Siklus pengembangan dan penerapan perangkat lunak terus meningkat, sebagian besar berkat kecerdasan buatan (AI), yang membantu menghasilkan kode dan memberikan saran seiring berjalannya waktu. Bahkan dengan produktivitas yang sangat tinggi, para manajer TI dan pemimpin bisnis masih bingung bagaimana mengukur dampak AI.
Itu kata dari yang baru survei dari 5.315 eksekutif dan profesional TI, yang dilakukan oleh GitLab, mencakup produktivitas pengembangan perangkat lunak dan DevSecOps. Pengembangan yang dibantu AI kini menjadi hal yang lumrah — 78% responden mengatakan mereka saat ini menggunakan AI dalam pengembangan perangkat lunak atau berencana menggunakannya dalam dua tahun ke depan, naik dari 64% pada tahun 2023, demikian konfirmasi survei tersebut. Selain itu, 67% mengatakan siklus pengembangan perangkat lunak mereka kini sebagian besar atau sepenuhnya otomatis.
Juga: Dari pelatih AI hingga ahli etika: AI mungkin menghilangkan beberapa pekerjaan tetapi menghasilkan pekerjaan baru
Memasukkan AI mungkin akan mempercepat pengembangan perangkat lunak menuju kecepatan yang sangat tinggi. Yang mengejutkan, sebagian besar eksekutif, 69%, mengindikasikan bahwa mereka mengirimkan perangkat lunak dua kali secepat tahun lalu. Selain itu, dibutuhkan waktu lebih lama untuk membuat profesional TI dapat menyelesaikan tugas mereka dengan cepat. Lebih dari setengahnya, yaitu 52%, mengatakan dibutuhkan waktu lebih dari tiga bulan untuk menerima pengembang baru — naik dari 42% pada tahun lalu.
Para eksekutif tingkat atas jauh lebih waspada terhadap AI dibandingkan staf mereka. Mayoritas eksekutif, yaitu 56%, mengatakan bahwa memperkenalkan AI ke dalam siklus pengembangan perangkat lunak berisiko dalam hal privasi dan keamanan data. Sebaliknya, hanya 40% profesional yang mempunyai kekhawatiran seperti itu.
Para eksekutif juga lebih mengkhawatirkan keterampilan AI, dimana 35% mengidentifikasi kurangnya keahlian yang tepat untuk menggunakan AI atau menafsirkan keluaran AI sebagai hambatan dalam penggunaan AI. Hanya 26% profesional TI yang setuju.
Responden yang saat ini menggunakan AI untuk pengembangan perangkat lunak (43%) lebih besar kemungkinannya dibandingkan responden yang tidak menggunakan AI (20%) untuk menyatakan bahwa orientasi pengembang biasanya memerlukan waktu kurang dari sebulan. Efek yang sama juga terjadi pada penggunaan platform DevSecOps, dimana 44% dari mereka yang saat ini menggunakan platform mengatakan bahwa orientasi pengembang membutuhkan waktu kurang dari sebulan, dibandingkan dengan 20% dari mereka yang tidak menggunakan platform.
Survei menemukan bahwa penggunaan AI yang paling populer di bidang TI adalah pembuatan kode, ditambah dengan pemberian penjelasan tentang cara kerja kode. Untuk pekerjaan di masa mendatang, sebagian besar menginginkan AI untuk membantu mereka mencapai metrik peramalan dan produktivitas.
Juga: Temui pahlawan TI baru Anda: Pengembang warga melenturkan otot AI mereka
Bagaimana AI digunakan dalam pengembangan
- Pembuatan kode dan saran/penyelesaian kode, 47%
- Penjelasan tentang cara kerja sebuah kode, 40%
- Ringkasan perubahan kode, 38%
- Chatbots yang memungkinkan pengguna mengajukan pertanyaan dalam dokumentasi menggunakan bahasa alami, 35%
- Ringkasan ulasan kode, 35%
Apa yang ingin dilihat oleh para profesional dan manajer TI dalam AI
- Memperkirakan metrik produktivitas dan mengidentifikasi anomali di seluruh siklus pengembangan perangkat lunak, 38%
- Penjelasan tentang bagaimana kerentanan dapat dieksploitasi dan cara memperbaikinya, 37%
- Chatbots yang memungkinkan pengguna mengajukan pertanyaan dalam dokumentasi menggunakan bahasa alami, 36%
- Saran untuk siapa yang dapat meninjau perubahan kode, 34%
- Memperbaiki pekerjaan saluran pipa yang gagal, 31%
Keamanan rantai pasokan perangkat lunak berpotensi menjadi titik lemah, dengan 67% profesional melaporkan seperempat atau lebih kode yang mereka kerjakan berasal dari perpustakaan sumber terbuka. Pada saat yang sama, hanya 21% organisasi yang saat ini menggunakan software bill of material (SBOM) untuk mendokumentasikan komposisi perangkat lunak mereka.
Juga: Pembuat kode Apple, bersukacitalah! Alat pemrograman Anda baru saja mendapat peningkatan AI yang besar dan gratis
Para eksekutif mengatakan produktivitas pengembang adalah metrik operasional yang penting. Namun masih banyak yang bingung bagaimana cara mengukurnya. Lebih dari separuh eksekutif, 51%, mengatakan metode mereka saat ini untuk mengukur produktivitas pengembang memiliki kelemahan atau ingin mengukurnya tetapi tidak yakin bagaimana caranya. Setidaknya 45% mengakui bahwa mereka bahkan tidak mengukur produktivitas pengembang terhadap hasil bisnis.
Mayoritas eksekutif, 55%, setuju bahwa produktivitas pengembang itu penting, dan 57% setuju bahwa mengukur produktivitas ini adalah kunci pertumbuhan bisnis. Namun, saat ini hanya 42% yang mengukur produktivitas pengembang dalam organisasi mereka dan puas dengan pendekatan mereka. Lebih dari sepertiga (36%) percaya bahwa metode mereka untuk mengukur produktivitas pengembang memiliki kelemahan, sementara 15% ingin mengukur produktivitas pengembang tetapi tidak yakin bagaimana caranya.
