Github 설문조사: 생산성, 협업 및 AI 코딩 도구에 대한 개발자의 인식

 Datawhale 건조물 

번역: Duan Qiuyang Datawhale 회원

연구 배경

GitHub의 최고 제품 책임자인 Inbal Shani는 다음과 같이 말했습니다.

오늘날의 개발자는 코드를 작성하고 제공하는 것 이상을 수행하며 새로운 분야인 생성 AI 코딩 도구를 포함하여 다양한 도구, 환경 및 기술을 적용하는 데 능숙해야 합니다. 그러나 개발자에게 가장 중요한 것은 스토리 포인트나 배포 속도가 아닙니다. 이것이 개발자 경험(DevEx) 으로, 개발자가 얼마나 효과적이고 생산적으로 표준을 넘어 몰입 상태로 전환하고 영향을 미칠 수 있는지 정의합니다 .

저는 GitHub의 최고 제품 책임자로서 뿐만 아니라 전체 기술 스택의 다양한 부분에서 작업한 경험이 있는 오랜 개발자로서 이 말을 하고 있습니다. 수십 년 전 기계 공학 석사 학위를 받았을 때 저는 실험실에서 인공 지능을 적용한 최초의 기술자 중 한 명이 되었습니다. 당시에는 우리 모델이 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 5일이 걸렸습니다 . 오늘날 AI 모델의 속도를 감안할 때 충격적이었습니다. 저는 효율성을 높이고 생산 시간을 단축하는 도구를 갈망합니다. 이것이 제가 개발자 경험에 열정을 갖고 있으며 GitHub의 최고 제품 책임자에게 초점을 맞추는 이유입니다.

제너레이티브 AI의 급속한 개발 과정에서 우리는 새로운 도구와 현재 워크플로가 전반적인 개발자 경험에 어떤 영향을 미치는지 개발자로부터 더 잘 이해하고 싶었습니다. 출발점으로 우리는 개발자 생산성, 팀 협업, 인공 지능, 개발자가 엔터프라이즈 환경에서 영향력을 가장 잘 발휘할 수 있다고 생각하는 방법과 같은 개발자 경험의 가장 큰 구성 요소 중 일부를 살펴보았습니다 .

이를 위해 우리는 Wakefield Research와 협력하여 미국에서 직원이 1,000명 이상인 회사의 대기업 개발자 500명 을 인터뷰했습니다.

기업 엔지니어링 팀이 이 새로운 소프트웨어 개발 시대에 혁신과 영향을 주도하도록 돕기 위해 조직이 어떻게 장벽을 제거할 수 있는지 보여줄 것입니다. 궁극적으로 규모에 맞게 혁신하는 방법은 생산성을 높이고 만족도를 높이며 매일 최고의 작업을 수행할 수 있도록 하여 개발자에게 권한을 부여하는 것입니다. 결국 개발자가 영향을 미칠 수 있는 권한을 부여 받지 않고는 진전이 있을 수 없습니다.

조사의 주요 결론

• 인공 지능이 도래했고 대규모로 사용되고 있습니다. 미국 개발자의 92% 는 이미 업무 안팎에서 AI 코딩 도구를 사용하고 있습니다.

• 구축 및 테스트를 기다리는 것은 여전히 ​​문제입니다 . DevOps에 대한 업계 전반의 투자에도 불구하고 개발자들은 여전히 ​​코드 작성 외에 작업에서 가장 시간이 많이 걸리는 작업이 빌드 및 테스트를 기다리는 것이라고 말합니다.

• 개발자는 더 많은 협업을 원합니다. 엔터프라이즈 환경의 일반 개발자는 21명의 다른 엔지니어와 함께 작업하며 협업이 성능 평가의 첫 번째 메트릭이 될 것으로 기대합니다.

• 그들은 인공 지능이 도움이 될 것이라고 생각합니다. 개발자 5명 중 4명 이상이 AI 코딩 도구가 팀의 협업을 강화할 것으로 기대합니다.

• 개발자는 또한 AI에서 큰 이점을 얻습니다. 70% 는 AI가 가져올 가장 중요한 이점 중 일부로 더 나은 코드 품질, 완료 시간 및 사고 해결을 언급하면서 AI 코딩 도구가 직장에서 우위를 점할 것이라고 말했습니다.

GitHub에서 우리는 대부분의 개발자의 일상과 "' 개발자가 원하는 것 '에 대한 대화" 사이에 종종 큰 격차가 있음을 알고 있습니다.

이 설문조사를 통해 일반적인 개발자 경험을 더 잘 이해하고 기업이 개발자를 지원하고 더 성공할 수 있는 주요 방법을 파악하기를 바랍니다.

C = 공동 작업, 전체 개발자 경험의 승수.

개발자 경험(DevEx)은 다음을 고려한 공식입니다.

• 개발자가 코드에 변경 사항을 구현하는 것이 얼마나 쉽고 빠르거나 오히려 생산적입니까?

• 아이디어에서 생산, 영향으로 진행되는 것이 얼마나 순조로운지.

• 작업 환경, 작업 흐름 및 도구가 개발자 만족도에 긍정적 또는 부정적으로 영향을 미칠 수 있는 방법.

리더에게 개발자 경험이란 개발자가 직장에서 가장 생산적이고 영향력 있고 만족할 수 있는 협업 환경을 만드는 것 입니다 . 개발자에게 협업은 방정식의 가장 중요한 부분 중 하나입니다.

연구의 구체적인 결과

1. 현재 평가 지표가 개발자의 기대치를 충족하지 못했습니다.

• 많은 경우 개발자는 자신의 성과를 측정하는 방법과 상충되는 가치를 부여하고 더 많은 작업을 수행하기를 원합니다 .

• 새로운 기술을 배우고 새로운 문제에 대한 솔루션을 설계하는 것은 개발자의 근무일에 가장 긍정적인 영향을 미치지만 대부분의 시간은 코드 검토, 빌드 또는 테스트를 기다리는 데 소비됩니다.

• 또한 개발자는 결과물의 양과 효율성보다는 다른 사람과 함께 작업할 수 있는 능력 과 코드 의 품질이 주요 성과 지표가 되어야 한다고 생각합니다.

2. 개발자가 평가 지표가 기대치를 충족하지 못했다고 말했습니다.

현재 개발자를 평가하는 방식은 자신의 성과를 측정해야 한다고 생각하는 방식과 일치하지 않습니다.

• 예를 들어, 우리가 조사한 개발자들은 현재 그들이 해결한 인시던트의 수로 측정된다고 말했습니다. 그러나 개발자는 이러한 버그와 문제를 처리하는 방법이 더 중요한 성능 지표라고 생각합니다. 이는 코드 품질이 코드 수량보다 우선하며 코드 품질이 가장 중요한 척도로 남아 있어야 한다는 믿음과 일치합니다.

• 개발자들은 또한 성능 메트릭과 관련하여 공동 작업과 커뮤니케이션이 코드 품질만큼 중요해야 한다고 생각합니다. 다른 사람과 협업하고 소통하는 능력은 작업에 매우 중요하지만 개발자의 33% 만이 회사에서 이를 성과 지표로 사용한다고 말합니다.

현재 성능을 측정하는 데 사용되는 메트릭은 개발자가 성능을 측정하는 데 사용해야 한다고 생각하는 메트릭과 비교됩니다.

가장 높은 순위의 응답은 개발자가 자신의 팀이 코드 작성, 보안 취약점 찾기 및 수정 등의 작업에 가장 많은 노력을 기울였다고 말했습니다.

3. 개발자는 기술을 향상하고 영향력을 높일 수 있는 더 많은 기회를 원합니다.

개발자에게 무엇이 근무일에 긍정적인 영향을 미쳤는지 물었을 때 새로운 기술 학습 (43%), 최종 사용자로부터 피드백 받기 (39%), 테스트 자동화 (38%) 및 새로운 문제 설계가 최고의 선택 솔루션 (36%)이었습니다.

개발자가 작업에 가장 큰 영향을 미친다고 생각하는 작업

그러나 개발자들은 대부분의 시간을 코드 작성 및 테스트에 보낸 다음 코드가 검토되거나 빌드 및 테스트가 실행될 때까지 기다린다고 말합니다.

일반적으로 우리가 조사한 엔터프라이즈 개발자들은 자신의 팀이 코드 작성, 보안 취약성 수정, 최종 사용자로부터 피드백 받기 등 다양한 작업으로 바쁘다고 보고했습니다 . 개발자 들은 또한 이러한 작업 에 거의 같은 양의 시간 을 소비 했다고 말했고 , 하루 종일 뻗었다 는 것을 암시 합니다 .

매일 가장 많은 시간을 보내는 개발자의 말

특히 개발자는 새 코드를 작성하는 데 소요되는 시간과 빌드 및 테스트를 기다리는 데 소요되는 시간이 같다고 말합니다 .

• 이는 지난 10년 동안 DevOps 도구에 대한 투자에도 불구하고 빌드 및 테스트 대기 시간이 여전히 고질적인 문제로 남아 있음을 보여줍니다.

• 개발자는 또한 코드 검토, 빌드 및 테스트 실행을 기다리는 것과 같은 장벽에 계속 직면하여 새로운 기술을 배우고 새로운 문제에 대한 솔루션을 설계하는 능력을 방해할 수 있으며, 연구에 따르면 전반적인 만족도 최대 영향에 영향을 미치는 요인이 있습니다.

4. 개발자는 최종 사용자의 피드백을 원하지만 문제에 직면

개발자들은 최종 사용자 (39%)로부터 피드백을 받는 것이 업무에 긍정적인 영향을 미치는 데 있어 두 번째로 중요한 일이라고 말합니다 . 하지만 개발 팀의 경우 이 피드백을 직접 받는 것이 어려운 경우가 많습니다.

• 제품 관리자와 마케팅 팀은 종종 중개자 역할을 하므로 개발자가 최종 사용자로부터 직접적인 피드백을 받기가 어렵습니다 .

• 이상적으로는 개발자가 작업을 개선하기 위해 자동화 및 검증 테스트로부터 피드백을 받지만 때때로 이러한 테스트는 엔지니어링에 전달되기 전에 다른 팀으로 전송됩니다.

개발 팀의 일일 상위 2개 작업은 코드 작성 (32%)과 보안 취약점 찾기 및 수정 (31%)입니다.

• 이는 개발자가 보안을 더욱 중요하게 생각하는 방법과 기업이 보안을 우선 순위로 삼는 방법을 보여줍니다.

• 또한 기업 개발 팀이 보안에 대한 정책 및 이사회 지침을 준수하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 보여줍니다.

5. 개발자는 협업 환경에서 번성합니다.

엔터프라이즈 엔지니어를 대상으로 한 설문 조사에서 개발자는 일반적인 프로젝트에서 평균 21명의 다른 개발자 와 공동 작업을 한다고 말했으며 52%는 매일 또는 매주 다른 팀과 공동 작업을 한다고 보고했습니다. 특히 그들은 효과적인 협력을 위한 가장 중요한 요소 로 정기적인 접촉을 꼽았습니다 .

엔터프라이즈 환경의 개발자는 일반적으로 매일 또는 매주 평균 21명의 다른 개발자와 함께 작업합니다.

그러나 개발자는 다른 사람과 대화하고 만나는 것뿐만 아니라 중단 없는 근무 시간, 완벽하게 구성된 개발자 환경에 대한 액세스, 공식적인 멘토-멘티 관계로 정의되는 협업에 대한 전체론적 관점도 가지고 있습니다.

• 팀 커뮤니케이션이 없기 때문에 개발자는 코드를 작성하고 팀 목표를 위해 작업할 시간과 공간을 확보할 수 있습니다.

• 완전히 구성된 개발자 환경에 대한 액세스는 개발 프로세스 전체에서 일관성을 촉진합니다. 또한 개발자가 더 빠르게 협업하고 악명 높은 " 하지만 내 컴퓨터에서는 작동합니다 "를 피하는 데 도움이 됩니다.

• 멘토십 시스템은 개발자가 협업 작업 환경에서 필수적인 대인 관계 기술을 향상하고 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

설문 조사에 따르면 효과적인 공동 작업에 가장 중요한 요소는 매우 중요하므로 효과적으로 수행되지 않을 경우 개발자의 작업에 눈에 띄게 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

개발자가 가장 자주 말하는 작업은 업무 경험에 부정적인 영향을 미칩니다.

비효율적인 회의는 개발자를 돕는 대신 주의를 분산시킬 수 있습니다.

6. 개발자가 협업하는 방법에 대해 자세히 알고 싶습니다.

그래서 우리는 트위터 팔로워들로부터 답변을 얻었습니다. 우리는 개발자들에게 효과적인 협업을 위한 팁이 무엇인지 물었습니다. 한 개발자가 말한 내용은 다음과 같습니다.

1. 동료들과 협력하고 그들의 아이디어를 통합함으로써 시너지 효과를 발휘합니다.

2. 정보와 리소스를 공유하여 팀워크를 촉진합니다.

3. 브레인스토밍, 목표 설정, 역할 조정을 위한 정기 회의 일정을 잡습니다.

4. Slack 또는 Teams와 같은 협업 채팅 도구를 사용하여 열린 커뮤니케이션을 유지하세요.

5. 더 명확하게 의사소통하고 오해를 피하기 위해 대면 또는 화상 회의를 권장합니다.

6. 문서를 공유하고 실시간으로 공동 작업하여 "나란히" 이동합니다.

7. 갈등을 신속하고 전문적으로 해결하여 건전한 팀 환경을 유지하십시오.

8. 모범을 보이고 공동 창작과 열린 커뮤니케이션을 초대합니다.

9. 팀 구성원이 도움이나 지원이 필요할 때 도움을 구하도록 격려하십시오.

10. 명확하고 측정 가능한 목표를 설정하여 공동 작업 진행 및 개선을 추적합니다.

또한 무엇이 회의를 생산적이고 가치 있게 만드는지 질문했습니다.

1. 비동기식으로 해결할 수 있는 경우 회의를 하지 마십시오.

2. 회의 의제를 미리 발표하십시오.

3. 합리적인 기간을 설정하십시오.

4. 회의 후 명확한 목표를 명확하게 정의하십시오.

1. 갈등으로 인해(모두가 동의하는 주제에 너무 많은 시간을 낭비함) 우리는 합의가 없는 것에 집중해야 합니다.

2. 주제와 읽을 거리를 미리 보내십시오.

3. 메모를 기록/공유합니다.

4. 회의 후 명확한 조치 및 소유권

7. 효과적인 협업을 통해 코드 품질 향상

개발자 경험이 계속 정의됨에 따라 성공적인 개발자 협업도 정의될 것입니다. 너무 많은 트윗과 메시지는 작업 흐름을 방해할 수 있지만 여전히 연결 상태를 유지해야 합니다 .

설문 조사에서 개발자들은 효과적인 협업이 테스트 범위를 개선하고 코드를 더 빠르고 깨끗하고 안전하게 작성한다고 말합니다. 이는 모든 개발 팀을 위한 모범 사례입니다. 이는 개발자가 다른 사람과 효과적으로 협업 할 때 더 우수하고 안전한 소프트웨어를 구축한다고 믿는다는 것을 의미합니다.

개발자는 일반적으로 효과적인 공동 작업이 게시 내용과 게시 빈도를 개선하는 데 도움이 된다는 데 동의합니다.

설문조사에 참여한 개발자들은 코드 품질과 함께 협업 및 커뮤니케이션이 평가의 최우선 순위가 되어야 한다고 느꼈습니다.

• DevOps에서 민첩한 방법론에 이르기까지 개발자와 더 큰 비즈니스 세계는 협업의 중요성에 대해 오랫동안 이야기해 왔습니다.

• 그러나 개발자는 이 시점에서 여전히 측정되지 않습니다.

우리는 개발자들에게 협업 측정에 대한 생각을 공유하도록 요청했습니다. 개발자의 의견: 회사와 엔지니어링 관리자는 정기적인 팀 커뮤니케이션을 장려하고 특히 원격 환경에서 체크인 시간을 정해야 하지만 개발자의 작업 요구와 집중을 존중해야 합니다.

개발자는 동료와의 효과적이고 정기적인 접촉이 효과적인 팀워크에 중요하다고 생각합니다.

8. 협업을 개선하기 위한 엔지니어링 관리자를 위한 4가지 팁

GitHub에서 연구원, 개발자, 제품 팀 및 분석가는 개발자 생산성 및 만족도를 연구하고 개선하는 데 전념하고 있습니다. 다음은 개발자 간의 협업을 개선하려는 엔지니어링 리더에 대한 조언입니다.

1. 성과 목표에서 협력을 목표로 삼으십시오. 이것은 사람들이 협업할 수 있는 공간과 기대치를 만듭니다. 이것은 점심과 학습, 공동 프로젝트 등의 형태를 취할 수 있습니다.

2. 조직의 협업 상황을 정의하고 구성합니다. 사람들이 무언가에 대해 들었을 때와 질문을 받았을 때를 알도록 하십시오. 역할과 책임을 요약한 매트릭스는 GitHub 팀이 이미 구현한 모든 사람의 역할을 정의하는 데 도움이 됩니다.

3. 개발자들에게 서로 이야기하고 알아갈 시간을 주십시오. 특히, 원격 또는 하이브리드 조직은 개발자의 시간과 가상 공간의 일부를 관계 구축에 할애해야 합니다.

4. 주요 엔지니어와 저명한 엔지니어를 확인합니다. 학술 연구는 조직 내 변경 에이전트의 긍정적인 영향과 그들이 협업을 탁월하게 잘 수행해야 하는 방식을 지원합니다. 뛰어난 엔지니어를 식별하고 그들이 원하는 동작을 모델링할 수 있는 위치로 그들을 끌어올리는 문제입니다.

9. 개발자들은 이미 직장에서 AI 코딩 도구를 사용하고 있습니다.

미국 대기업에서 일하는 개발자 의 92%가 직장이나 개인 시간에 AI 코딩 도구를 사용한다고 보고했으며 70% 는 이러한 도구를 사용하여 상당한 이점을 얻는다고 말했습니다.

• AI는 계속 존재합니다. 이미 개발자가 일상 업무에 접근하는 방식을 바꾸고 있습니다. 따라서 비즈니스 및 엔지니어링 리더는 개발자가 승인되지 않은 애플리케이션을 사용하지 못하도록 엔터프라이즈급 AI 도구를 채택하는 것이 중요합니다. 기업은 또한 AI 도구 사용에 대한 거버넌스 표준을 수립하여 사용이 윤리적이고 효과적임을 보장해야 합니다.

거의 모든 개발자가 이미 직장과 직장 밖에서 AI 코딩 도구를 사용하고 있습니다.

10. 개발자들은 AI 코딩 도구가 성능을 향상시킬 것이라고 믿습니다.

대부분의 개발자가 직장에서 AI 도구를 실험하고 있기 때문에 우리의 연구 결과는 개발자가 AI를 사용하도록 유도하는 것이 단순히 관심이 아니라는 것을 시사합니다. 오히려 AI 코딩 도구가 성능 표준을 충족하는 데 도움이 될 것이라는 보증입니다.

• 설문 조사에서 개발자는 AI 코딩 도구가 기존 성능 표준을 충족하고, 코드 품질을 개선하고, 출력 속도를 높이고, 생산 수준 사고를 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 밝혔습니다. 또한 이러한 지표를 사용하여 코드 수를 넘어 성능을 측정해야 한다고 생각합니다.

개발자의 약 1/3은 현재 관리자가 자신이 작성하는 코드의 양을 기준으로 자신의 성과를 평가한다고 보고했으며, 비슷한 숫자가 AI 기반 코딩 도구를 사용하기 시작하면 상황이 바뀔 것으로 예상합니다.

• 개발자가 생성하는 코드의 양이 반드시 비즈니스 가치와 일치하지는 않는다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

• 똑똑해. 소프트웨어 개발에서 AI 도구의 사용이 증가함에 따라(종종 코드 크기가 증가함) 엔지니어링 리더는 코드 크기 측정이 여전히 생산성과 출력을 측정하는 가장 좋은 방법인지 여부를 질문해야 합니다.

11. 개발자들은 AI 코딩 도구가 더 나은 팀워크로 이어질 것이라고 생각합니다.

개인 성과 향상 외에도 설문 조사에 참여한 개발자 5명 중 4명 이상( 81% )은 AI 코딩 도구가 팀과 조직 내 협업을 향상하는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다.

• 실제로 보안 검토, 계획 및 페어 프로그래밍은 개발 팀이 AI 코딩 도구의 도움을 받아 수행해야 하는 협업 및 작업의 가장 중요한 포인트입니다. 또한 개발자가 작업에서 AI 코딩 도구 사용을 늘리면 코드 및 보안 검토가 여전히 중요할 것이라고 제안합니다.

개발자는 AI 코딩 도구를 사용하기 시작하면서 팀이 더 협력해야 한다고 생각합니다.

경우에 따라 개발자는 한 줄 이상의 코드 로 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 설문조사에 참여한 개발자의 3분 의 1은 관리자가 작성하는 코드의 양을 기준으로 성과를 측정한다고 말했습니다.

특히 개발자들은 AI 코딩 도구를 통해 체계 설계에 더 많은 시간을 할애할 수 있다고 믿습니다. 이것은 조직에 직접적인 이점이 있습니다. 즉, 개발자는 상용구 코드를 작성하는 것보다 AI로 새로운 기능과 제품을 설계하는 데 더 많은 시간을 할애할 것이라고 믿습니다.

• 개발자들은 이미 제너레이티브 AI 코딩 도구를 사용하여 워크플로우의 일부를 자동화하여 보안 검토, 계획 및 페어 프로그래밍과 같은 더 많은 협업 프로젝트를 위한 시간을 확보하고 있습니다.

12. 개발자들은 AI가 생산성을 높이고 번아웃을 예방할 수 있다고 생각합니다.

개발자는 AI 코딩 도구가 보다 가치 있는 문제 해결에 집중하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다.

우리의 연구에 따르면 AI 코딩 도구는 전반적인 생산성을 향상시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 더 똑똑한 인력을 만드는 데 도움이 되는 기술 향상 기회도 제공합니다.

• 개발자의 57% 는 AI 코딩 도구가 코딩 언어 기술을 향상시키는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 이것이 가장 큰 이점입니다. 개발자들은 기술 향상 지원 외에도 AI 코딩 도구가 인지 작업을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 말하며, 정신 능력과 시간은 제한된 자원이기 때문에 개발자의 41%는 AI 코딩 도구가 번아웃을 예방하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

• 우리가 수행한 이전 연구에서 개발자의 87%가 AI 코딩 도구인 GitHub Copilot이 더 반복적인 작업을 완료하면서 정신 작업을 유지하는 데 도움이 되었다고 보고했습니다. 이는 AI 코딩 도구를 통해 개발자가 인지 노력을 예약하고 소프트웨어 개발 또는 R&D의 보다 도전적이고 혁신적인 측면에 집중할 수 있음을 시사합니다.

• AI 코딩 도구는 개발자가 작업하면서 기술을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 설문 조사에서 개발자들은 지속적으로 새로운 기술 학습을 긍정적인 근무일에 가장 많이 기여하는 것으로 꼽았습니다. 그러나 30%는 또한 L&D가 전체 근무일에 부정적인 영향을 미쳤다고 말했으며, 이는 일부 개발자가 L&D가 근무일에 추가될 것이라고 생각했음을 시사합니다. 특히 개발자들은 AI 코딩 도구의 가장 큰 이점이 새로운 기술을 배우는 것이라고 말합니다. 이러한 도구는 개발자가 학습 및 개발을 추가 작업으로 만드는 대신 작업 중에 학습하는 데 도움이 됩니다.

개발자들은 이미 제너레이티브 AI 코딩 도구를 사용하여 워크플로우의 일부를 자동화하여 보안 검토, 계획 및 페어 프로그래밍과 같은 더 많은 협업 프로젝트를 위한 시간을 확보하고 있습니다.

전망

개발자 만족도, 생산성 및 조직적 영향은 모두 AI 코딩 도구의 이점을 얻을 수 있으며, 이는 전체 개발자 경험에 상당한 영향을 미칠 것입니다.

92% 의 개발자가 이미 직장과 개인 시간에 AI 코딩 도구를 사용한다고 말하면서 AI가 여기에 있음을 분명히 보여줍니다. 설문조사에 참여한 개발자 중 70% 는 AI 코딩 도구를 사용하여 상당한 이점을 얻었다고 말했으며 설문조사에 참여한 개발자 중 81% 는 AI 코딩 도구가 팀의 협업을 향상시킬 것으로 기대합니다. 개발자 생산성과 개발자 경험을 모두 향상시킵니다.

특히 개발자의 57% 는 AI가 자신의 기술을 향상하는 데 도움이 될 수 있고 학습과 개발을 일상적인 워크플로에 통합할 수 있는 잠재력이 있다고 믿습니다. 이 모든 것을 염두에 두고 기술 리더는 만족도, 생산성 및 전반적인 개발자 경험을 개선하기 위한 솔루션으로 AI를 탐색하기 시작해야 합니다.

AI 도구를 탐색하는 것 외에도 엔지니어링 및 비즈니스 리더는 개발자 경험을 개선하기 위해 다음 세 가지 핵심 사항을 고려해야 합니다.

1. 생산성을 높이고 영향을 미치며 창의적이고 의미 있는 작업을 수행하는 데 도움이 되는 도구, 프로세스 및 사례를 통해 개발자가 몰입할 수 있도록 합니다.

2. 조직의 사일로를 허물고 개발자에게 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있는 기회를 제공하여 협업을 촉진합니다.

3. 조직이 미래를 위해 실험하고 혁신하는 데 도움이 되도록 AI에 대한 중요한 투자로 개발자 워크플로의 숙련도를 높일 수 있는 여지를 만드세요.

참조:

https://github.blog/2023-06-13-survey-reveals-ais-impact-on-the-developer-experience/

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