凯捷报告预测 37% 的软件代码很快将通过生成式人工智能辅助创建
简单来说
凯捷研究院的报告称，到 37 年，约 2026% 的软件代码将在生成式人工智能的帮助下生成。
到 37 年，大约 2026% 的软件代码将在生成式人工智能的帮助下生成，并且 生成式人工智能工具 准备在未来三年内将软件工程的时间节省量从 15% 提高到令人印象深刻的 43%，如 最新报告 来自 凯捷 研究所的标题是“软件的艺术：跨行业价值创造的新途径”。
在不断发展的商业环境中，软件占据了中心舞台——准备重新defi报告称，在下一个时代，组织预计基于软件的收入将大幅增长，预计到 29 年将达到 2030%，比 7 年的 2022% 实现显着飞跃。
处于这一软件主导转型的最前沿的是 生成式人工智能，成为加快开发生命周期的关键副驾驶。
在对互联和智能产品和服务不断增长的需求的推动下，组织越来越多地转向生成式人工智能技术来协助工程师并推动软件代码的快速交付。
该研究揭示了一个引人注目的趋势，十分之七的组织表示有意在明年将生成式人工智能集成到其软件工程流程中。
值得注意的是，只有 28% 的受访组织表示不愿在未来 12 个月内采用生成式 AI 来辅助软件工程。
生成式人工智能——软件工程师的重要工具
生成式人工智能作为一种重要工具而日益受到重视 软件 整个生命周期的工程师。 从进行业务需求分析和制作用户故事，到在编写、优化、完成、测试、调试和监控软件代码方面提供帮助，生成式人工智能已成为开发过程中不可或缺的一部分。
此外，该研究揭示了软件工程采用的一个显着趋势。 目前，30% 的组织正在积极尝试这项技术，以增强他们的软件开发实践。
展望未来，42% 的组织计划在未来 12 个月内将其纳入其工作流程。 不断变化的格局凸显了人们越来越认识到生成式人工智能是软件工程师所使用的工具库中的宝贵资产，可以塑造软件开发的未来。
Thoughtworks 是一家技术咨询公司，揭示了最近深入研究工具集成的实验的有希望的结果，例如 ChatGPT 和 GitHub Copilot 贯穿整个软件开发生命周期。
据该公司称，这些实验的结果表明生产力显着提高了 10-30%，标志着在软件开发领域的重要作用。 然而，生产率提高的程度取决于三个关键因素。
首先，开发人员经验起着关键作用，因为工程师必须具备在不影响质量的情况下表达有效请求和评估输出的知识。
其次，熟练使用这些工具被强调为一个重要组成部分。 用户不仅需要掌握制作有效提示的艺术，还要了解这些工具的细微差别，准确地知道何时以及如何利用它们，而不会受到干扰。
最后，生成式人工智能的有效性是与环境相关的，其最佳性能在良好的环境中观察到。defined 问题域。 随着复杂性的增加，推动实质性进展的可能性 生产率 收益减少。
总体而言，软件开发的轨迹正在走向未来，生成式人工智能将成为软件工程师的盟友，并且可能会重新出现。defi未来几年软件开发的前景。
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Kumar 是一位经验丰富的科技记者，专注于人工智能/机器学习、营销技术以及加密货币、区块链和人工智能等新兴领域的动态交叉领域。 NFTs。 Kumar 拥有超过 3 年的行业经验，在撰写引人入胜的叙述、进行富有洞察力的采访和提供全面的见解方面建立了良好的记录。 Kumar 的专长在于制作高影响力的内容，包括为著名行业平台制作文章、报告和研究出版物。 库马尔拥有结合技术知识和讲故事的独特技能，擅长以清晰且引人入胜的方式向不同的受众传达复杂的技术概念。
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