AI 編碼助理在企業的採用率達到 90%，開發速度提升 48

數據顯示，雖然 AI 用量大，但並不總是精準。每行程式碼 15–18％的安全漏洞增加，暗示 AI 模型有時會產生不安全的程式模式或使用過時的函式庫。此外，程式碼重複的增加顯示一種「複製貼上」文化，開發者可能接受 AI 的建議但未進行模組化重構。

報告中或許最具人性洞察的是所謂的 「信任赤字（Trust Deficit）」。儘管程式碼產出速度很快，AI 生成的拉取請求在審查佇列中停留的時間仍然比人類撰寫的程式碼長 4.6 倍。

這種滯後反映出一個心理障礙：資深開發者與同儕審查者會格外謹慎地重複檢查 AI 的邏輯，比對同事的程式碼更為嚴格。這種驗證瓶頸有可能侵蝕在編碼階段取得的速度優勢。為了對抗此情況，Opsera 建議企業必須投資更完善的自動化測試與治理工具，以在程式碼送到人工審查前先行預驗證 AI 產出的程式碼。

在工具競爭中，GitHub Copilot 依然是不爭的王者，掌握 60–65％的市占率。然而，市場正在分化。報告指出「代理式」工具與 IDE 原生助理的影響力正在上升，這些工具承諾比單純的程式碼補全更高的自主能力。

採用率在各產業間也不均衡。雖然科技與新創部門的普及率接近 90％，高度受監管的產業如 Healthcare 與 Insurance 則落後約 9–12 個百分點。在這些領域，嚴格的合規要求與資料隱私疑慮成為快速整合 AI 的制動因素。

對財務長與資訊長來說，一項令人驚訝的發現是支出效率低落。報告指出約 21％的 AI 工具授權未被充分利用。在大型企業中，這相當於數百萬美元的「閒置訂閱（shelfware）」——已付費但未被充分使用的訂閱。

這種未充分利用往往源於缺乏適當的上線訓練。開發者雖然獲得強大工具的存取權，但缺乏如何有效將其整合進日常工作流程的具體訓練。Opsera 強調，購買工具只是第一步；讓員工能有效使用才是實現投資報酬率的關鍵。

展望未來，報告預測「AI 編碼助理」的定義將持續演進。我們正從簡單的自動完成功能，邁向具推理、規劃與執行複雜多步驟任務能力的代理式 AI（Agentic AI，agentic AI）。

對於開發運維（DevOps）團隊來說，未來很可能涉及管理大量 AI 代理人（agents），這些代理人不僅撰寫程式碼，還會自動配置環境、執行測試並自動修復安全警示。隨著我們在 2026 年持續深入，競爭優勢將屬於那些能有效治理這些代理人、在速度與不可妥協的安全與品質要求之間取得平衡的組織。

目前訊息很清楚：AI 已經到來，速度驚人，但仍需要一隻穩健的手來掌舵。未來一年的重心必須從採用轉向優化。