Estas são as ferramentas de codificação de IA mais populares entre os engenheiros

Ai As ferramentas de codificação estão ganhando força em toda a indústria de tecnologia. Uma pesquisa recente lança luz sobre quais serviços são mais populares entre os engenheiros.

Em maio, a Wellyfish, que ajuda as empresas a gerenciar equipes de desenvolvedores, pesquisaram 645 profissionais em período integral em várias funções de engenharia, incluindo colaboradores, gerentes e executivos individuais. Os entrevistados vieram de empresas que variam de pequenas equipes com menos de 10 pessoas a empresas com mais de 500 engenheiros.

As descobertas da pesquisa lançaram uma nova luz sobre o crescimento explosivo e o impacto de Ferramentas de codificação da IA no desenvolvimento de software.

A água -viva descobriu que 90% das equipes de engenharia estão agora usando a IA em seus fluxos de trabalho, contra 61% há apenas um ano. Quase um terço tem ferramentas de IA formalmente apoiadas e amplamente adotadas, enquanto outros 39% estão experimentando ativamente com elas. Apenas 3% dos entrevistados não relataram uso de IA e nenhum plano de mudar isso.

Crucialmente, 48% dos entrevistados relataram usar duas ou mais ferramentas de codificação de IA, sugerindo que as equipes estão adotando uma abordagem exploratória diversificada, avaliando várias soluções simultaneamente, em vez de padronizar em uma única plataforma.

Os líderes

O líder entre as ferramentas de codificação da IA ​​era Github Copilot Da Microsoft, com 42% dos engenheiros pesquisados ​​nomeando sua ferramenta de escolha, de acordo com a pesquisa. GoogleO Código de Gêmeos de Gemini foi o segundo, enquanto Amazon q (anteriormente CodeWhisperer) e Cursor foram amarrados em terceiro.

Essas quatro ferramentas formaram o nível dominante das plataformas de assistência de código de IA, mas também havia vários outros serviços no mix, de acordo com o relatório.

O estudo excluiu explicitamente ferramentas generativas de IA de uso geral como o ChatGPT para se concentrar em produtos projetados especificamente para engenharia de software. Essa distinção destaca a crescente especialização de soluções de IA adaptadas às necessidades das equipes de desenvolvimento.

Segundo o relatório, 62% dos engenheiros disseram ter atingido pelo menos um aumento de 25% em velocidade e produtividade graças às ferramentas de codificação de IA e 8% relataram uma duplicação de sua produção. Menos de 1% acredita que a IA está desacelerando -os.

Fluxos de trabalho híbridos humanos-AI

Olhando para o futuro, 81% dos entrevistados acreditam que pelo menos um quarto do trabalho de engenharia de hoje será automatizado pela IA nos próximos cinco anos. No entanto, a tendência não é para automação completa; É em direção à colaboração.

“Embora a IA possa ajudar os criativos, a própria IA não é criativa”, um líder de engenharia colocou na resposta da pesquisa.

“Se você tem pessoas inteligentes usando a IA que também entendem o tópico/questão que estão seguindo, a magia acontece”, acrescentou a pessoa. “Caso contrário, você tem pessoas que desejam desesperadamente apenas parecer que fizeram algo incrível, mas realmente não entendem os problemas que acabaram de criar com a ajuda da IA”.

Com os ganhos de produtividade já mensuráveis ​​e a adoção aumentando, a atual colheita de ferramentas de codificação de IA, liderada por Github Copilot, Gemini, Amazon Q e Cursor, parece estar definindo a base para um futuro híbrido, onde engenheiros de software e sistemas de IA co-criam a próxima geração de produtos digitais.

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