그루지야 사람 파트너, 공동 작업 뉴턴 그리고 11 자 전 세계 컨소시엄이 출시되었습니다 AI, 응용 벤치 마크 보고서AI가 전 세계 B2B 소프트웨어 및 엔터프라이즈 회사를 변환하는 방법에 대한 강력한 스냅 샷을 제공합니다. 이 확장 된 두 번째 물결은 612 명의 경영진—R & D와 시장 리더 사이의 고르게 분할-10 개국과 15 개의 산업은 5 백만 달러에서 2 억 달러 이상의 연간 매출을 가진 회사를 대표합니다.
이 보고서를 차별화하는 것은 글로벌 범위와 전략적 지원입니다. 컨소시엄 파트너는 다음을 포함합니다 앨버타 머신 인텔리전스 연구소AI 마케팅 담당자 Guild, FirstMark, GTM Partners, Untraped Ventures, Vector Institute 및 Tel Aviv 기반 Startup Nation Central 및 Grove Ventures 등. 그들의 참여는 참여를 넓히고 국제 벤치 마크를 보장하는 데 도움이되었습니다.
이 보고서는 단순한 채택 측정 이상의 구조적 장벽을 포착하여 VIBE 코딩과 같은 AI 사용 사례 및 AI 통합의 발전하는 성숙 곡선을 포착합니다. 이 보고서는 검증 된 경영진 수준의 입력에 근거한 결과로 기업들에게 실용적인 프레임 워크를 제공하며, 그 위치를 벤치마킹 할 수있는 실용적인 프레임 워크를 제공합니다.
AI는 전략적 명령이됩니다
인공 지능은 더 이상 선택 사항으로 간주되지 않습니다. 보고서는 그것을 발견합니다 B2B 및 엔터프라이즈 회사의 83%가 이제 AI를 상위 5 개 전략적 우선 순위 중 하나로 평가합니다.. 실제로 상위 5 개가 가장 선택된 5 대 비즈니스 우선 순위 중 3 개는 AI 관련이 있으며, 기업 의제에 얼마나 포함 된지를 보여줍니다.
AI 채택에 대한 주요 동기는 다음과 같습니다.
- 내부 생산성 향상
- 경쟁 우위를 창출합니다
- 비용 효율성 및 매출 성장 향상
그러나 변화된 것은 경쟁 차별화가 이제 두 번째로 중요한 동기 부여로서 비용 절감과 수익을 추월했다는 것입니다. 이것은 사고 방식의 변화를 나타냅니다. AI는 단순한 자동화 도구가 아니라 시장 리더십을위한 무기입니다.
바이브 코딩은 주류로 들어갑니다
보고서의 눈에 띄는 통찰력은 분위기 코딩– 자동화 된 코드 생성 및 AI 모델을 사용한 디버깅을 참조하는 용어. 분위기 코딩이되었습니다 #3 R & D 사용 사례 생산에보고 된 회사의 37%또 다른 동안 40%가 적극적으로 조종하고 있습니다.
이러한 추세는 단순히 개발자 생산성을 향상시키는 것이 아닙니다. 또한 업계 전체의 도전에 대한 직접적인 대응입니다. AI 기술적 인재 부족지금은 #1 스케일링 AI에 대한 장벽. R & D 리더의 45 % 가이 인재 격차를 주요 관심사로 인용하여 모델 개발의 높은 비용조차도 인용했습니다.
Vibe Coding은 Leaner 엔지니어링 팀이 배송 타임 라인을 가속화하고, 더 빠르게 디버깅하고, 더 적은 오버 헤드로 문서화 된 코드를 생산할 수 있도록함으로써 해당 격차를 메우는 데 도움이됩니다. 응답자들은 QA, 인프라 및 배포 워크 플로에서 수동 노력의 측정 가능한 감소를 언급했습니다.
AI 생산성 이득과 한계
개발 파이프 라인에서 AI를 사용하면 분명한 이점이 있습니다. 보고서에 따르면 R & D 응답자의 70%가 더 빠른 개발 속도를보고했으며 63%는 코드 품질 및 문서 향상을보고, 절반 이상이 배포 빈도를 증가 시켰습니다.
그러나 모든 메트릭이 개선 된 것은 아닙니다. 좋아하는 지역 회복하는 데 시간이 걸립니다,,, 사이클 시간그리고 실패율을 변경하십시오 약한 지점으로 남아 있습니다. 이것은 AI가 개발의 프론트 엔드를 가속화하는 동안, 안정성과 탄력성은 현재 인간 의존적으로 남아 있음을 시사합니다.
인프라 업그레이드는 AI 스택에 전원을 공급합니다
이러한 이익을 지원하는 것은 인프라 투자의 극적인 변화입니다. AI 중심 팀은 실험에서 제작으로 전환하기 위해 새로운 툴링을 채택하고 있습니다.
- LLM 관찰 가능성 플랫폼 회사의 53%가 통합되었습니다
- 데이터 오케스트레이션 도구 Dagster 및 Airflow와 같은 공기 흐름은 이제 51%로 사용됩니다.
- 벡터 데이터베이스,,, Cron Jobs그리고 내구성있는 워크 플로 엔진 규모와 신뢰성을 지원하기 위해 배포되고 있습니다
한편, 회사는 모델에 연료를 공급하기 위해 그 어느 때보 다 더 많은 데이터를 소싱하고 있습니다. 사용 소유 데이터 12%포인트는 94%로 상승했습니다 공개 데이터 로즈를 80%로 사용하십시오. 합성 및 어두운 데이터 (최후의 프린지 소스)는 현재 각각의 절반 이상과 4 분의 1이 사용되고 있습니다.
LLM 채택은 다각화됩니다
OpenAi는 대형 언어 모델의 주요 제공 업체로 남아 있으며 응답자의 85%가 생산 모델을 사용합니다. 그러나 풍경은 빠르게 발전하고 있습니다.
- Google Gemini 17 포인트 급증이 41%로 사용되었습니다.
- 안트로 클로드 31%로 상승
- 메타의 라마 3 가족 28%의 채택으로 견인력을 얻고 있습니다
- 추론 별 모델 Openai의 O1-Mini (35%) 및 DeepSeek (18%)와 마찬가지로 생산에 들어가고 있습니다.
이 교대는 이동을 반영합니다 멀티 모델 AI 스택조직이 단일 공급 업체 생태계에 의존하기보다는 모델을 사용하는 것과 일치합니다.
AI 성숙도 이득은 고르지 않습니다
그루지야 분야 회사를 사용하는 회사 크롤링, 걷기, AI 성숙도 실행. 더 많은 조직이 초보자에서 중간 수준으로 진행되고 있지만, 성숙도의 최상위 계층은 여전히 어려움을 겪고 있습니다.
- “워커”는 49%에서 40%로 떨어졌습니다.
- “조깅스”는 31%로 상승하여 운동량이 커지는 것을 나타냅니다
- “러너”는 11%로 정체되어 있으며 확장 가능성의 천장을 시사합니다.
“러너”단계에 도달하는 회사는 AI 프로젝트를 수익 또는 비용 결과에 직접 연결하는 회사 인 경향이 있습니다.
ROI는 여전히 애매 모호합니다
보고서에서 확인 된 가장 지속적인 과제 중 하나는 명확한 ROI 측정 부족. R & D 팀의 절반 이상이 AI 프로젝트를 콘크리트 KPI에 연결하지 않는다고 인정합니다. 25%만이 AI 이니셔티브를 새로운 수익과 직접 연결하고 24%만이 고객 확보 비용에 긍정적 인 영향을 미칩니다.
그럼에도 불구하고 낙관론은 지속됩니다. 응답자의 50% 이상이 AI가 고객 만족도와 장기 가치를 향상 시켰다고 말합니다. 그러나 전반적인 의미는 AI의 재정적 정당화는 특히 만기 중반 수준에서 퍼지가 남아 있다는 것입니다.
비용 관리가 개선되고 있습니다
인재는 가장 큰 장애물이지만 비용은 천천히 관리 가능 해지고 있습니다. 보고서는 다음과 같습니다.
- 안정 또는 감소 된 데이터 저장 비용으로의 9 점 전환
- 소프트웨어 유지 보수, 노동 및 운영의 비용 감소
- 프로젝트 제한과 같은 비용 절감 조치에 대한 의존성이 줄어 듭니다
또한 회사의 68%가 현재 AI가 GTM 소프트웨어 및 내부 플랫폼에 포함되면서 비용과 복잡성을 관리하기 위해 타사 AI 솔루션에 의존합니다.
미리 살펴 봅니다
이 벤치마킹 데이터의 의미는 대시 보드 및 회의실을 넘어서서 확장됩니다. AI가 소프트웨어 구축, 배포 및 유지 관리의 중심이되면서 업계는 새로운 단계에 들어가고 있습니다. 생산성은 더 이상 사람에 관한 것이 아니라 팀이 기계 파트너와 어떻게 확장 할 수 있는지에 관한 것입니다.
분위기 코딩은 전환점을 나타냅니다. 그것은 단순한 생산성 도구가 아닙니다. 현대적인 소프트웨어 개발의 기초 계층이되고 있습니다. 지속적인 인재 부족에 직면 한 회사의 경우 처리량을 잠금 해제하고, 시장 행 시간을 줄이며, 코드 품질을 동일한 속도로 스케일링하지 않고도 코드 품질을 향상시키는 방법을 제공합니다. 그리고 성숙 곡선을 따라 더 많은 사람들에게는 Ai-Native Engineering Workflows의 백본을 생성합니다.
더 넓은 메시지는 분명합니다. 성공한 회사는 AI를 사용하지 않을 것입니다. 그들은 그것을 운영하고, 포함시키고, 진화 할 것입니다. 이 새로운 시대에 자동화는 개발자를 교체하는 것이 아닙니다. 그것들을 증폭시키는 것입니다.
VIBE 코딩과 지원 인프라를 전략적 투자로 취급하는 사람들은 실험이 아닌 다음 기업 혁신의 물결을 정의 할 것입니다.
게시물 Georgian의 AI Applied Report 내부 : Vibe Coding은 인재 격차가 진행됨에 따라 AI 진행 상황에 따라 상승합니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.