AI与软件开发的未来：OutSystems，KPMG调查

AI与软件开发的未来：OutSystems，KPMG调查
2024年9月11日

重新定义“不可能”的传统项目，75%的软件高管看到使用增强人工智能（AI）和自动化后开发时间减少了多达50%
随着人工智能（AI）的影响扩大，IT领导者正在探索在整个软件开发生命周期（SDLC）中使用技术的新用例。{ width=60% }

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根据OutSystems和KPMG发布的一项名为“AI在软件开发中的应用：探索机遇和不确定性”的新调查，超过555名环球范围内涵盖IT咨询服务、制造业、银行、金融服务和保险等行业的软件高管正在进行研究。
研究显示，测试、质量保证和安全漏洞检测是迄今为止在软件开发中广泛应用的AI用例。尽管如此，生成式AI（GenAI）将通过显著增强这些流程并引入前所未有的能力来改变行业。
75%的软件高管在实施AI和自动化后看到开发时间减少多达50%。
早期采用者计划在SDLC的其他阶段增加对AI的使用，例如用户界面设计、代码生成、DevOps优化和应用维护。几乎所有受访者计划在未来两年内增加对AI增强SDLC管理的投资，表明AI将在推动软件行业创新和竞争优势方面发挥核心作用。
“AI正在重新定义不可能的事情，”OutSystems的首席执行官兼创始人保罗·罗萨多（Paulo Rosado）表示。“我致力于帮助团队将需时数年才能完成的传统现代化项目缩短至仅几个月。最新的AI颠覆性技术为我们提供了将这些开发周期缩短至更短、更快项目的潜力。有了AI，历史上不可能的转型项目不仅是可能的，而且更容易、更便宜、更快速完成。”
71%的受访者计划将AI纳入应用开发和SDLC管理工作流程中。
“目前，开发人员的角色正在从代码编写者向代码审查者转变，”OutSystems的联合创始人兼AI项目经理罗德里戈·库廷奥（Rodrigo Coutinho）表示。“大型语言模型（LLM）是一个很大的帮助，但它们仍然会出错。但随着这些模型的发展，并且对生成的代码信任度提高，开发人员的角色将更类似于AI生成输出的编排者和验收测试员。”
尽管几年前它还是一项新兴技术，但报告发现对AI生成的代码质量的信心大幅提高，半数受访者表示AI的实施改善了软件质量，增强了决策制定，提高了软件测试和质量保证的效率。
但信心也伴随着对科技债务的风险意识，形式包括孤立代码和幻觉、对组织特定编码需求缺乏上下文和可扩展性问题。随着战略纳入AI在SDLC流程中，56%的受访者表示他们体验过或预期会体验到更高质量的应用程序，bug更少，性能提高。
数据隐私和安全问题仍然是广泛采用的主要障碍。
AI的机遇无疑是巨大的，但其在除了软件测试和漏洞检测之外的SDLC其他领域中的更广泛采用仍面临一些障碍。其中主要障碍包括数据隐私和安全问题（56%的受访者）以及监管和合规性挑战（42%）。此外，38%的高管称将生成式AI整合到现有工作流程中存在困难。
“对于随着GenAI崛起会发生什么变化，人们有许多猜测。”KPMG美国董事总经理迈克尔·哈珀（Michael Harper）表示。“虽然会遇到挑战，但有有效的变革管理倡议将使其员工重新获得技能，使AI和就业机会同时发展。”
三分之一的受访者表示其拥有150至800个GenAI用例的积压。
AI的速度和扩展，特别是GenAI，正为几乎所有受访者投资的增加铺平道路。
但AI生成的代码可靠性的风险仍然存在，尽管可以通过现有方法进行缓解，如用户验收测试、单元测试和回归测试。“AI与开发人员合作以保证可交付内容的质量，但这在与AI一起工作时将更加高效。”库廷奥表示。“事实上，AI在创建合成数据测试方面是一个很好的伙伴。”
其他经常提到的关注点是专业人员的有限供应和将GenAI整合到现有技术堆栈和工作流程中的困难。同样，对工作流失业风险的担忧很高，89%的受访者声称某些角色将被AI淘汰。这符合过去几年行业的更广泛趋势。然而，在较长期内，AI很可能创造的就业机会将比其淘汰的就业机会多，从而导致产生一种具备专业AI技能的新型开发人员。

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