2024 年加速 DevOps 状态报告显示人工智能的优缺点

DORA研究小组有发布2024年报告，已出版第十年。年度加速 DevOps 状况报告基于对 39,000 多名专业人士的全球调查，并辅以一些深度访谈，广泛而详细地探讨了影响团队生产力、工作满意度和组织成功的因素。

该报告总结了高绩效技术团队的实践和绩效，深入探讨了人工智能、领导力和以用户为中心的开发如何塑造当代软件行业。

人工智能的采用带来了好处和挑战

主要发现之一是人工智能对软件开发的影响越来越大。该报告指出，人工智能现在在大多数组织中得到广泛使用，其中许多组织经常改变使用人工智能的方法。早期采用者在开发人员流程、生产力和工作满意度等领域看到了一些有希望的成果，从而提高了整体组织绩效。另一个发现是，随着开发人员对人工智能工具的信任度增加，他们在工作流程中使用它们的意愿也随之增加。

“人工智能带来了风险，但并不是因为垃圾代码 [...]，而是因为在编码过程中使用人工智能时，批量大小似乎会增加。而且更大的变更集风险更大，这是 DORA 的研究长期以来的观点支持”

-劳拉·塔乔(DX)

然而，该报告敦促开发人员要小心，因为需要报告一些围绕人工智能的负面趋势。显着 39% 的受访者表示，他们对人工智能生成的代码信任度较低或不信任，并暗示人工智能工具实际上可能会损害软件交付性能。数据显示，采用人工智能的环境中吞吐量（1.5%）和稳定性（7.2%）下降。

该团队为整合人工智能提出了一些谨慎且慎重的实用建议，建议组织将人工智能视为减轻管理负担的工具，而不是人类专业知识的替代品。他们还强调了开发人员如何需要时间和空间来正确评估人工智能工具，而不是在性能不受到负面影响的情况下毫无疑问地采用它们。

以用户为中心的方法可提高性能

另一个重要发现是以用户为中心的软件开发方法的重要性。优先考虑最终用户体验的组织似乎可以生产出更高质量的产品。像这样工作的软件工程师似乎也更有效率、更满意，而且不太可能精疲力竭。

报告广泛强调始终关注用户的需求和期望。通过让客户参与决策，组织可以改进全方位的指标。

变革型领导和稳定的优先事项很重要

研究发现，在深思熟虑、适应性强的领导下，具有变革和进取心态的团队在交付和工作满意度方面都做得更好。将这种风格引导到清晰一致的战略方向也被认为很重要。该报告研究了“快速行动并不断调整”的方法，该方法在当代敏捷软件工程中得到了广泛采用，并发现它通常不利于开发人员的福祉和整体团队绩效。报告称，频繁的变化或缺乏一致性会损害生产力和士气。

报告显示，营造稳定和支持性环境的组织可以取得明显更好的成果。这涉及创建一种重视开发人员意见、提供明确方向并尽量减少不必要的工作干扰的工作场所文化。

平台工程提供了推动力，但并不适合所有人

该研究还考察了平台工程的影响，以及创建自助式内部开发人员平台以提高开发人员体验和整体生产力的实践。

数据显示，做得好的平台工程可以提高生产力和组织绩效，并在大型组织中取得最大的成功。较小的组织可能会发现这些方法实施起来具有挑战性，并且可能会适得其反，实施不佳的平台会成为障碍，而不是真正帮助提高生产力和开发人员体验。该报告还发现，在平台工程计划中，组织的绩效有所下降。研究人员建议，团队在选择是否投资平台工程能力时应该非常仔细地考虑这些权衡。

作为对立面，在在 LinkedIn 上发帖Mark Panthofer 认为 DORA 报告的这一部分并没有讲述全部故事；他将平台工程定位为力量倍增器：

“除了这些关键指标之外，还有许多精英表演者所利用的更深层次的实践和策略：平台工程力量倍增器”

结论

总之，该报告的核心信息是，高水平的软件交付绩效是可以实现的——高绩效团队在所有四个现在传统的 DORA 关键软件交付指标（变更交付时间、部署频率、变更失败百分比和失败）上表现出色。部署恢复时间），而在这些领域中任何一个领域失败的组织都可能在所有四个领域都失败。该报告证实，在这些领域取得成功不仅仅是一项技术成就，还需要支持性、创新和稳定的组织文化。

GitLab Field 首席技术官 Stephen Walters 回顾了 Laura Tacho 对该报告的撰写，评论道：

“根本原因通常是该工具是在相同的文化中实施的，具有相同的工作实践，涉及相同的人员。几乎没有人认识到变革超出了工具的范围”

-史蒂芬·沃尔特斯（GitLab 现场 CTO）

一个执行摘要，以及完整报告可在 Google Cloud 网站上获取。