research authors
17 марта 2026 г.МирSystematic literature review + survey of 65 developers

The State of Generative AI in Software Development

The State of Generative AI in Software Development объединяет systematic literature review и отдельный опрос разработчиков, чтобы дать целостную картину влияния GenAI на SDLC (источник).

Результаты показывают широкое ежедневное использование и максимальный эффект в design/implementation/testing/docs фазах.

ОпросКейс-стадиСтатистикаОткрыть источник

Срез исследования

5 фактов
SLR + survey
Метод
65
Респондентов опроса
79%
Daily GenAI usage
Design/Implementation/Testing/Docs
Сильные фазы
17 марта 2026
Дата

Методология

3 блока

Systematic literature review

Как собирали и структурировали данные

research synthesis

Авторы агрегируют академические и прикладные результаты, чтобы выделить устойчивые паттерны влияния GenAI на разработку.

Дополнительный developer survey

Как собирали и структурировали данные

65 respondents

Опрос используется как эмпирическое дополнение к обзору литературы и помогает сверить выводы с практикой.

Фазовый анализ SDLC

Как собирали и структурировали данные

design -> docs

Влияние рассматривается по этапам SDLC, а не только как единый показатель продуктивности.

Ключевые результаты

3 вывода

Широкое повседневное применение

Что важно для engineering-практики

79% daily usage

В выборке survey значительная доля разработчиков использует GenAI ежедневно, что указывает на зрелую фазу adoption.

Максимальный эффект в core-фазах

Что важно для engineering-практики

design/implementation/testing/docs

Наибольший практический выигрыш фиксируется на этапах проектирования, реализации, тестирования и документирования.

Эффект неоднороден по контекстам

Что важно для engineering-практики

context-dependent outcomes

Результаты зависят от практик команды, домена и зрелости quality-процессов.

Риски и интерпретация

3 акцента

Интеграция по этапам SDLC

Как применять выводы в командах

phase-aware adoption

Командам полезно проектировать внедрение GenAI отдельно для каждого этапа SDLC с локальными KPI.

Нужна стандартизация проверок

Как применять выводы в командах

quality governance

С ростом ежедневного использования растет важность унифицированных практик review, testing и policy-контроля.

Оценка должна быть mixed-method

Как применять выводы в командах

quant + qual

Для управленческих решений полезно сочетать количественные метрики с качественным разбором кейсов внедрения.

Практический итог

Работа дает интегральный взгляд на внедрение GenAI в software development и подтверждает переход к массовому ежедневному использованию.

Практический вывод: максимальный эффект достигается при фазовом внедрении и зрелом quality/governance контуре.

Подробности из отчетаПоказать

The State of Generative AI in Software Development объединяет обзор литературы и survey-подход.

Метод

  • Systematic literature review по GenAI в software engineering.
  • Дополнительный survey: 65 разработчиков.

Ключевые результаты

  • 79% респондентов сообщили о ежедневном использовании GenAI.
  • Наибольший эффект наблюдается в design/implementation/testing/docs фазах.

Ограничения

  • Эффект зависит от контекста команды и зрелости инженерных процессов.

Практический вывод

Внедрение GenAI стоит планировать по фазам SDLC с явными quality-метриками и governance-правилами.