
DORA (DevOps Research and Assessment) у своєму дослідженні 2025 року про ШІ у розробці програмного забезпечення надає профілі команд та можливості успіху, які можна використовувати для застосування результатів дослідження на практиці. Натен Гарві пояснив, що DORA досліджує, як команди покращують свою роботу з технологіями, включаючи не лише саму технологію, а й те, як команди працюють як люди, рухаючи бізнес вперед та обслуговуючи клієнтів.
ШІ як підсилювач: фокус на організаційній системі
ШІ є підсилювачем. Найбільша віддача від інвестицій у ШІ походить від стратегічного фокусу на базовій організаційній системі. Без цієї основи ШІ, як правило, створює локалізовані осередки продуктивності, які часто губляться у подальшому хаосі. Дослідники DORA прагнули зрозуміти, як команди працюють за різними факторами, такими як продуктивність команди, продуктивність продукту, ефективність, тертя, вигорання тощо.
Сім профілів команд
У даних було ідентифіковано сім унікальних профілів команд:
- Фундаментальні виклики (Foundational challenges)
- Вузьке місце застарілих систем (The legacy bottleneck)
- Обмежені процесами (Constrained by process)
- Високий вплив, низька частота (High impact, low cadence)
- Стабільні та методичні (Stable and methodical)
- Прагматичні виконавці (Pragmatic performers)
- Гармонійні високоефективні (Harmonious high-achievers)
Як приклад, для профілю команди «обмежені процесами» характерні високе вигорання, високе тертя, низька індивідуальна ефективність та низький час, витрачений на цінну роботу. Стабільність постачання програмного забезпечення досить хороша, але пропускна здатність трохи нижча.
Сім можливостей для кращих результатів з ШІ
Було визначено сім можливостей, які у поєднанні з впровадженням ШІ забезпечують кращі результати:
- Чітка та комунікована позиція щодо ШІ (Clear and communicated AI stance)
- Здорові екосистеми даних (Healthy data ecosystems)
- Доступні для ШІ внутрішні дані (AI-accessible internal data)
- Сильні практики контролю версій (Strong version control practices)
- Робота невеликими партіями (Working in small batches)
- Орієнтація на користувача (User-centric focus)
- Якісні внутрішні платформи (Quality internal platforms)
Кожен створений програмний продукт призначений для людей; завдання полягає у вирішенні проблем, розумінні користувачів та створенні того, що їм потрібно. ШІ може робити речі набагато швидше, відкриваючи можливості, наприклад, прототипування п'яти речей за менший час, ніж раніше для однієї.
Вплив ШІ на продуктивність та якість
Зі зростанням впровадження ШІ, сприйнятий вплив як на якість коду, так і на індивідуальну ефективність збільшився. Самооцінена індивідуальна ефективність показала найвищий приріст. Водночас зі зростанням впровадження ШІ збільшилася нестабільність постачання програмного забезпечення. Це означає, що частіше спостерігаються відкати розгортань або необхідність термінових виправлень. Це протиріччя — покращена якість коду та збільшена нестабільність постачання ПЗ — може бути сигналом невідповідності стимулів або відсутності видимості впливу впроваджених змін.
Роль платформ та малих партій
Якісні внутрішні платформи відіграють значну роль у отриманні цінності від ШІ. Платформа є оптимальним способом зробити певну можливість доступною для всієї організації, сприяючи впровадженню та реалізації цінності. Платформи також дозволяють організаціям перекладати складність на платформу, приховуючи її від користувачів. Наприклад, платформа може забезпечувати дотримання політики безпеки для нових рішень, покращуючи відповідність та абстрагуючи складнощі.
Дані DORA давно показують, що робота невеликими партіями призводить до кращої продуктивності постачання програмного забезпечення. ШІ створює тиск на цю ідею, оскільки моделі можуть пропонувати великі набори змін або запити на злиття. Більші зміни складніше переглядати та оцінювати, і вони, як правило, мають більше ризиків. Команди можуть використовувати ці знання для співпраці зі своїми ШІ-асистентами, щоб розбивати великі зміни на менші, незалежно розгортані одиниці.
Застосування дослідження на практиці
Для застосування дослідження на практиці Натен Гарві запропонував оцінити поточний стан, встановити пріоритети та розвивати культуру безперервного вдосконалення. Він радить контекстуалізувати висновки звітів DORA до власної організації та використовувати їх як гіпотези.
Що це означає для розробників
Для розробників, впровадження ШІ може значно підвищити індивідуальну ефективність та якість коду, але також може збільшити нестабільність постачання програмного забезпечення. Важливо співпрацювати з ШІ-асистентами для розбиття великих змін на менші, незалежно розгортані одиниці, щоб зменшити ризики та спростити перегляд. Розробникам слід враховувати організаційні можливості, такі як сильні практики контролю версій та орієнтація на користувача, для максимізації цінності від ШІ.
Ключові факти
-
Дослідження DORA 2025 року про ШІ у розробці ПЗ надає профілі команд та можливості успіху.
-
ШІ є підсилювачем; найбільша віддача від інвестицій у ШІ походить від стратегічного фокусу на базовій організаційній системі.
-
Без організаційної основи ШІ створює локалізовані осередки продуктивності, які часто губляться у подальшому хаосі.
-
DORA ідентифікувала сім унікальних профілів команд, включаючи «обмежені процесами» з високим вигоранням та низькою ефективністю.
-
Визначено сім можливостей, які у поєднанні з впровадженням ШІ забезпечують кращі результати, серед яких: чітка позиція щодо ШІ, здорові екосистеми даних, робота невеликими партіями та якісні внутрішні платформи.
Джерела
Попередні статті

Cadence Design Systems фіксує рекордний портфель замовлень на $8.1 млрд завдяки попиту на ШІ
Cadence Design Systems повідомила про сильні результати другого кварталу 2026 року, зафіксувавши рекордний портфель замовлень у $8.1 млрд, що підкреслює зростаючий вплив штучного інтелекту на ринок.

Amazon пов'язує Північну Корею з атаками на open-source програмне забезпечення
Amazon виявив північнокорейську групу, яка стоїть за численними компрометаціями популярних open-source бібліотек, що загрожує ланцюгам постачання ПЗ.

Білий дім запускає GOLD EAGLE: AI-платформа для кібербезпеки критичної інфраструктури
Білий дім запустив GOLD EAGLE, нову державно-приватну платформу для координації виявлення та усунення кібервразливостей критичної інфраструктури США за допомогою передового ШІ.
Наступні статті

Машинне навчання демонструє потенціал у ранній ідентифікації захворювань легень, пов'язаних з ревматоїдним артритом
Нове дослідження показує, як моделі машинного навчання можуть покращити раннє виявлення інтерстиціального захворювання легень при ревматоїдному артриті, використовуючи рутинні клінічні дані.

Stacked Pull Requests від GitHub тепер у публічному попередньому перегляді
GitHub представив Stacked Pull Requests у публічному попередньому перегляді, що дозволяє розбивати великі зміни на менші, упорядковані та незалежно переглядувані шари.

Catalyst NEA 2026: Форум зосередиться на ШІ, кібербезпеці та розвитку робочої сили
Університет штату Арканзас проведе Catalyst NEA 2026, форум, присвячений економічному розвитку та лідерству, з акцентом на ШІ, кібербезпеці, партнерствах та розвитку робочої сили.