人工智能和平台工程正在改变 DevOps

一项针对 3,000 名员工的调查显示，全球超过 75% 的专业人士每天至少在工作中使用一次人工智能，但信任人工智能生成的代码的人却少得多。 Google 的 2024 年加速 DevOps 状态报告 （朵拉）。

该研究于 10 月 22 日发布，显示 76% 的专业人士使用人工智能来编写代码、总结信息、解释不熟悉的代码、优化代码和记录代码。它概述了采用生成式人工智能的许多好处，包括提高注意力、生产力、工作满意度和代码质量。

然而，报告指出，生成式人工智能也会对软件交付性能、产品质量以及员工花在有价值工作上的时间产生负面影响。研究还发现，使用人工智能并不一定会减少花在“辛苦工作”或缺乏“意义”的任务上的时间。

报告指出：“人工智能对许多重要的个人和组织因素产生积极影响，这些因素为软件交付的高绩效创造了条件。” “但是，人工智能似乎并不是万能药。”

谷歌调查概述了生成式人工智能的优缺点

今年的研究是第十次迭代，重点关注人工智能如何影响倦怠、注意力、工作满意度、生产力以及产品、组织和团队的绩效。 DORA 通过四个关键指标衡量稳定性成功与否：变更提前时间、部署频率、变更失败率和失败部署恢复时间。

请参阅：从我们的 2024 年 10 款最佳项目组合管理 (PPM) 软件和工具列表中进行选择。

日常工作中与人工智能的互动往往以以下形式出现：

• 聊天机器人（78.2%）。
• 外部网络接口（73.9%）。
• 集成开发环境中嵌入的人工智能工具（72.9%）。

一些受访者表示，采用人工智能是为了应对竞争压力，一位受访者指出，不采用人工智能的公司可能会“落后”。另一位提到他们的组织将人工智能视为“一个重要的营销点”。不到 10% 的受访者表示，他们的生产力受到人工智能的负面影响。

其他调查结果显示：

• 81% 的受访者表示，“他们的组织已经改变了优先事项，以更多地将人工智能融入到他们的应用程序中。”
• 使用人工智能时，开发人员感觉工作效率更高，67% 的受访者表示人工智能可以帮助他们改进代码。
• 近 40% 的受访者表示，他们对人工智能“几乎没有”信任。

另一方面，大多数受访者表示，他们只是“在某种程度上”信任人工智能生成代码的质量。采访以及该研究的作者表明，这可能意味着开发人员希望使用人工智能作为调整和纠正结果的基线。

报告称：“然而，受访者还预计人工智能将对他们的职业、环境和整个社会产生净负面影响。”超过 30% 的受访者认为人工智能会对环境有害。

人工智能还可能影响软件交付性能、稳定性和吞吐量。这可能是因为人工智能编写的代码可以生成如此大量的代码。报告称，这些较大的变化“速度较慢且更容易不稳定”。小批量仍然是软件开发中的一个重要原则，直接关系到质量。

近十分之九的专业人士使用内部开发人员平台

平台工程是一门创建工作流程以促进自助服务和协作的学科。 DORA 将其描述为团队之间的社交互动和技术性能的交集——例如自动化、自助服务和流程的可重复性。

DORA 发现 89% 的受访者使用内部开发者平台，尽管该术语的定义相当广泛。报告还发现：

• 组织往往会在平台工程计划开始时看到性能提升，然后性能下降并趋于平稳。这种模式与 DORA 研究的其他转型举措相匹配。
• 使用内部开发者平台时，个人的工作效率提高了 8%。
• 使用内部开发人员平台时，组织的绩效提高了 6%。
• 使用内部开发人员平台时，吞吐量和变化稳定性分别下降了 8% 和 14%。

为什么变化稳定性下降如此之大？ DORA 建议这些平台可能会增加返工时间。或者，这个数字可能表明一种不同的模式：预先存在严重倦怠和变革不稳定的团队可能会采用平台来解决这些问题。

其他发现包括稳定优先事项的重要性

完整的报告对这些主题进行了更详细的介绍。其他要点包括：

• 产品质量与组织对用户需求的理解程度成正比。 以用户为中心的软件开发是有益的，因为产生一种使命感——直接满足用户的需求——对员工和组织都有好处。
• 组织应该让开发人员相信他们的项目是有意义的—— 需要用户反馈的过程。
• 专注于创建质量文档。 这些文档不一定全面，但具有相关性、可查找性和可靠性。
• 不稳定的优先事项可能会导致员工倦怠。 也就是说，领导层“快速行动、不断调整”的心态可能会伤害员工。这种心态会产生不明确的期望，降低员工的控制感，并增加他们的工作量。
• 领导者应该积极向上。 虽然领导者仍然可以挑战员工进行创新思考，但他们也应该认可员工的成功。

报告指出：“成功的关键是卷起袖子开始工作。” “组织和你的团队的目标应该只是比昨天更好一点。”