Atlassian 最新发布的调查报告显示，尽管人工智能在代码生成环节显著提升了速度，但并未解决软件开发生命周期整体的生产力瓶颈。相反，通过 AI 节省大量时间的开发人员比例正在下降，且多数组织仍缺乏明确的 AI 战略。
代码提速未转化为交付效率
数据显示，87% 的受访开发人员认为 AI 帮助他们更快地编写和发送代码。然而，这一局部优化并未带来整体流程的顺畅，72% 的开发人员报告称，在整个软件开发生命周期中面临的摩擦程度相同甚至更高。
关于 AI 节省时间的乐观情绪也在消退。仅有 25% 的开发人员表示在使用 AI 后每周能节省超过 10 个小时，而这一比例在 2025 年曾高达 68%。Atlassian 的研究结论指出，AI 实际上只是将瓶颈转移到了下游环节，而非彻底消除时间限制。
信息检索与会议成为主要阻碍
数据表明，更快的代码生成并不等同于更快的软件交付。目前，寻找信息（51%）和参加会议（50%）已成为人类开发者的主要瓶颈。
Atlassian 客户技术总监 Andrew Boyagi 解释道：“更快的代码并不等同于更好的软件更快地交付。”他指出，如果团队仍在努力寻找信息、澄清需求以及完成交付过程，仅仅加快编码速度无法带来实质性的商业成果。
AI 战略缺失与实施过快
许多开发者认为，AI 技术的部署速度过快，且未充分考量其实际影响。五分之三的受访者表示，单纯使用 AI 工具已被视为一种积极的绩效指标，但这可能掩盖了深层问题。
调查还发现，拥有有效 AI 策略的公司处于减少工作摩擦的最佳位置，其员工报告积极影响的概率是其他公司的两倍以上。尽管如此，仅有不到五分之一（17%）的开发人员表示他们的雇主拥有明确沟通并实施到位的 AI 战略。
随着行业逐渐走出 AI 早期的实验阶段，具体的应用场景正被逐步识别出来。
