- Половина команд программной инженерии считает agentic AI одним из главных инвестиционных приоритетов на этот год, а 84% говорят, что в ближайшие три года он станет ключевым направлением вложений, согласно отчету SoftServe, опубликованному во вторник. Исследование, подготовленное MIT Technology Review, в декабре и январе опросило 300 CIO, CTO и других технологических лидеров.
- Несмотря на усилия по внедрению технологии, интеграция agentic AI с существующими системами и стоимость вычислительных ресурсов остаются барьерами для его распространения, показал опрос. Лишь 12% команд сообщают о широком использовании agentic AI в своих организациях, говорится в отчете.
- Эксперты по ИИ, опрошенные для отчета, говорят, что после полной интеграции agentic AI станет повсеместным в таких областях, как генерация кода, тестирование, рефакторинг и развертывание проектов. Примерно через три года, как отмечается в отчете, такие ранние последователи, как софтверная отрасль, ожидают, что agentic engineering будет участвовать в управлении полным жизненным циклом.
Dive Insight:
Команды разработки ПО были одними из первых пользователей agentic AI, но в последние месяцы его применение быстро расширилось сразу в нескольких отраслях по мере зрелости инструментов.
Согласно отчету SoftServe, большинство организаций рассчитывают в ближайшие несколько лет нарастить расходы на эти рабочие процессы.
Однако стоимость интеграции таких инструментов остается значимым фактором для технологических руководителей, согласно отчету State of Analytics Engineering, опубликованному сегодня Dbt Labs, которая в декабре и январе опросила 363 специалистов по данным и руководителей.
Более половины респондентов заявили, что увеличивают расходы на data warehouse и вычисления, чтобы успевать за спросом на agentic AI, тогда как лишь 36% руководителей повышают бюджеты своих команд.
Хотя техническая интеграция для многих команд стала проще, доверие к качеству данных по-прежнему вызывает опасения, показал отчет Dbt. Четкое распределение ответственности, проверенные результаты и документированные модели данных — основа работы команд по данным, сказал в письме Dan Poppy, старший менеджер по контенту в Dbt Labs.
«Руководители по данным, которые рассматривают governance как инфраструктуру, смогут говорить “да” ИИ быстрее и надежнее, чем все остальные», — сказал Poppy.
Технологические лидеры ожидают, что рост производительности от agentic AI не будет мгновенным: большинство респондентов в отчете MIT и SoftServe сказали, что ожидают лишь небольшого или умеренного улучшения в ближайшие два года. Лидеры считают, что AI agents ускорят выпуск программных проектов их командами, а со временем смогут управлять жизненным циклом разработки продукта и жизненным циклом разработки ПО.
Но сбои ИИ создадут проблемы иного рода, чем те, с которыми технологические команды сталкивались раньше, сказал Poppy.
«Когда ломается традиционная система, вы это знаете, — сказал Poppy. — Если руководитель попросит ИИ показать net new ARR за последние 30 дней, а ИИ-система даст сбой, она может выдать правдоподобный, уверенный, но неверный ответ, который попадет в материал для совета директоров или к клиенту раньше, чем кто-либо это заметит».
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Cost concerns loom as agentic AI advances in software development