要約:
- 人工知能ツールは開発者の多くが燃え尽きることを減らすことができると考えているが、59%以上がAIツールがデプロイメントエラーを引き起こすことがある。
- 67%以上の開発者がAIが生成したコードのデバッグに時間を費やしており、68%もAI関連のセキュリティ脆弱性の解決に時間を費やしている。
- 92%の回答者がAIツールによってデバッグが必要な悪いコードの範囲が拡大していると指摘。
- AIツールは本番環境のコードサンプルを使ってトレーニングされていないため、生成されたコードが本番環境で動作しないことが多い。
- AIツールの使用を承認する明確な方針を持つ組織は少なく、AIコーディングツールの効果が評価されていない。
- 開発者の約78%が手作業の繰り返し作業に時間を費やしており、これは250人のアプリケーション開発者を雇用する組織に年間800万ドルの生産性損失をもたらす。
感想:
人工知能ツールを活用することで生じる課題や潜在的なリスクについての認識が重要であると感じます。AIツールの効果的な活用には、本番環境への適合性やセキュリティの観点からの十分な検証が必要です。また、AIが提供する機会を最大限に活かすためには、組織全体での方針策定や適切なプラットフォームの採用が不可欠であると考えます。
元記事: https://devops.com/survey-ai-tools-are-increasing-amount-of-bad-code-needing-to-be-fixed/