尽管 AI 已成为开发者工作流的核心组成部分，但开发者对其可靠性仍保持高度谨慎，同时自身角色正从 “代码编写者” 向 “解决方案设计者与战略规划者” 加速转型。该报告基于对全球 92 个软件项目中 501 名开发者与 19 名项目经理的季度调查，为理解 2026 年软件开发行业趋势提供了关键数据支撑。
从开发者对 AI 生成代码的信任度来看，“谨慎” 是主流态度。仅 9% 的开发者认为 AI 生成代码可在无人工监督的情况下直接使用；超过半数（56%）将其评价为 “部分可靠”，强调代码必须经过人工验证才能确保准确性与安全性。这一结论与行业其他研究相互印证：StackOverflow 2025 年 5 月调查显示，46% 使用 AI 编程工具的用户 “不信任 AI”，比例高于 “信任 AI” 的 33%；安全公司 Apiiro 报告也指出，使用 AI 的开发者产生的安全问题是不使用该技术者的十倍。BairesDev 首席技术官 Justice Erolin 解释，AI 的核心局限在于 “上下文窗口有限”，难以理解整个系统的架构逻辑，仅能聚焦单段代码，因此 “即使 AI 工具持续升级，开发者仍需把控组件与系统的适配性，不能依赖其独立完成复杂开发任务”。
AI 虽未获得完全信任，却已显著重塑开发者的工作内容与角色定位。近三分之二（65%）的资深开发者预计 2026 年自身角色将被 AI 重新定义，其中 74% 计划从 “手动编码” 转向 “解决方案设计”，61% 将 AI 生成代码整合进工作流，50% 打算投入更多时间在系统战略与架构规划上。这种转型的核心驱动力是 AI 对重复性工作的替代价值 ——BairesDev 内部数据显示，AI 在代码框架搭建、单元测试生成等基础任务上，平均每周为开发者节省约 8 小时，使其能聚焦 AI 尚不擅长的高价值领域。Erolin 以团队结构变化举例：“掌握 AI 工具的资深工程师，其效率已能超越传统‘资深 + 初级’的团队组合，推动团队向‘小而精’的方向发展”。
从工作时间分配与行业趋势来看，开发者的精力正逐步从低阶任务转向高阶创新。当前开发者的时间主要分配在代码编写（48%）、调试（42%）与文档撰写（35%），仅有 19% 专注于创意问题解决与创新；而随着 AI 接管基础编码，这一比例预计将大幅提升。在 2026 年快速增长领域的预测中，67% 的开发者看好 AI / 机器学习，46% 关注数据分析，45% 聚焦网络安全，反映出行业对 “AI + 垂直领域” 融合的期待。同时，63% 的项目经理认为，开发者未来需加强 AI、云计算与安全领域的培训，以适应角色转型需求。BairesDev 将这种新型人才定义为 “T 型工程师”—— 既具备系统全局视野，又在某一领域拥有深度专长，这一特质被认为是未来开发者的核心竞争力。
AI 带来的角色转型也伴随着行业对 “人才 pipeline” 的担忧。Erolin 警示，若当前 AI 持续替代初级工程师的工作，导致企业减少 entry-level 岗位招聘，未来十年可能面临资深工程师短缺的危机 —— 随着现有资深开发者退休，缺乏足够的初级工程师成长为资深人才，将造成行业人才断层。这一担忧在调查数据中得到呼应：58% 的开发者认为自动化将减少入门级任务，63% 预期 AI 会重塑团队结构并催生新职业路径，但同时也担心 “入门机会减少” 会阻碍人才培养。
从 BairesDev 的行业定位来看，其作为连接拉丁美洲顶尖开发者与全球企业的近岸软件开发服务商（拥有 4000 余名专业人员，服务谷歌、Adobe、劳斯莱斯等客户），对 AI 转型的观察具有广泛代表性。该公司强调，AI 已不再是 “实验性工具”，而是 2026 年团队运作的基础 —— 开发者需从 “利用 AI 简化编码” 转向 “将 AI 融入架构设计、代码验证全流程”。Erolin 总结道：“开发者与 AI 的协作而非对抗，才是实现生产力与创造力双重提升的关键”。
总体而言，这份报告揭示了 AI 时代软件开发行业的 “矛盾与机遇”：一方面，AI 显著提升效率、推动开发者角色升级；另一方面，对 AI 可靠性的疑虑、人才培养的潜在风险，仍需行业共同应对。2026 年，具备 “AI 素养 + 战略思维 + 领域专长” 的开发者，将成为引领软件行业创新的核心力量，而企业也需在拥抱 AI 效率的同时，平衡好技术应用与人才梯队建设的关系。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/jin-9-kai-fa-zhe-ren-wei-ai-sheng-cheng-dai-ma-ke-wu-xu-ren
