AI生产力 的提高，让你工作轻松了吗？
你是不是也觉得：明明AI帮你省了不少时间，工作节奏却没有真正轻松？这不是错觉。Atlassian 的报告告诉我们，开发者虽借助AI提效，但组织内部的协作、沟通、管理问题，却严重掣肘整体产出。技术再强，也架不住组织效率掉链子。AI生产力 的提高,被团队协作瓶颈所抵消。
原文《AI productivity gains are being offset by organizational bottlenecks》
(后台回复“DevEx”获取完整报告PDF)
Atlassian 最新的 DevEX 现状报告显示，68% 的开发人员使用生成式 AI 每周节省超过 10 小时，但由于组织瓶颈，许多人并没有感到工作效率更高。
Atlassian 的 2025 年 DevEx 现状报告对六个国家/地区的 3,500 名开发人员进行了调查。研究发现，开发人员主要利用AI节省的时间来提高代码质量和发布新功能。
然而，该报告还强调，这些AI收益在很大程度上被抵消了。一半的开发人员表示，由于非技术障碍，例如分散的工作流程、糟糕的跨团队协作和难以访问信息，他们每周仍然损失超过 10 个小时。另有 90% 的人表示，由于类似的原因，每周至少损失 6 个小时。
“这种创新和压力的混合需要仔细研究AI如何重塑开发人员体验，以及这对整个行业软件开发的未来意味着什么。”Atlassian 首席技术官 Rajeev Rajan 在报告的前言中写道。
节省的时间与生产力认知差距
Time saved vs productivity perception gap
虽然AI工具被证明可以有效加速与代码相关的任务，但开发人员仍然不相信它们对生产力的整体影响。
LeadDev 2025 年 3 月工程领导力报告中接受调查的 617 名工程领导者中，只有 6% 的人表示使用AI工具的生产力显着提高，这支持了这一发现。尽管大肆宣传，但 LeadDev 调查的 39% 的受访者表示，生产力的增幅在 1-10% 之间。
围绕AI编码助手的兴奋常常忽视了日常工程工作的现实。
Atlassian 的数据进一步表明，代码生成仅占开发人员每周工作的 16%。其余 84% 涉及规划、文档、审查和沟通等活动，而AI工具目前支持的领域程度要小得多。
“我们需要停止将AI视为灵丹妙药，而是关注细节：开发人员最大的摩擦点在哪里，AI如何帮助缓解这种摩擦，特别是开发人员应该如何使用AI工具来克服这种摩擦并更快地行动？”DX 首席技术官 Laura Tacho 今年早些时候告诉 LeadDev。
结构性挑战继续限制效率
Structural challenges continue to limit efficiency
报告都强调，持续存在的结构性问题是可持续提高生产力的主要障碍。在 Atlassian 的调查中，报告的前三大浪费时间的活动是难以查找信息、缺乏领导层的明确指导以及团队之间的协作不力。
研究发现，能够自助提供文档和知识的开发人员的工作效率提高了 4.4 倍。
根据 Atlassian 的估计，由于这些效率低下，拥有 500 名开发人员的组织每年可能损失高达 790 万美元。技术债务也被认为是摩擦的重要来源，增加了交付时间和长期维护成本。
领导差距
Leadership gap
领导团队和工程团队之间日益扩大的差距是另一个问题。Atlassian 的报告发现，63% 的开发人员认为高级领导者不了解他们面临的日常挑战，比上一年增加了 19 个百分点。
LinearB 的高级开发人员倡导者 Andrew Zigler 强调了这种脱节，他告诉 LeadDev，“太多的AI工具是通过自上而下的热情而不是自下而上的验证引入的。如果编写代码的人不参与决策，就有可能解决错误的问题或产生新问题。
虽然生成式AI继续快速发展，但这两项研究表明，仅靠大型语言模型 （LLM） 并不能解决开发团队面临的生产力挑战。
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