Μέσα στην έκθεση της Georgian για την εφαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη: Το Vibe Coding αυξάνεται καθώς τα κενά ταλέντων καθυστερούν την πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης

Γεωργιανά Συνεργάτες, σε συνεργασία με NewtonX και μια παγκόσμια κοινοπραξία 11 εταίρων, δημοσίευσε το Τεχνητή Νοημοσύνη, Έκθεση Εφαρμοσμένης Συγκριτικής Αξιολόγησης, προσφέροντας μια ισχυρή εικόνα του πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη μεταμορφώνει τις εταιρείες λογισμικού B2B και τις επιχειρήσεις παγκοσμίως. Αυτό το διευρυμένο δεύτερο κύμα βασίζεται σε μια τυφλή έρευνα 612 στελέχη—κατανεμημένα ισόποσα μεταξύ των ηγετών Έρευνας και Ανάπτυξης (R&D) και της προώθησης στην αγορά—σε 10 χώρες και 15 κλάδους, που αντιπροσωπεύουν εταιρείες με ετήσια έσοδα που κυμαίνονται από 5 εκατομμύρια δολάρια έως πάνω από 200 εκατομμύρια δολάρια.

Αυτό που διαφοροποιεί αυτήν την έκθεση είναι το παγκόσμιο πεδίο εφαρμογής και η στρατηγική της υποστήριξη. Στους εταίρους της κοινοπραξίας περιλαμβάνονται οι Alberta Machine Intelligence Institute, AI Marketers Guild, FirstMark, GTM Partners, Untapped Ventures, το Vector Institute και οι Startup Nation Central και Grove Ventures με έδρα το Τελ Αβίβ, μεταξύ άλλων. Η συμμετοχή τους βοήθησε στη διεύρυνση της συμμετοχής και στη διασφάλιση διεθνών σημείων αναφοράς σε διάφορους τομείς.

Πέρα από ένα απλό μέτρο υιοθέτησης, η έκθεση καταγράφει τα διαρθρωτικά εμπόδια, τις αναδυόμενες περιπτώσεις χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης, όπως ο Κωδικοποιητής Vibe, και την εξελισσόμενη καμπύλη ωριμότητας της ενσωμάτωσης της Τεχνητής Νοημοσύνης. Με ευρήματα που βασίζονται σε επικυρωμένη συμβολή στελεχών, η έκθεση προσφέρει στις εταιρείες ένα πρακτικό πλαίσιο για να αξιολογήσουν πού βρίσκονται — και τι τις εμποδίζει.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη γίνεται στρατηγική επιταγή

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν θεωρείται πλέον προαιρετική. Η έκθεση διαπιστώνει ότι Το 83% των εταιρειών B2B και των μεγάλων επιχειρήσεων κατατάσσουν πλέον την Τεχνητή Νοημοσύνη στις πέντε κορυφαίες στρατηγικές τους προτεραιότητες.Στην πραγματικότητα, τρεις από τις πέντε πιο επιλεγμένες επιχειρηματικές προτεραιότητες σχετίζονται με την Τεχνητή Νοημοσύνη, γεγονός που δείχνει πόσο ενσωματωμένη έχει γίνει στις εταιρικές ατζέντες.

Τα κύρια κίνητρα για την υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης εξακολουθούν να είναι:

• Βελτίωση της εσωτερικής παραγωγικότητας
• Δημιουργία ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος
• Βελτίωση της αποδοτικότητας κόστους και της αύξησης των εσόδων

Αυτό που έχει αλλάξει, ωστόσο, είναι ότι η ανταγωνιστική διαφοροποίηση έχει πλέον ξεπεράσει την εξοικονόμηση κόστους και τα έσοδα ως το δεύτερο πιο σημαντικό κίνητρο. Αυτό σηματοδοτεί μια αλλαγή στη νοοτροπία: η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι απλώς ένα εργαλείο αυτοματοποίησης - είναι ένα όπλο για την ηγεσία στην αγορά.

Ο Κώδικας Vibe Εισέρχεται στο Mainstream

Μια αξιοσημείωτη διαπίστωση από την έκθεση είναι η ραγδαία αύξηση των Κωδικοποίηση Vibe—ένας όρος που αναφέρεται στην αυτοματοποιημένη δημιουργία κώδικα και τον εντοπισμό σφαλμάτων χρησιμοποιώντας μοντέλα AI. Ο Vibe Coding έχει γίνει το #3 Περίπτωση χρήσης Ε&Α αναφέρεται στην παραγωγή, χρησιμοποιείται από 37% εταιρειών, ενώ ένα άλλο Το 40% το εφαρμόζει ενεργά πιλοτικά.

Αυτή η τάση δεν αφορά απλώς τη βελτίωση της παραγωγικότητας των προγραμματιστών. Είναι επίσης μια άμεση απάντηση σε μια πρόκληση που αφορά ολόκληρο τον κλάδο: η έλλειψη τεχνικού ταλέντου σε θέματα Τεχνητής Νοημοσύνης, που έχει γίνει πλέον το #1 εμπόδιο στην κλιμάκωση της Τεχνητής ΝοημοσύνηςΤο σαράντα πέντε τοις εκατό των επικεφαλής Έρευνας και Ανάπτυξης ανέφεραν αυτό το κενό ταλέντων ως την κύρια ανησυχία τους — ξεπερνώντας ακόμη και το υψηλό κόστος ανάπτυξης μοντέλων.

Το Vibe Coding βοηθά στην κάλυψη αυτού του κενού, επιτρέποντας σε πιο ευέλικτες ομάδες μηχανικών να επιταχύνουν τα χρονοδιαγράμματα παράδοσης, να εντοπίζουν σφάλματα πιο γρήγορα και να παράγουν καθαρότερο, τεκμηριωμένο κώδικα με λιγότερα γενικά έξοδα. Οι ερωτηθέντες σημείωσαν μετρήσιμες μειώσεις στη χειροκίνητη προσπάθεια σε όλες τις ροές εργασίας διασφάλισης ποιότητας, υποδομής και ανάπτυξης.

Κέρδη Παραγωγικότητας μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης—και τα Όριά τους

Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης σε όλα τα στάδια ανάπτυξης παρουσιάζει σαφή οφέλη. Σύμφωνα με την έκθεση, το 70% των ερωτηθέντων σε έρευνα και ανάπτυξη αναφέρουν ταχύτερη ταχύτητα ανάπτυξης, το 63% βλέπει βελτιωμένη ποιότητα κώδικα και τεκμηρίωση και πάνω από τους μισούς έχουν αυξημένη συχνότητα ανάπτυξης.

Ωστόσο, δεν έχουν βελτιωθεί όλες οι μετρήσεις. Τομείς όπως μέσος χρόνος αποκατάστασης, χρόνος κύκλου, να ποσοστό αποτυχίας αλλαγής παραμένουν αδύνατα σημεία. Αυτό υποδηλώνει ότι ενώ η Τεχνητή Νοημοσύνη επιταχύνει το αρχικό στάδιο της ανάπτυξης, η σταθερότητα και η ανθεκτικότητα παραμένουν προς το παρόν εξαρτώμενες από τον άνθρωπο.

Οι αναβαθμίσεις υποδομής ενισχύουν το AI Stack

Η υποστήριξη αυτών των κερδών αποτελεί μια δραματική αλλαγή στις επενδύσεις σε υποδομές. Οι ομάδες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη υιοθετούν νέα εργαλεία για να περάσουν από τον πειραματισμό στην παραγωγή:

• Πλατφόρμες παρατηρησιμότητας LLM έχουν ενσωματωθεί από το 53% των εταιρειών
• Εργαλεία ενορχήστρωσης δεδομένων όπως τα Dagster και Airflow χρησιμοποιούνται πλέον κατά 51%
• Διανυσματικές βάσεις δεδομένων, cron δουλειές, να ανθεκτικές μηχανές ροής εργασίας αναπτύσσονται για την υποστήριξη της κλίμακας και της αξιοπιστίας

Εν τω μεταξύ, οι εταιρείες αντλούν περισσότερα δεδομένα από ποτέ για να τροφοδοτήσουν τα μοντέλα τους. Η χρήση ιδιόκτητα δεδομένα αυξήθηκε κατά 12 ποσοστιαίες μονάδες στο 94%, ενώ δημόσια δεδομένα Η χρήση αυξήθηκε στο 80%. Τα συνθετικά και τα σκοτεινά δεδομένα —κάποτε περιθωριακές πηγές— χρησιμοποιούνται πλέον από περισσότερες από τις μισές και το ένα τέταρτο των εταιρειών, αντίστοιχα.

Η υιοθέτηση του LLM διαφοροποιεί

Η OpenAI παραμένει ο κορυφαίος πάροχος μοντέλων μεγάλης γλώσσας, με το 85% των ερωτηθέντων να χρησιμοποιούν τα μοντέλα της στην παραγωγή. Ωστόσο, το τοπίο εξελίσσεται ραγδαία:

• Google Gemini σημείωσε αύξηση 17 μονάδων, τώρα χρησιμοποιείται κατά 41%
• Anthropic Claude ανήλθε στο 31%
• Η οικογένεια Λάμα 3 της Μέτα κερδίζει έδαφος με υιοθέτηση 28%
• Μοντέλα ειδικά για συλλογισμό όπως το o1-mini (35%) και το DeepSeek (18%) της OpenAI μπαίνουν επίσης στην παραγωγή

Αυτή η μετατόπιση αντικατοπτρίζει μια κίνηση προς στοίβες τεχνητής νοημοσύνης πολλαπλών μοντέλων, όπου οι οργανισμοί αντιστοιχίζουν μοντέλα με περιπτώσεις χρήσης αντί να βασίζονται σε ένα οικοσύστημα ενός μόνο προμηθευτή.

Τα κέρδη ωριμότητας της τεχνητής νοημοσύνης είναι άνισα

εταιρείες τμημάτων της Γεωργίας που χρησιμοποιούν το Μοντέλο ωριμότητας τεχνητής νοημοσύνης Crawl, Walk, Run (Ανίχνευση, Περπάτημα, Τρέξιμο)Ενώ όλο και περισσότεροι οργανισμοί προχωρούν από αρχάριους σε ενδιάμεσους, το ανώτερο επίπεδο ωριμότητας παραμένει ασαφές:

• Το ποσοστό των «Walkers» μειώθηκε στο 40%, από 49%
• Το ποσοστό των «δρομέων» αυξήθηκε στο 31%, υποδεικνύοντας αυξανόμενη δυναμική
• Οι «δρομείς» παραμένουν στάσιμοι στο 11%, υποδηλώνοντας ένα ανώτατο όριο στην επεκτασιμότητα

Οι εταιρείες που φτάνουν στο στάδιο του «Δρομέα» τείνουν να είναι εκείνες που συνδέουν τα έργα Τεχνητής Νοημοσύνης απευθείας με τα έσοδα ή τα αποτελέσματα κόστους — μια δυνατότητα που εξακολουθεί να μην έχει αναπτυχθεί επαρκώς σε μεγάλο μέρος του κλάδου.

Η απόδοση επένδυσης (ROI) παραμένει αόριστη

Μία από τις πιο επίμονες προκλήσεις που εντοπίζονται στην έκθεση είναι η έλλειψη σαφούς μέτρησης απόδοσης επένδυσης (ROI)Περισσότερες από τις μισές ομάδες Έρευνας και Ανάπτυξης παραδέχονται ότι δεν συνδέουν τα έργα Τεχνητής Νοημοσύνης με συγκεκριμένους Δείκτες Απόδοσης (KPI). Μόνο το 25% συνδέει άμεσα τις πρωτοβουλίες Τεχνητής Νοημοσύνης με νέα έσοδα και μόνο το 24% αναφέρει θετικό αντίκτυπο στο κόστος απόκτησης πελατών.

Παρόλα αυτά, η αισιοδοξία παραμένει. Πάνω από το 50% των ερωτηθέντων λένε ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει βελτιώσει την ικανοποίηση των πελατών και τη μακροπρόθεσμη αξία. Ωστόσο, η συνολική αίσθηση είναι ότι η οικονομική δικαιολόγηση της Τεχνητής Νοημοσύνης παραμένει ασαφής, ιδιαίτερα στο μέσο επίπεδο ωρίμανσης.

Η διαχείριση κόστους βελτιώνεται

Ενώ το ταλέντο παραμένει το μεγαλύτερο εμπόδιο, το κόστος γίνεται σιγά σιγά πιο διαχειρίσιμο. Η έκθεση δείχνει:

• Μια μετατόπιση 9 μονάδων προς σταθερό ή μειωμένο κόστος αποθήκευσης δεδομένων
• Μείωση του κόστους συντήρησης λογισμικού, εργασίας και λειτουργίας
• Λιγότερη εξάρτηση από μέτρα μείωσης κόστους, όπως οι περιορισμοί έργων

Επιπλέον, το 68% των εταιρειών βασίζονται πλέον σε λύσεις τεχνητής νοημοσύνης τρίτων για τη διαχείριση του κόστους και της πολυπλοκότητας, ειδικά καθώς η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματώνεται στο λογισμικό GTM και στις εσωτερικές πλατφόρμες.

Μια ματιά μπροστά

Οι επιπτώσεις αυτών των δεδομένων συγκριτικής αξιολόγησης εκτείνονται πολύ πέρα ​​από τα dashboards και τα διοικητικά συμβούλια. Καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) καθίσταται κεντρικής σημασίας για τον τρόπο με τον οποίο κατασκευάζεται, αναπτύσσεται και συντηρείται το λογισμικό, ο κλάδος εισέρχεται σε μια νέα φάση — μια φάση όπου η παραγωγικότητα δεν αφορά πλέον μόνο τους ανθρώπους, αλλά και το πώς οι ομάδες μπορούν να βελτιώσουν τις ικανότητές τους με έξυπνο τρόπο με τη χρήση μηχανικών συνεργατών.

Ο Κωδικοποίηση Vibe αντιπροσωπεύει ένα σημείο καμπήςΔεν είναι απλώς ένα εργαλείο παραγωγικότητας. Γίνεται ένα θεμελιώδες επίπεδο της σύγχρονης ανάπτυξης λογισμικού. Για τις εταιρείες που αντιμετωπίζουν επίμονες ελλείψεις ταλέντων, προσφέρει έναν τρόπο να απελευθερώσουν την απόδοση, να μειώσουν τον χρόνο διάθεσης στην αγορά και να βελτιώσουν την ποιότητα του κώδικα χωρίς να αυξήσουν τον αριθμό των εργαζομένων με τον ίδιο ρυθμό. Και για όσους βρίσκονται σε προχωρημένο στάδιο, δημιουργεί τη ραχοκοκαλιά για ροές εργασίας μηχανικής που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη — ροές εργασίας που μπορούν να επεκταθούν με παρατηρησιμότητα, αξιοπιστία και μετρήσιμο επιχειρηματικό αντίκτυπο.

Το ευρύτερο μήνυμα είναι σαφές: οι εταιρείες που θα πετύχουν δεν θα χρησιμοποιούν απλώς την Τεχνητή Νοημοσύνη — θα την θέσουν σε λειτουργία, θα την ενσωματώσουν και θα εξελιχθούν με αυτήν. Σε αυτή τη νέα εποχή, ο αυτοματισμός δεν αφορά την αντικατάσταση των προγραμματιστών. Πρόκειται για την ενίσχυσή τους.

Όσοι αντιμετωπίζουν το Vibe Coding και την υποστηρικτική του υποδομή ως στρατηγικές επενδύσεις —όχι πειράματα— θα καθορίσουν το επόμενο κύμα επιχειρηματικής καινοτομίας.