各种研究表明，开发人员实际上只花费 25% 到 35% 的时间进行编码。这意味着，如果副驾驶将编码效率提高 2 倍，一天可能只节省一个小时。这就引出了一个问题：他们剩下的时间都花在哪里了，人工智能又如何影响这些活动？我们如何最大化软件开发的投资回报率？
除了编码之外，开发人员的时间还花在：
好消息是，人工智能可以影响开发人员以及开发团队的其他成员的各个方面。
前两项密切相关，因为会议上花费的大部分时间都集中在规划和设计上。当涉及到文档和规范时，敏捷实践拥护“恰到好处、恰到好处”的理念。这种理念影响书面文档的质量。通常，开发人员会对需求有一个粗略的了解，然后召开大量会议以确保模糊的描述能够被理解。从清晰、完整的规范开始会更好、更高效。
生成式人工智能非常擅长创建需求，其中包括开发人员实现功能所需的所有细节。它还善于总结信息。通过使用人工智能生成完整的需求，开发团队可以减少所需的会议时间和协作量。开发人员甚至不必阅读完整的规格。他们可以阅读摘要，然后要求人工智能澄清任何问题。事实上，这些规范可以直接输入到代码副驾驶中，以自动化代码生成的第一次迭代。
测试还受益于更好的文档和生成式人工智能。正如副驾驶可以根据明确的规范生成代码一样，他们也可以直接生成测试。由于测试是根据相同的规范生成的，因此可以在代码完成后验证代码的功能。事实上，人工智能可以执行测试并总结这些结果，这为开发人员和测试工程师节省了时间。
这让我们进行代码审查。当大部分代码由人工智能生成时，人类的代码审查将变得更加重要。事实上，开发人员可能会花费更多的时间来审查人工智能生成的代码，因为他们一天中的其他活动将被最小化。
然而，无论代码是由人类还是人工智能生成，代码审查的大部分苦差事都可以而且应该被消除。静态代码分析工具可以确保代码按照公司标准编写并正确记录。静态安全分析和开源合规工具可以确保在无需人工干预的情况下消除大多数众所周知的漏洞。因此，人类代码审查人员可以专注于高层设计。人工智能还可以帮助审查，为开发人员提供代码创建方式的概述和指导，这进一步消除了开发人员通常需要完成的一些文档工作。
通过预先更好的规范也可以确保代码的正确架构。当人类开发人员编写代码时，许多架构决策都在他们编写代码时的头脑中。对于非常复杂的项目，他们可能会生成一些粗略的文档，但对于他们的大部分工作，他们都会即兴发挥。随着副驾驶的出现，需要以一种架构师可以轻松创建且人工智能可以理解的方式来指定代码的高级设计。这应该是明年不断增长的创新领域。
最终结果将是开发人员度过一天的方式发生转变。相对于他们现在所做的事情，他们将花费更多的时间在架构设计和代码审查上。由于人工智能的辅助，代码审查将变得更加容易且耗时更少。功能测试将变得更加容易，因为在生成代码之前就会提供测试脚本，并且在会议和编写文档上花费的时间会更少。
对投资回报率的净影响将是增加业务价值交付，同时降低每个功能的投资成本。交付变更的质量将会提高，停机风险也会降低。这种投资回报率的提高不仅仅是由于采用了代码生成副驾驶，而是由于在开发过程的各个方面，特别是在前端规划阶段使用了人工智能。投资回报率的提高不仅来自于开发人员生产力的提高，还来自于业务分析师和测试人员的进步。
要衡量生成式人工智能对开发过程的影响，请从我们都知道和喜爱的 DORA 指标开始。对于开发人员来说，两个最重要的指标是变更前置时间和变更失败率。如果更改需要一半的时间才能使其以相同或更好的故障率产生，那么您的开发人员的生产力就增加了一倍。
当您简化开发流程时，您应该能够看到变更失败率的提高。这种速度的提高还意味着您的团队在发布之前有更多的时间迭代他们的设计，从而产生更多可用的软件和更快乐的用户。很难衡量快乐用户的真正价值，但它应该全面提高生产力。
您可能还喜欢……
问答：评估人工智能实施的投资回报率
从人工智能的炒作中辨别现实
