Redefining "impossible" legacy projects, 75% of software executives see up to a 50% reduction in development time with increased AI and automation
BOSTON--(BUSINESS WIRE)--As the reach of artificial intelligence (AI) expands, IT leaders are exploring new use cases for technology used throughout the software development lifecycle (SDLC), according to a new survey launched today titled "AI in software development: Exploring opportunities and uncertainties" by OutSystems, a global leader transforming how companies innovate through software, and KPMG, a multinational professional services network.
The research surveyed 555 software executives around the world whose companies span IT consultancy services, manufacturing, banking, financial services and insurance among others. 84 percent of respondents reported that their organizations first began to incorporate AI technologies in their SDLCs between six months to five years ago, with the earliest adopters primarily being IT services companies. Across regions, EMEA and North America remain roughly on equal footing, while APAC is steadily catching up.
The findings show that testing, quality assurance, and security vulnerability detection are by far the most widely adopted use cases for AI in software development. Nonetheless, generative AI (GenAI) is set to transform the industry by significantly enhancing these processes and introducing unprecedented capabilities.
75% of software executives have seen up to a 50% reduction in development time by implementing AI and automation.
Early adopters are planning to increase their use of AI in other stages of the SDLC, such as user interface design, code generation, DevOps optimization, and application maintenance. Nearly all respondents are planning to increase their investment in AI-augmented SDLC management over the next two years, indicating that AI will play a central role in driving innovation and competitive advantage in the software industry.
"AI is redefining the impossible," said Paulo Rosado, CEO and founder at OutSystems. "I'm laser-focused on helping teams compress multi-year legacy modernization projects into just a few months. The latest AI disruptions have brought us the potential to compress these development timelines into even shorter and faster projects. With AI, historically impossible transformation projects are not only possible but easier, cheaper, and faster to accomplish."
71% of respondents are planning to incorporate AI into application development and SDLC management workflows.
"Right now, the developer's role is shifting from code writer to code reviewer," said Rodrigo Coutinho, Co-founder and AI Project Manager at OutSystems. "Large language models (LLMs) are a big help, but they still make mistakes. But as these models evolve, and trust in the resulting code improves, the developer's role will be more akin to that of an orchestrator and acceptance tester of AI-generated outputs."
Despite being a nascent technology a couple of years ago, the report found that confidence in the quality of AI-generated code has risen substantially—half of respondents said that the implementation of AI has improved software quality, enhanced decision-making, and increased efficiency in software testing and quality assurance.
But confidence is also paired with risk awareness surrounding tech debt in the form of orphan code and hallucinations, a lack of context for an organization's specific coding needs, and scalability concerns. With strategy baked into AI in SDLC processes, 56% of respondents said they experienced or expected to experience a higher quality of applications, with fewer bugs and improved performance.
Data privacy and security concerns remain the primary barriers to broader adoption.
The AI opportunity is undeniably huge, but its wider adoption in other areas of the SDLC beyond software testing and vulnerability detection still face some barriers. Chief among these are data privacy and security concerns (56% of respondents) and regulatory and compliance challenges (42%). Moreover, 38% of executives cite difficulties integrating generative AI into existing workflows as the primary barrier to adoption.
"There's a lot of speculation on what will change with the rise of GenAI," said Michael Harper, Managing Director at KPMG U.S. "While there will be challenges, those with effective change management initiatives will reskill and upskill their workforces, leading to AI and jobs evolving in tandem."
One-third of respondents said they had a backlog of between 150 and 800 use cases for GenAI.
The speed and sprawl of AI, namely GenAI, is paving the way for an increase in investments for nearly all respondents.
But risks concerning the reliability of AI-generated code persist, though they can be mitigated with existing approaches, such as user acceptance testing, unit testing, and regression testing. "It's up to the developer working with AI to guarantee the quality of the deliverables, but this becomes way more efficient with AI," said Coutinho. "AI is, in fact, a great partner in creating tests in synthetic data."
Other oft-cited concerns were the limited availability of skilled personnel and difficulties integrating GenAI into existing tech stacks and workflows. Fears of job losses are high as well, with 89% of respondents claiming that certain roles will be eliminated by AI. This falls in line with a broader industry trend over the last couple of years. However, in the longer term, AI may well create more jobs than it displaces, resulting in a new type of developer, equipped with specialized AI skill sets.
For more insights from the 2024 survey "AI in software development: Exploring opportunities and uncertainties," download the report here.
About OutSystems
OutSystems is a global leader transforming how companies innovate through software, empowering IT leaders with a better way to build the software that matters most. The OutSystems platform helps companies develop, deploy, and maintain mission-critical applications by unifying and automating the entire software lifecycle. With OutSystems, organizations leverage GenAI to deliver software instantaneously, adapt faster to changing requirements, and reduce technical debt by building on a future-proof platform. Helping customers achieve their business goals by addressing key strategic initiatives, OutSystems delivers software up to 10x faster than traditional development. Recognized as a leader by analysts, IT executives, business leaders, and developers around the world, global brands trust OutSystems to tackle their impossible projects and turn their big ideas into software that moves their business, people, and the world forward.
Founded in 2001, the company's network spans more than 750,000 community members, over 500 partners, and active customers in 75+ countries across 21 industries. Learn more at .
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「不可能」と定義されていた古いプロジェクトを再定義すると、ソフトウェアエグゼクティブの75%は、AIと自動化の増加により開発時間が最大50%短縮されていると見ています。
ボストン--(BUSINESS WIRE)--人工知能(AI)の範囲が拡大するにつれて、ITリーダーは、OutSystemsとKPMGによる新しい調査「ソフトウェア開発におけるAI:機会と不確実性の探索」によると、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)全体で使用される技術の新しいユースケースを模索しています。OutSystemsは、ソフトウェアを通じて企業が革新する方法を変革するグローバルリーダーであり、KPMGは、多国籍のプロフェッショナルサービスネットワークです。
この調査は、ITコンサルタンシーサービス、製造業、銀行業、金融サービス、保険などを含む世界中の企業を対象にした555人のソフトウェアエグゼクティブを調査しました。回答者の84%が、自社の組織がAI技術をSDLCに導入し始めたのは6か月から5年前であり、最初の採用企業は主にITサービス企業でした。地域を横断して、欧州と北米はほぼ同じ水準を維持しており、APACは着実に追いついています。
調査結果によると、テスト、品質保証、セキュリティ脆弱性の検出は、ソフトウェア開発におけるAIの最も広く採用されているユースケースです。それにもかかわらず、生成AI(GenAI)は、これらのプロセスを大幅に向上させ、前例のない機能を導入することで業界を変革する可能性があります。
ソフトウェアエグゼクティブの75%は、AIと自動化を導入することで開発時間が最大50%短縮されることを確認しています。
初期採用企業は、ユーザーインターフェース設計、コード生成、DevOpsの最適化、アプリケーションのメンテナンスなど、SDLCの他の段階でAIの利用を増やす予定です。ほぼすべての回答者が、次の2年間でAIを活用したSDLC管理への投資を増やす予定であり、AIがソフトウェア業界のイノベーションと競争上の優位性を推進する中心的な役割を果たすことを示しています。
「AIは不可能なことを再定義しています」とOutSystemsのCEOで創業者のPaulo Rosadoは述べています。「私は、数年かけた古いレガシープロジェクトをわずか数か月で圧縮するチームに焦点を合わせています。最新のAIの変革により、これらの開発タイムラインをさらに短く、速く圧縮する可能性が生まれました。AIによって、従来不可能だった変革プロジェクトが可能であり、さらに容易で、安価で、迅速に達成できるようになっています。」
回答者の71%が、AIをアプリケーション開発とSDLC管理ワークフローに組み込む予定です。
「現在、開発者の役割はコードの作成者からコードのレビュアーに移行しています」とOutSystemsの共同設立者兼AIプロジェクトマネージャーのRodrigo Coutinho氏は述べています。「大規模言語モデル(LLM)は大いに助けになりますが、まだミスを com wwwamazoncom com同 com wwwpdfsearchcomる者です。しかし、これらのモデルが進化し、結果のコードへの信頼が向上するにつれて、開発者の役割はAIによって生成された出力のオーケストレーターと受入テスターと同様になるでしょう。
数年前は新興技術でしたが、調査ではAIによって生成されたコードの品質への信頼が大幅に向上していることがわかりました。回答者の半数が、AIの導入によってソフトウェアの品質が向上し、意思決定が向上し、ソフトウェアのテストと品質保証の効率が向上したと述べています。
しかし、信頼はそれに伴うリスク認識とも関連しており、孤立したコードや幻覚の形でのテクニカルデット、組織の特定のコーディングニーズに対する文脈の欠如、および拡張性の懸念も存在しています。SDLCプロセスにAIの戦略を組み込んだ結果、回答者の56%が、バグが少なくパフォーマンスが向上した品質の高いアプリケーションを経験したか、将来的に経験することを期待していると述べました。
データプライバシーとセキュリティの懸念は、より広範な採用の主要な障壁です。
AIの機会は間違いなく巨大ですが、ソフトウェアのテストと脆弱性検出以外のSDLCの他のエリアでの広範な採用はまだいくつかの障壁に直面しています。その中でも、データプライバシーとセキュリティの懸念(回答者の56%)と規制およびコンプライアンスの課題(42%)が最も重要です。さらに、38%の経営者が既存のワークフローに生成的AIを統合することの主要な障壁として困難を挙げています。
「GenAIの台頭によって何が変わるのかについては、多くの推測があります」とKPMG米国のマネージングディレクターであるMichael Harper氏は述べています。「課題はあるでしょうが、効果的な変革管理のイニシアティブを持つ人々は、労働力の再教育とスキルアップを行い、AIと仕事が並行して進化することにつながるでしょう。
回答者の3分の1が、GenAIに関して150から800のユースケースの遅れがあると回答しました。
AI、具体的にはGenAIのスピードと拡大が、ほとんどの回答者に投資の増加の道を開いています。
ただし、AIに生成されたコードの信頼性に関するリスクは依然として存在し、ユーザー受け入れテスト、ユニットテスト、回帰テストなどの既存の手法で軽減することができます。クチーニョ氏は、「AIと協力して、成果物の品質を保証するのは開発者の責任ですが、AIと一緒に作業することで効率的になります」と述べています。「AIは実際には、合成データに対するテストの作成において素晴らしいパートナーです。」
他のよく引用される懸念事項は、熟練した人材の限られた供給と、既存のテックスタックとワークフローへのGenAIの統合の困難です。仕事の喪失への恐怖も高まっており、回答者の89%が、AIによって特定の役割が廃止されると主張しています。これは、過去数年間の広範な業界のトレンドに則ったものです。ただし、長期的には、AIが置き換えるだけでなく、より多くの仕事を生み出す可能性があり、専門的なAIスキルを持つ新しいタイプの開発者が生まれることになります。
2024年の調査「ソフトウェア開発におけるAI:機会と不確実性の探求」からのさらなる洞察については、ここからレポートをダウンロードしてください。
OutSystemsについて
OutSystemsは、世界中で最も重要なソフトウェアの構築方法をITリーダーに提供することで企業の革新を促進するグローバルリーダーです。OutSystemsプラットフォームは、完全なソフトウェアライフサイクルを統一し自動化することで、企業がミッションクリティカルなアプリケーションを開発、展開、維持するのを支援します。OutSystemsでは、GenAIを活用して、ソフトウェアを瞬時に提供し、要件の変化により速く適応し、将来にわたって対応できるプラットフォームを構築することでテクニカルデットを減らしています。OutSystemsは、従来の開発よりも最大で10倍のスピードでソフトウェアを提供し、世界中のアナリスト、IT幹部、ビジネスリーダー、開発者からトップリーダーとして認められており、グローバルブランドは、不可能なプロジェクトに対処し、自分たちのビジネス、人々、そして世界を前進させるソフトウェアを構築するためにOutSystemsを信頼しています。
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Shayna Chapel
pr@outsystems.com