用生成式人工智能改造软件
作者：By MIT Technology Review Insightsarchive page
生成式人工智能在软件开发生命周期（SDLC）中的承诺——自动生成代码、完全自动化的测试生成以及开发者花更多时间进行创新而不是调试——既诱人又雄心勃勃。一些乐观的行业预测预计，AI开发工具将带来30%的生产力提升，如果这一目标实现，这将注入超过1.5万亿美元注入全球GDP.
但几乎没有疑问的是，软件开发正在经历一场深刻的变革，然而将炒作和推测与实施和投资回报率的现实区分开来绝非易事。正如以前的技术革命一样，红利不会立刻显现。“AI的发展状况与数字化转型刚开始时的情况相当类似，”Globant的首席数字官Carolina Dolan Chandler观察道，“AI是一个核心转变，它将以各种方式影响每一个工作岗位上的每一个人。但这将是一个长期的过程。”
我们在这一变革之旅的哪个阶段？企业是如何应对这片新领域——以及前方还有哪些挑战？为了调查生成式人工智能如何影响软件开发生命周期（SDLC），麻省理工学院技术评论洞察对超过300位商业领袖进行了调查，了解他们如何在其软件和产品生命周期中使用该技术。
研究发现表明，生成式人工智能具有重塑软件开发的丰富潜力，但许多企业仍在早期阶段认识到其全部影响。尽管采用率正在广泛且加速增长，但仍有许多未被发掘的机会。本报告探讨了这些进步的预期路径，以及包括代理型人工智能在内的新兴创新如何实现该技术的一些更宏伟的承诺。
关键发现包括以下几点：
在软件开发生命周期中，生成式AI的巨大收益仍将来临。只有12%的受访企业领导人表示，技术已经“根本性地”改变了他们今天开发软件的方式。然而，未来的发展前景被广泛预期：38%的受访者认为生成式AI将在一到三年内“显著”改变大多数组织的软件开发生命周期（SDLC），另有31%的人认为这一变化将发生在四到十年内。
在软件开发生命周期中使用生成式人工智能几乎是普遍的，但采用并不全面。受访者中有完整的94%表示他们在某种程度上使用生成式人工智能进行软件开发。五分之一（20%）的人描述生成式人工智能是他们SDLC中“建立良好、集成完善的部分”，三分之一（33%）的人报告说在他们的SDLC的至少一部分中，“广泛使用”生成式人工智能。然而，将近三分之一（29%）的人仍然处于“进行小规模试点”的阶段或以个别员工为基础采用该技术（而不是通过团队整体集成）。
生成式AI不仅仅是用于代码生成。编写软件可能是最明显的使用场景，但大多数受访者（82%）报告在SDLC的至少两个阶段使用生成式AI，并且四分之一（26%）表示他们在四个或更多的阶段中使用。最常见的额外应用场景包括设计和原型开发新功能、简化需求开发、加速测试、提高故障检测能力等。
提升整体代码质量。
生成式人工智能已经在软件开发生命周期中满足或超过了预期。即使在将生成式AI全面融入软件开发工作流程方面仍有发展空间，46%的调查受访者表示生成式AI已经满足了他们的期望，而33%的人认为它“超出”或“远超”了预期。
AI代理代表了下一个前沿。展望未来，几乎一半（49%）的领导者认为先进的AI工具，如助手和代理，将带来效率提升或成本节约。另有20%的人认为此类工具将提高产量或加快上市时间。
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