- AIの採用率が増加：80%以上の組織がAIをある形で追加したがっており、コード支援や情報の要約、文書化が最も求められている機会である。
- AIのコード支援は、コーディング、既存のコードの理解、コードの最適化などのタスクに高い関心があり、AIの採用は既存のユースケースの自然な進化である。
- AIを使用して情報とデータを分析することは一般的ではないが、多くの調査回答者（70%以上）がAIを使用することで生産性が向上したと報告している。
- AIの採用率の25%の増加は、流れ、満足度、生産性がわずかに向上し、燃え尽きを減らすが、有益な作業に時間を費やすことにはまだつながっていない。
- AIの採用率の25%の増加は、ソフトウェアの提供パフォーマンスを損なう可能性がある。
新しいツールを適切に使用する方法について、記事はAIの採用急増が、どの問題を解決するかを理解する前に解決策を購入するという問題を再び引き起こしていると指摘しています。問題から始めることで、最も影響力のある解決策を選択し、不要な作業を排除したり、既存のツールチェーンの一部を使用して自動化したりする方法を見つけることができます。問題がAIに基づいている場合、問題がAIソリューションに導く方が、逆の場合よりも成功する可能性が高いでしょう。
個人的な感想：AIの採用が増加している中、問題を解決するためのアプローチの重要性が強調されています。AIを導入する際は、まず解決すべき問題を明確にし、その問題に最も適した解決策を選択することが重要であると感じます。
元記事: https://thenewstack.io/ai-wont-fix-your-software-delivery-problems/