LeadDev的《AI影响报告》显示，大多数开发者积极使用AI工具，但主要用于代码生成和文档编写，而非数据分析或运维自动化。多数人认为AI提高了生产力，但有部分人不确定。报告还显示，未来初级开发者可能减少，工作转向监督AI代理。
译自：The Top AI Tool for Devs Isn't GitHub Copilot, New Report Finds
作者：Frederic Lardinois
在本周的 The New Stack Agents 节目中，我与 LeadDev 的主编 Scott Carey 进行了对话。LeadDev 最初是一家活动公司，旨在帮助工程师更好地掌握软件工程的管理和领导技能。LeadDev 最近发布了第一份《AI 影响报告》，该报告调查了开发人员及其所在组织目前如何使用人工智能。
我们的研究主管 Lawrence Hecht 也参与了该报告的编写，它很好地展现了当前工程组织在人工智能应用中所处的阶段。一些关键发现包括，虽然三分之二的开发人员和工程组织正在积极使用人工智能工具和模型，另有 20% 处于概念验证阶段，13% 处于探索阶段，但只有 2% 的受访者表示他们完全没有使用人工智能工具和模型的计划。
图片来源：LeadDev。
“我想和那 [2%] 的人谈谈，因为我很好奇他们在哪里工作，以及为什么他们不采用这些工具，因为他们真的是非常非常特别的少数，” Carey 说。“另一方面，这已经成为人们日常工作的一部分。”
关于人们使用的工具，LeadDev 的报告发现，43% 的受访者正在使用 Cursor 作为由其组织资助的工具（这有点出人意料），GitHub Copilot 以 37% 的比例位居第二。通常会想到的工具，如 OpenAI、Google Gemini、Windsurf 和 Anthropic 的 Claude 占据了中间位置，其次是许多在受访者中份额极小的工具，包括 Amazon Q、Bedrock、Replit 和 Lovable。
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鉴于大多数受访者是专业开发人员，并且问题是关于其组织资助的工具，因此像 Lovable 这样的氛围编程工具在列表中的排名相对较低是有道理的，尽管我原本预计 Amazon 在这里会有更好的表现。
报告中一个有趣的点是，参与调查的工程师主要将 AI 和大型语言模型用于代码生成、会议纪要、编写文档和其他内容，以及研究和学习新概念。但是，他们通常不使用 AI 进行数据分析 (7%)、测试和 QA (7%)、IT 运维自动化 (3%) 或部署其代码 (2%)。
“供应商非常热衷于 AI DevOps 之类的概念，但我们的受访者还没有到那一步。他们还没有在软件开发生命周期中深入研究到能够真正利用 AI 解决这些问题的阶段，” Carey 说。“我对此感到沮丧，因为我认为这才是 AI 能够产生最大影响的地方，或者说有潜力产生最大影响的地方，但它还没有实现，也不是现成的，而且也不是供应商关注的重点。”
一个长期困扰行业的有趣问题是，开发人员自己认为这些新的人工智能工具在提高他们的生产力方面有多有效，以及实际情况是否如此。METR 最近的一份报告显示，虽然开发人员认为 AI 提高了他们的生产力，但这些工具实际上使他们的速度降低了 19%。
LeadDev 的受访者也大多认为 AI 提高了他们的生产力，只有 5% 的人表示没有变化，10% 的人表示它降低了他们的生产力。但是，也有 26% 的人表示他们不确定或不知道，正如 Carey 指出的那样，这表明许多组织也没有办法跟踪开发人员的生产力。
图片来源：LeadDev。
随着这些组织采用 AI，另一个长期存在的问题是这将如何影响初级工程师，他们最有可能被 AI 工具取代。LeadDev 调查的大多数 (54%) 受访者认为，他们的组织从长远来看会雇用更少的初级开发人员，并且他们的工作将转变为更多地监督智能代理。
