DORA 2025, Часть 1. Вступление, краткое содержание и ключевые инсайты о влиянии ИИ на эффективность разработки программного обеспечения

В 2025 году центральный вопрос для технологических лидеров больше не в том, следует ли им внедрять ИИ, а в том, как извлечь из него ценность.

Исследование DORA включает более 100 часов качественных данных и ответы почти 5 000 технических специалистов со всего мира.

Это исследование выявляет критически важную истину: основная роль ИИ в разработке программного обеспечения заключается в том, чтобы быть усилителем.

Он усиливает сильные стороны высокоэффективных организаций и дисфункции организаций, испытывающих трудности.

Наибольшая отдача от инвестиций в ИИ происходит не благодаря самим инструментам, а благодаря стратегическому фокусу на базовой организационной системе: качестве внутренней платформы, ясности рабочих процессов и согласованности команд.

Без этой основы ИИ создаёт локализованные карманы продуктивности, которые часто теряются в последующем хаосе.

Наша новая модель DORA AI Capabilities показывает, что ценность ИИ раскрывается не за счёт самих инструментов, а благодаря технической и культурной среде, которая их окружает.

Мы выделили семь базовых возможностей - включая чёткую политику использования ИИ, здоровую экосистему данных, качественную внутреннюю платформу и ориентацию на пользователя.

Эти элементы доказано усиливают позитивный эффект ИИ на производительность.

Относитесь к внедрению ИИ как к организационной трансформации.

Максимальный эффект приходит тогда, когда компания инвестирует в фундаментальные системы, которые усиливают пользу от ИИ: внутреннюю платформу, экосистему данных и ключевые инженерные практики команд.

Именно эти элементы являются необходимой основой для того, чтобы превратить потенциал ИИ в измеримое улучшение организационной эффективности.

Простых метрик недостаточно, чтобы понять работу команды.

Мы выделили семь различных профилей, каждый из которых сочетает собственный уровень эффективности, стабильности и благополучия.

Такая модель дает более тонкое и точное понимание текущих проблем команд и помогает формировать индивидуальные траектории развития.

Используйте эти профили, чтобы оценивать состояние команды шире, чем это позволяют стандартные метрики поставки ПО.

Так вы сможете понять, например: - команда показывает высокие результаты, но работает на грани выгорания, - или наоборот - стабильна, но застряла в старых системах. И уже на основе этого выбирать подходящие меры поддержки и развития.

Платформенная инженерия сегодня стала практически стандартом - её внедрили около 90% компаний.

Наши данные показывают прямую связь между качеством внутренней платформы и способностью организации извлекать реальную пользу из ИИ. Компании, которые относятся к своей платформе как к полноценному внутреннему продукту и целенаправленно улучшают опыт разработчиков, получают значительно более высокий эффект от внедрения ИИ.

Поэтому важно приоритизировать и финансировать развитие платформенной инженерии.

Плохой опыт разработчиков, разрозненные инструменты и неустойчивые процессы способны сильно ослабить результат даже самой продуманной AI-стратегии.

Фернандо Корнаго, глобальный вице-президент по цифровым продуктам и e-commerce-технологиям в Adidas, руководит почти тысячей разработчиков.

Во время пилота по использованию генеративного ИИ они обнаружили, что команды, работающие в слабо связанных архитектурах и обладающие быстрыми циклами обратной связи, получали рост продуктивности на 20-30%.

Эти улучшения измерялись по увеличению числа коммитов, pull-request'ов и общей скорости поставки фич.

Кроме того, такие команды показали рост «Happy Time» на 50% - то есть больше времени тратили на реальное программирование и меньше на административные задачи.

Для сравнения: команды, у которых обратная связь была медленной из-за плотной зависимости от ERP-систем, почти не получили никакой выгоды от ИИ.

Бруно Пассоса, руководителя продуктового направления Developer Experience в Booking.com, где работает более 3 000 разработчиков. В ходе экспериментов с генеративным ИИ они столкнулись с тем, что вовлеченность разработчиков в vibe coding и использование инструментов-ассистентов сильно различалась.

Бруно быстро поняла, что не хватает одного ключевого элемента - обучения.

Когда разработчиков научили давать ассистенту более точные инструкции и предоставлять более качественный контекст, они достигли до 30% роста количества merge-запросов, а также заметного повышения удовлетворенности работой.

Оба этих кейса показывают важную вещь: ИИ усиливает и сильные, и слабые стороны инженерных практик.

Индивидуальные разработчики, команды и целые группы команд с сильной инженерной культурой получают выдающиеся преимущества от ИИ.

Те же, у кого таких практик нет, скорее всего столкнутся с серьезными проблемами - именно на это указывала «аномалия DORA 2024».

Я благодарен и считаю большой честью возможность сотрудничать с командой DORA в Google, а также с расширенной группой экспертов и исследователей, чьи достижения я глубоко уважаю, в работе над исследованием этого года.

Больше всего меня вдохновляет масштаб исследования 2025 года.

Почти 5 000 участников позволяют провести настолько глубокое изучение практик, что мы вполне можем ожидать свои «Эврика!»-моменты - такие же, какие были десять лет назад. Я уверен, что в ближайшие месяцы мы увидим новые серьезные прорывы.

Некоторые выводы уже вошли в этот отчёт, но множество новых и захватывающих инсайтов еще формируются, и я с нетерпением жду возможности поделиться ими в ближайшие месяцы и годы. Я выражаю искреннюю благодарность всей команде DORA и всем, кто помог сделать это масштабное исследование возможным.

Читайте вторую часть исследования, посвященную эффективности поставки программного обеспечения.

Этот раздел дает практическое понимание того, как измерять скорость, стабильность и качество доставки продукта, и почему эти показатели критически важны для развития команд.