最近由Ness-Zinnov进行的一项研究显示，当软件工程师在现有代码更新中使用生成人工智能（Gen AI）时，他们可以节省大约70%的时间。这一发现对于工程生产力具有重要意义，因为它提供了在操作层面上利用Gen AI的好处的有形证据。
该研究由尼斯（Ness）和锐智（Zinnov）联合启动，涉及到各种实际用例和开发环境中的100多位软件工程师。它对实际工程环境中的实际经验进行了深入分析。结果显示，当工程师使用现有代码库功能时，观察到的影响最大，从而减少了开发周期。
此外，研究发现大约48%的高级工程师的任务完成时间缩短。这表明Gen AI不仅为工程师节省时间，还提高了他们在处理复杂编码场景时的效率。因此，工程师能够提供更快速和更准确的解决方案。
虽然生成人工智能具有巨大潜力，但这项研究还强调了一些限制。这些限制主要涉及硬件成本、能源消耗和监管限制。锐智（Zinnov）的首席执行官Pari Natarajan强调了在实施Gen AI解决方案时考虑这些因素的重要性。
总体而言，这项研究为Gen AI对软件工程生产力的影响提供了宝贵的见解。它证实了利用生成人工智能可以节省大量时间并改善工程师的效率。随着这项技术的不断进步和克服其限制，软件工程领域在进一步提高生产力方面的前景是光明的。
关于生成人工智能（Gen AI）对软件工程生产力影响的常见问题解答：
1. 尼斯（Ness）-锐智（Zinnov）最近的研究揭示了Gen AI对软件工程师节省时间的潜力有多大？
研究发现，软件工程师在使用Gen AI进行现有代码更新时，可以节省大约70%的时间。
2. 谁进行了这项研究，有多少软件工程师参与其中？
这项研究由尼斯（Ness）和锐智（Zinnov）联合进行，涉及到不同用例和开发环境中的100多位软件工程师。
3. 这项研究如何进行，分析了什么内容？
这项研究涉及对实际工程环境中的实际经验进行深入分析，重点关注使用Gen AI的影响。它分析了工程师在使用Gen AI进行现有代码库功能时的时间节约和效率提升情况。
4. 这项研究的主要发现是什么？
研究发现，使用Gen AI进行现有代码库功能的结果是减少了开发周期和任务完成时间。约有48%的高级工程师的任务完成时间缩短。
5. Gen AI如何提高软件工程师的效率？
Gen AI为工程师节省时间，提高他们在处理复杂编码场景时的效率，从而能够提供更快速和更准确的解决方案。
6. 这项研究中关于Gen AI的限制有哪些？
研究强调了在实施Gen AI解决方案时与硬件成本、能源消耗和监管限制相关的一些限制。
7. 谁强调了考虑这些限制的重要性？
锐智（Zinnov）的首席执行官Pari Natarajan强调了在实施Gen AI解决方案时考虑硬件成本、能源消耗和监管限制的重要性。
8. 这项研究对于Gen AI在软件工程领域的未来前景有何建议？
研究表明，随着Gen AI技术的不断进步和克服其限制，软件工程领域在进一步提高生产力方面有着光明的前景。
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