напрямую влияет на общую удовлетворенность сотрудников.

ИИ вредит поставке кода

Исследователи DORA, тем не менее, не считают ИИ абсолютным благом для разработки. В части скорости и стабильности поставки кода использование ИИ, как выяснилось, оказывает негативное влияние.

Увеличивая на 25% использование ИИ, команды разработки рискуют уменьшить количество релизов примерно на 1,5 %. Стабильность поставки релизов и вовсе снижается на 7,2 % при тех же условиях.

Это тем более удивительно, что прошлые исследования DORA показывали прямую корреляцию между положительными изменениями в процессе разработки и количеством и стабильностью релизов. То есть когда качество документации, качество кода, скорость code-review, скорость утверждения растут, сложность кода снижается — это всегда приводит к улучшению в метриках релизов.

А ведь использование ИИ влияет как раз на перечисленные метрики, улучшая их!

Исследователи предположили, что причина расхождений в том, что с ИИ команды забывают об одном из основополагающих принципов: код надо поставлять небольшими батчами. Поскольку ИИ позволяет разработчикам создавать гораздо больший объем кода за то же время, то вполне вероятно, что размер каждого обновления становится больше.

Вывод исследователей таков: используя ИИ для повышения индивидуальной продуктивности, не стоит забывать о проверенных принципах работы лучших команд. Даже с ИИ нужно поставлять код небольшими батчами и использовать надежные механизмы тестирования.

Основные риски при работе с ИИ

Как и любая технология, ИИ требует разумного подхода к внедрению и использованию. Эксперты DORA говорят и о потенциальных рисках использования инструментов на основе ИИ:

• Нарушение политики безопасности и конфиденциальности
  ИИ обрабатывает большие объемы данных, включая конфиденциальную информацию, что чревато рисками для информационной безопасности. DORA рекомендует внедрять четкие политики работы с ИИ, чтобы минимизировать риски утечек.

• Разное качество инструментов
  ИИ-инструменты различаются по качеству. Оценивайте используемые решения по важным для вас критериям, чтобы всегда хорошо понимать их эффективность. Неоптимальные предложения ИИ могут замедлить разработку вместо ускорения.

• Зависимость от ИИ
  Зависимость от ИИ может негативно повлиять на производительность команды в целом. Используйте ИИ как дополнение, а не замену экспертизы разработчиков.

• Излишняя автоматизация
  Излишняя автоматизация может быть опасной. По данным DORA, увеличение использования ИИ на 25% без адекватного контроля может снизить стабильность релизов на 7,2%. Это часто связано с тем, что команды начинают слишком полагаться на ИИ, не проверяя его рекомендации. Другая опасность чрезмерной автоматизации — сотрудники начинают опасаться, что их знания и навыки становятся ненужными.

• Страх потери работы
  DORA отмечает, что такие опасения действительно существуют, но подчеркивает, что они, скорее всего, преувеличены. Тем не менее страх потери работы может замедлить внедрение ИИ, так как сотрудники могут отказываться от новых инструментов или саботировать их использование. Именно поэтому очень важно воспринимать и позиционировать ИИ как вспомогательный инструмент, а не как замену команде. 

Как использование ИИ влияет на три важнейшие метрики

DORA традиционно рассматривает инструменты по их влиянию на три основных метрики:

1. Эффективность работы организации — включает общую эффективность организации, прибыльность, долю рынка, количество клиентов, операционную эффективность, удовлетворенность клиентов, качество продукции/услуг и способность достигать целей.

2. Эффективность работы команды — способность команды сотрудничать, внедрять инновации, эффективно работать, полагаться друг на друга и адаптироваться.

3. Показатели продукта — удобство использования, функциональность, ценность, доступность, производительность (например, время ожидания) и безопасность продукта.

Вычислить точный импакт от использования ИИ на ключевые метрики, конечно, довольно сложно. Это только одна из переменных, влияющих на эффективность организаций и команд. Однако DORA, опираясь на прошлый опыт и зоны применения ИИ в работе, считает, что метрики вырастут на 2,3 %, 1,4 % и 0,2 % соответственно при увеличении использования ИИ на 25 %.

Почему показатели продукта показывают не такой сильный рост, как показатели эффективности? Исследователи считают, что причина — в факторах, которые влияют на каждую из метрик.

Команды и организации в значительной степени полагаются на коммуникацию, обмен знаниями, принятие решений и здоровую культуру. ИИ может устранить некоторые узкие места в этих областях.

Успех же продукта может быть связан с дополнительными факторами. Хотя для успеха продуктов важны и перечисленные выше коммуникационные факторы, продукт напрямую зависит от процесса разработки и доставки кода. А как уже было сказано выше, они от использования ИИ пока страдают.

Как интегрировать ИИ в работу команды без рисков

Обычно опасения в отношении новых инструментов возникают из-за непонимания особенностей их работы и опасения последствий использования. По данным DORA, доверие к ИИ можно повысить, если активно вовлечь команду в интеграцию и обеспечить прозрачность процессов. Вот несколько советов, следующих из отчета:

Сохраняйте ведущую роль разработчиков

DORA подчеркивает, что важно избегать зависимости от автоматизации. ИИ стоит использовать только как вспомогательный инструмент. Последнее слово всегда должно оставаться за разработчиком.

Помогите разработчикам переосмыслить свои роли в будущем

ИИ часто используется для автоматизации рутинных задач, таких как написание кода и тест-кейсов. Некоторые разработчики боятся, что их навыки станут ненужными. Однако автоматизация рутинных задач открывает новые возможности. Передав такие задачи ИИ, разработчики могут сосредоточиться на создании ценности для компании, внедрении инноваций и улучшении пользовательского опыта.

При внедрении ИИ важно не только повышать производительность, но и вдохновлять команды на изучение новых подходов и технологий. Это снизит напряженность и укрепит доверие к ИИ как инструменту, который ускоряет процессы и расширяет возможности разработки.

Ускорьте код-ревью и сделайте автотесты более эффективными

Строгие регламенты контроля качества помогают повысить доверие к коду, созданному ИИ. Код-ревью и автотесты позволяют выявлять и исправлять ошибки, допущенные ИИ, еще до вывода кода в продуктивную среду.

По информации DORA, применение ИИ ускоряет код-ревью и улучшает качество, позволяя анализировать больше данных за меньшее время. Начните с передачи ИИ контроля за ревью низкорисковых задач, постепенно повышая масштаб его использования. Такой подход укрепит доверие к ИИ, сделав его важной частью разработки.

Внедряйте ИИ-инструменты постепенно

Не стоит сразу внедрять ИИ по всей компании. DORA рекомендует начинать с пилотных проектов, чтобы протестировать инструменты и оценить их влияние. Такой подход позволяет:

• Понять, что стоит автоматизировать, а что — нет;

• Получить обратную связь от команды, чтобы адаптировать или заменить инструментарий;

• Упростить процесс обучения в будущем.

Продумайте, как повысить доверие к ИИ-инструментам

Доверие к ИИ — ключевой фактор его успешного использования. Вот как можно его повысить:

• Обеспечить прозрачность. Разработчики должны понимать, как работают инструменты и почему они предлагают те или иные решения. Естественно, в случае с закрытыми и проприетарными технологиями уровень понимания будет несколько ниже;

• Вовлечь команду в процесс выбора. Дайте команде возможность протестировать разные инструменты и выразить свое мнение. Это создаст чувство причастности и уменьшит сопротивление;

• Обучение и демонстрация пользы. Проводите обучающие мероприятия, показывайте примеры успешного использования ИИ и помогайте команде осваивать новые технологии.

Если подойти к процессу внедрения ИИ осознанно, с учетом рекомендаций DORA, он станет надежным помощником для вашей команды.

Заключение
Искусственный интеллект помогает оптимизировать процессы и развивать новые подходы в работе команд. Его внедрение может стать катализатором профессионального роста, требующего от разработчиков адаптации к новым ролям: от кодинга к управлению процессами автоматизации и взаимодействия с ИИ-инструментами.

Согласны с выводами DORA?