The State of DevOps Modernization 2026 (Рубрика #Devops)Изучил недавно вышедший отчет "The State of DevOps Modernization 2026" от Harness. Отчет основан на опросе ~700 инженеров и руководителе, что был проведен в феврале 2026 года компанией Coleman Parkes. Основной вывод отчета в том, что AI резко ускорил локальный цикл кодирования, а остальная часть delivery контура во многих командах внутри корпораций не успевает его переварить.Основная аналитическая модель отчета очень простая: почти все выводы построены через cross-tab по вопросу "как часто вы используете AI инструменты для кодирования" - от нескольких раз в день до более редкого использования. То есть это не анализ телеметрии и не каузальный инференс как в DORA, а срез восприятия и самооценок респондентов.Авторы выделил следующие ключевые результаты1️⃣ Скорость действительно выросла. 45% very frequent AI пользователей говорят о ежедневных или чаще развертывания против 32% у frequent и 15% у occasional users. Но рядом с этим идет налог на стабильность: 69% very frequent users говорят, что AI-generated code приводит к проблемам с развертыванием как минимум в половине случаев; 22% deployments в этой когорте заканчиваются rollback, hotfix или customer-impacting incident; MTTR по таким инцидентам у них выше - 7.6 часа против 6.0 и 6.3 часа в соседних когортах.2️⃣ Но это напряжение распространяется далеко за пределы инцидентов. Среди very frequent AI users 50% говорят о росте vulnerabilities/security инцидентов и 50% - о росте non-compliance issues; 49% видят больше проблемы с производительностью; 51% - больше code quality/efficiency problems. При этом сами авторы специально оговаривают: явной причинно-следственной связи между AI coding и этими проблемами отчет не доказывает (такой дизайн эксперимента может показать только корреляции)3️⃣ Coding автоматизируется быстрее, чем остальной SDLC. 84% респондентов используют AI ежедневно для coding, но для QA testing этот показатель 68%, для performance/cost optimization 63%, для refactoring 62%. 47% very frequent users говорят, что ручная работа дальше по пайплайну после кода стала проблемнее (это QA, code review, remediation); 69% теряют время из-за медленных и ненадженых CI/CD; 70% считают, что их pipelines страдают от flaky тестов and неуспешных развертываний; 75% связывают давление на шиппинг с выгоранием; 73% говорят, что у них почти нет стандартных темплейтов и golden pathsВ итоге, видно, что проблема в том, что AI усиливает throughput там, где платформа, CI/CD, гейты контроля и координация остались на старой скорости. Авторы сами это почти проговаривают: у них есть гипотеза, что heavy AI users просто пытаются доставлять больше кода и поэтому острее чувствуют flaky tests и deployment failures; их pipelines не обязательно хуже, просто потребности уже выше. Это сильный инсайт, но как доказательств причинности отчет не дает:)Примерно эти же мысли я писал в статье "От классического PDLC к AI-native разработке", но в основном опирался на другие исследования типа DORA или нашего AI4SDLC, который мы проводили от "Т-Технологий" в конце прошлого года и проведем еще раз в этом году#Engineering #AI #Metrics #Software #DevEx #Productivity #DevOps #Architecture #Culture #Engineering #ML #SystemDesign
