生成式 AI 如何塑造件工程的来(汉)

加速软件开发与部署：组织如何充分利用生成式AI实现软件工程的全部潜力 带GenAI的涡轮增压软件 组织如何实现软件工程生成AI的全部潜力 #GetTheFutureYouWant#GetTheFutureYouWant 通过生成式AI增强软件：组织如何充分利用软件工程中的生成式AI潜力 04 ExecutiveSummary 内容表 10 16 Chapter1:OrganizationsarereapingsignificantbenefitsfromleveraginggenerativeAIforsoftwareengineering. Introduction 凯捷研究院2024 28 44 Chapter2:GenerativeAIadoptionisatanearlystagebutwillacceleratesharply 54 Chapter4:HowcanorganizationsharnessthefullpotentialofgenerativeAIforsoftwareengineering? Chapter3:LackofprerequisitesandunofficialusageofgenerativeAIposesignificantfunctional,security,andlegalrisks 凯捷研究院2024 加速软件开发与部署：组织如何充分利用生成式AI实现软件工程的全部潜力 组织从利用生成AI进行软件工程中获得了多种好处。 •企业将这些生产率提升用于创新工作，如开发新软件功能（50%）和技能提升（47%）。很少有企业计划通过这些增益来减少员工人数（4%）。 执行摘要 •对组织而言，主要益处包括促进更具创新性的工作，例如开发新的软件功能/服务（有61%的受访组织观察到这一效果）、提高软件质量（49%）以及提升生产效率（40%） 。 •使用生成AI的组织的生产力提高了7-18%1在软件工程功能方面，根据早期估计，增幅最高的是专门任务，如代码辅助。2(时间节省的最大潜力为34%，平均为9%；创建文档的时间节省最大潜力为35%，平均为10%)。本研究使用生成式AI工具分析了各种软件工程任务中的时间节省情况，而非成本节省，后者可能与前者有显著差异。 •生成AI正在对软件专业人员的工作满意度产生积极影响。 •69%的高级软件专业人员和55%的初级软件专业人员表示，使用生成式AI进行软件开发带来了较高的满意度。 •78%的软件专业人士对生成式AI增强业务和技术团队协作的潜力持乐观态度。 凯捷研究院2024 加速软件开发中的生成式AI：组织如何充分利用生成式AI的全部潜力 生成式人工智能的采用还处于早期阶段，但将大幅加速。 •生成式AI预计将在软件劳动力中发挥关键作用，通过提供更好的体验、工具和平台以及治理措施（到2026年协助超过25%的软件设计、开发和测试工作）。 执行摘要 在软件工程中采用生成人工智能仍处于早期阶段，十分之九的组织尚未扩展。 •27%的组织正在运行生成式AI试点，而11%的组织已经开始在其软件功能中利用生成式AI。 •代码辅助是主要的应用场景，但生成式AI也在软件开发生命周期（SDLC）的其他活动（如测试案例生成、文档编写、代码现代化、用户体验设计辅助等）中找到了应用。 •三分之四（75%）的大型企业（年收入超过20亿美元）已经采用了生成式AI（试点/规模化），而其较小的同行 （年收入在1亿至5亿美元之间）仅有23%采取了这一措施。 •预计采用率（包括试点项目）将在未来两年内显著增加，从目前46%的软件工作者使用生成式AI工具（用于任何形式的培训、实验、试点和实施，无论是授权还是未经授权的访问）到2026年的估计值为85%。 •大多数用例尚未被大多数组织采用（39%的组织专注于编码辅助，37%的组织专注于用户体验设计辅助，为当前最主要的采用用例）。 凯捷研究院2024 缺乏基本的先决条件和 生成AI姿势的非官方使用重要的功能、安全性和 法律风险。 •未经适当治理和监督使用未经授权的工具会使组织暴露于功能风险、安全风险和法律风险中，如幻觉代码、代码泄露和知识产权问题。 执行摘要 •27%的组织已经具备实施生成式AI进行软件工程所需的平台和工具，而32%的组织已经具备了相关的人才prerequisite。 •超过60％的人缺乏用于软件工程的生成AI的治理和技能提升程序。 在使用生成AI的软件专业人员中，63%使用未经授权的工具。 •约三分之一的劳动力通过自我培训来掌握生成式AI技术，而仅有不到40%的员工接受了来自组织的培训。 组织如何在软件工程中充分发挥生成AI的潜力？ 执行摘要 •选择并优先考虑高收益用例。 •使用彻底的风险管理方法来降低安全、IP/版权问题和代码泄漏方面的风险。 •转变您的软件组织，以确保生成AI的最佳使用： •通过增加生成式AI助手来扩充软件团队。大多数初级 （53%）和高级（58%）专业人士认为，生成式AI工具将在未来两年内增强他们的日常工作。例如，生成式AI工具可以帮助初级专业人士更快学习并迅速适应工作，而它们则使高级专业人士能够专注于培养初级人员，确保他们的学习进程。 保留、解决复杂问题以及与企业合作。 •确定新功能的要求并提供它们。 •通过提供技术先决条件，为生成AI的使用做好准备： •构建平台和工具的存储库，以获得无缝和增强的软件工程体验。 •使用组织自己的内容，私下和安全地将生成AI助手上下文化。 •采用用于生成AI影响监控和用例优先级排序的测量协议 。 •通过在您的组织中创建学习文化，将人置于这种转变的核心。 •解决员工的工作流离失所问题。 谁应该读这个报告和why? 这份报告提供了有关生成式AI在软件工程中应用的见解，并为各行业组织如何利用生成式AI提出了建议。 1000+ 年营业收入超过1亿美元的组织，由至少一位软件专业人员和一位软件领导者代表，参与了此项研究。 生成AI在软件工程中的全部潜力。 负责并监督其组织软件工程功能的技术、IT、产品、战略、研发/工程以及一般管理业务领导者将会发现此内容特别有用。 本报告基于对年收入超过10亿美元的企业中1,098名高级执行官（级别为董事及以上）和1,092名软件专业人员（包括架构师、开发人员、测试人员和项目经理）进行的全面多领域调查所得的见解。报告涵盖了在软件工程中实施生成式AI的主要考虑因素，并包含了来自20位行业领导者、专业人士和创业者的深入定性见解。 本报告是凯捷研究所关于生成AI系列的一部分 组织中的GenAI-年度研究 用于管理的GenAI* 工程 GenAI和消费者 供应链中的GenAI* 面向营销的GenAI面向软件的GenAI 研发中的GenAI和工程 GenAI和 GenAI和 GenAI和 企业运营中的GenAI* 制造业中的GenAI* 客户服务领域的GenAI* 可持续性* 道德/信任* 网络安全* 数据掌握* 我们的高级期刊的特别版明天的对话关于GenA*I 要了解更多信息，请访问https://www.capgemini.com/insights/research-institute/*即将发布的报告 通过生成式AI加速软件开发：组织如何充分利用生成式AI的全部潜力 Introduction 自现代计算机时代伊始，自然语言与机器语言之间便存在差距。随着硬件和软件的进步，编程经历了波浪式的演变，这一差距已经开始缩小（见图1）。 这一演变如今看来已接近完成，自然语言已成为通用语言。随着人工智能和高性能计算的近期迅速进步，我们现在可以简单地“与计算机对话”，并通过人类监督和问责制，让AI助手辅助从编程、生成测试案例和用户故事到文档记录等各种任务。正如OpenAI的联合创始人兼特斯拉前人工智能负责人AndrejKarpathy曾著名地指出，在引入这种技术之后： 最热门的新编程语言是英语。 ChatGPT:3 今天，通过利用大型语言模型（LLMs）的力量，生成式AI可以提升开发人员的生产力、提高软件质量并加速产品上市时间。马科·阿尔杰尼，高盛集团首席信息官：“高盛正在利用人工智能将软件开发人员和其他人变成超人 。4 在生成式AI领域，软件workforce拥有工具可以以最小的努力和最小的学习曲线加速关键任务（如设计、编码、迁移、测试、部署、支持和维护）。 凯捷研究院2024 软件开发语言和平台✁演进 C++ “最热门✁新编程 语言是“英语” 低代码/无代码云原生 DevOps自动化 Python Java C编程 Cobol IBM704 装配工 生成✁AI提升 ENIAC 19401950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 机器和汇编语言高级编程语言面向对象语言 20202030 开发平台 创造价值 加速软件开发ewith生成式AI：组织如何充分利用生成式AI在软件工程中✁潜力 图1. 从软件开发语言和平台✁发展中提高价值创造水平 Introduction 来源：凯捷分析 凯捷研究院2024 Introduction 然而，生成式AI带来了风险和挑战。未经控制✁使用可能导致虚假代码、知识产权问题、私人数据泄露以及安全漏洞。软件工程组织需要制定新✁策略。 利用生成式AI✁潜在价值并管理其风险✁实施方法。通过本研究，我们试图评估生成式AI对软件工程功能✁影响，涵盖如下问题： •生成AI将如何影响软件开发生命周期(SDLC)✁各个阶段？•组织如何快速采用和扩展生成式AI来推动生产力和创新？•生成AI将如何影响软件工程师✁工作方式？ •软件工程面临✁挑战是什么？我们如何最好地管理与生成AI相关✁风险？ •如何组织能够持续衡量和优化生成式AI对其软件工程功能✁影响 ？ 我们做什么意思是“生成AI”用于软件工程"? 定义术语“软件” 软件是一种战略能力，变革了企业设计产品和服务、整体运作、竞争以及为客户提供价值✁方式。软件对于现代企业至关重要，无论是作为一种产品本身还是集成到企业应用程序或产品中。 软件主要有三大类： •商务软件：用于运行、扩展和优化日常业务功能和流程，并与客户和合作伙伴进行互动。 有两种类型✁商业软件： •包装软件：第三方标准程序组合在一起，提供同一家族✁不同工具，并以发许可方✁标准条款进行商业销售 ，用户可以选择一次性付费或年度付费。 •定制软件：专为特定目✁开发✁特定且先进✁程序，适用于个人或公司。此类软件可以进行修改或变更，但并非商用产品，而是为内部用途而构建和运行✁。 •消费者软件：直接面向最终用户销售，消费者软件包括应用程序、网络门户以及诸如地图、金融数据、新闻、游戏和音乐播放器等信息工具。 •嵌入式软件：一种用于编程硬件或非PC设备以使其正常运行✁软件。这些是针对特定硬件堆栈✁专门环境和应用程序，具有性能、功率和功能要求及限制。 生成式AI有望应用于所有类别软件，但本研究主要集中在定制、嵌入式或消费类软件领域，这些软件贯穿整个软件开发生命周期。 生成AI在软件工程中✁潜力 软件工程已强烈倾向于更高✁自动化和简化，特别是在生成型人工智能（生成AI）✁推动下。大型语言模型（LLMs ）✁兴起起到了关键作用。这些深度学习AI算法能够识别 、总结、翻译、预测和生成内容，通过构建大规模数据集来实现这一目标。它们促进了消费者和组织对软件工程✁日益采用。 生成式AI有潜力变革软件工程过程，因为它可以集成到技术栈中，为当前使用✁软件解锁新功能和更新。许多企业领导者正努力将AI驱动✁插件整合到自己✁企业平台和软件工程平台上，或将AI赋能✁技术融入其中。我们之前✁研究所显示，在未来一年里，生成式AI将协助编写每五行代码中✁一行。5 生成AI对SDLC✁影响 随着产品、服务和运营中软件应用✁不断增加