根據(jù)SoftServe周二發(fā)布的一份報(bào)告，半數(shù)軟件工程團(tuán)隊(duì)表示智能體AI是他們今年的首要投資優(yōu)先項(xiàng)，84%的團(tuán)隊(duì)表示它將成為未來三年的主要投資方向。該報(bào)告由麻省理工科技評(píng)論執(zhí)行調(diào)研，于去年12月至今年1月間對(duì)300位CIO、CTO及其他技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行了問卷調(diào)查。

調(diào)研發(fā)現(xiàn)，盡管各團(tuán)隊(duì)正積極部署相關(guān)技術(shù)，但智能體與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成難度以及計(jì)算資源成本，依然是AI落地的主要障礙。報(bào)告指出，目前僅有12%的團(tuán)隊(duì)表示智能體AI在其組織內(nèi)已實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用。

報(bào)告中，AI專家表示，一旦完成全面集成，智能體AI將在代碼生成、測試、重構(gòu)和項(xiàng)目部署等領(lǐng)域無處不在。報(bào)告預(yù)計(jì)，大約三年后，軟件行業(yè)等早期采用領(lǐng)域?qū)⒂瓉碇悄荏w工程深度參與整體生命周期管理的階段。

軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)是智能體AI的早期采用者，但隨著相關(guān)工具日趨成熟，其應(yīng)用近年來已迅速向多個(gè)行業(yè)擴(kuò)展。

SoftServe報(bào)告指出，大多數(shù)組織預(yù)計(jì)在未來幾年將持續(xù)加大在工作流方面的投入。

然而，集成這些工具的成本對(duì)技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者而言是一項(xiàng)不可忽視的因素。Dbt Labs今日發(fā)布的《分析工程現(xiàn)狀》報(bào)告同樣印證了這一點(diǎn)。該報(bào)告于去年12月至今年1月間調(diào)研了363位數(shù)據(jù)從業(yè)者和領(lǐng)導(dǎo)者。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，超過半數(shù)的受訪者表示正在增加數(shù)據(jù)倉庫和計(jì)算方面的支出以應(yīng)對(duì)智能體需求的增長，而增加團(tuán)隊(duì)預(yù)算的領(lǐng)導(dǎo)者比例僅為36%。

Dbt報(bào)告還發(fā)現(xiàn)，盡管技術(shù)集成對(duì)許多團(tuán)隊(duì)而言已變得更為便捷，但數(shù)據(jù)質(zhì)量的可信度仍是一大隱憂。Dbt Labs內(nèi)容高級(jí)經(jīng)理Dan Poppy在一封郵件中表示，清晰的數(shù)據(jù)歸屬、經(jīng)過驗(yàn)證的輸出結(jié)果以及完備的數(shù)據(jù)模型文檔，是數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)工作的根基所在。

"那些將數(shù)據(jù)治理視為基礎(chǔ)設(shè)施來構(gòu)建的數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者，將能夠比其他人更快、更可靠地對(duì)AI說'是'，"Poppy說道。

麻省理工與SoftServe聯(lián)合報(bào)告顯示，技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者普遍認(rèn)為智能體AI帶來的生產(chǎn)力提升需要時(shí)間，大多數(shù)受訪者預(yù)計(jì)未來兩年內(nèi)將實(shí)現(xiàn)小幅或適度的改善。技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者期望AI智能體能夠加快團(tuán)隊(duì)交付軟件項(xiàng)目的速度，并希望AI智能體能夠逐步承擔(dān)產(chǎn)品開發(fā)和軟件開發(fā)的全生命周期管理工作。

但Poppy指出，AI的失敗方式將帶來與以往截然不同的挑戰(zhàn)。

"傳統(tǒng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，你能馬上感知到，"Poppy說，"但如果一位高管向AI詢問過去30天的凈新增年度經(jīng)常性收入，而AI系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤，它可能會(huì)生成一個(gè)聽起來合理、表述自信卻完全錯(cuò)誤的答案，并在任何人察覺之前就進(jìn)入董事會(huì)報(bào)告或送達(dá)客戶手中。"

Q&A

Q1：智能體AI目前在軟件團(tuán)隊(duì)中的實(shí)際普及程度如何？

A：根據(jù)SoftServe與麻省理工科技評(píng)論聯(lián)合發(fā)布的報(bào)告，盡管有半數(shù)軟件工程團(tuán)隊(duì)將智能體AI列為今年的首要投資優(yōu)先項(xiàng)，但目前真正實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用的團(tuán)隊(duì)比例仍然較低，僅有12%的團(tuán)隊(duì)表示智能體AI在其組織內(nèi)已得到普遍使用。集成難度和計(jì)算資源成本是制約大規(guī)模落地的主要障礙。

Q2：企業(yè)在部署智能體AI時(shí)面臨哪些主要成本壓力？

A：根據(jù)Dbt Labs發(fā)布的《分析工程現(xiàn)狀》報(bào)告，超過半數(shù)的受訪者表示正在增加數(shù)據(jù)倉庫和計(jì)算支出以跟上智能體AI的需求增長，而實(shí)際增加團(tuán)隊(duì)預(yù)算的領(lǐng)導(dǎo)者僅占36%。這說明企業(yè)在基礎(chǔ)設(shè)施層面的投入增速，已明顯快于人員和團(tuán)隊(duì)資源的擴(kuò)充速度，成本壓力較為突出。

Q3：智能體AI出錯(cuò)時(shí)為什么比傳統(tǒng)系統(tǒng)更難被發(fā)現(xiàn)？

A：Dbt Labs內(nèi)容高級(jí)經(jīng)理Dan Poppy指出，傳統(tǒng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)通常會(huì)有明顯報(bào)錯(cuò)信號(hào)，而智能體AI一旦失敗，可能會(huì)生成一個(gè)表述自信、邏輯看似合理但實(shí)際完全錯(cuò)誤的答案。這類錯(cuò)誤往往在被察覺之前就已進(jìn)入決策報(bào)告或送達(dá)客戶，危害性更強(qiáng)、隱蔽性更高。