![]() |
| ภาพจาก TechRadar โดย Craig Hale |
ผลสำรวจจาก GitLab ซึ่งเก็บข้อมูลจากนักพัฒนาซอฟต์แวร์มากกว่า 1,500 คน พบว่า แม้เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน (Productivity) แต่เครื่องมือเหล่านี้ไม่ได้ช่วยให้การส่งมอบซอฟต์แวร์เร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจากเวลาที่ประหยัดไปได้กลับต้องถูกนำมาใช้เพิ่มขึ้นในขั้นตอนการตรวจสอบโค้ด (Code Review) การทดสอบความถูกต้อง (Validation) และการกำกับดูแล (Governance) แทน
แม้ว่านักพัฒนาส่วนใหญ่จะรายงานว่าพวกเขาสามารถเขียนโค้ดได้เร็วขึ้นและมีคุณภาพสูงขึ้น แต่ 85% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่า ขั้นตอนการตรวจสอบโค้ด (Code Review) ได้กลายมาเป็นคอขวดหลัก (Primary Bottleneck) ในปัจจุบัน ในขณะที่อีก 73% ยอมรับว่าพวกเขามีกังวลเกี่ยวกับความสามารถในการบำรุงรักษาระยะยาว (Maintainability) ของโค้ดที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI
อ่านข่าวเต็มได้ที่: TechRadar โดย Craig Hale




