调查：75%的IT团队面临工作流挑战，AI并非万能药

尽管人工智能被普遍承诺能加速开发周期，但一项新调查显示，对于大多数IT团队而言，通往生产的道路仍然充满挑战。微服务编排平台Temporal的最新报告发现，只有四分之一的参与者表示其组织内的工作流真正顺畅。对于绝大多数（75%的受访者）而言，现实是不断与系统复杂性和运营危机作斗争，正如报告严峻指出的那样，这好比在数字前线“救火”。

该调查强调了几个普遍存在的阻碍效率的痛点。高达35%的参与者认为过于复杂的工作流流程是一个主要障碍。同样，35%的人表示他们的团队正与高运营开销作斗争，这耗费了宝贵的资源和时间。此外，近三分之一（34%）的组织承认在系统故障恢复方面面临巨大困难，这表明其当前设置缺乏弹性。

有趣的是，IT内部不同角色对这些挑战的看法出现了明显分歧。工程经理和CTO等决策者更倾向于将运营开销和系统扩展困难视为其主要关注点。相比之下，个人贡献者（即在一线的软件工程师和开发者）更频繁地提到管理长时间运行的流程以及从系统故障中恢复的固有复杂性问题。

这些洞察来自Temporal的2025年“开发现状”报告，该报告收集了全球220多名个人贡献者和IT决策者的反馈。参与者群体地理分布广泛，其中42%来自北美，27%来自欧洲，15%来自亚太地区。近一半（46%）的受访者在员工人数超过500人的组织工作，提供了跨企业规模的广泛视角。

该调查还揭示了工具选择和优先级的不同方法。在小型和中型组织（员工少于1000人）中，个人开发者通常对采用哪些工具拥有更大的影响力。然而，在员工人数达1000人或以上的大型企业中，CIO和工程经理主要决定其开发团队的工具解决方案。这种决策层次的差异也延伸到驱动工具选择的优先级。管理层倾向于将安全性和可靠性放在首位，而个人贡献者更倾向于寻找开源工具，这表明战略愿景与实际实施之间存在脱节。

虽然AI工具（如编码助手）的采用已很普遍——94%的专业人士报告在工作流中使用它们——但AI在组织层面的规模化集成却显著滞后。只有39%的组织表示他们正在积极构建框架以在其运营中全面利用AI。

尽管存在这些内部差异，但仍出现了一些共同的优先事项。大约相同比例的决策者和个人贡献者都认为，在未来一到两年内，增强系统可靠性和确保安全合规性是其组织新解决方案和工具的主要目标。然而，除了这一共同点之外，其他报告的优先事项出现了巨大鸿沟。决策者明显更关注增加自动化（38% 对比 个人贡献者的27%）、降低运营成本和技术债务（37% 对比 20%），以及提高开发者生产力（34% 对比 18%）。相反，个人贡献者比其管理层同行更关注提高数据处理能力（30% 对比 19%）和迁移到混合及云环境（30% 对比 11%）。

调查结果描绘了一幅IT领域正在努力解决根本性工作流效率低下问题，以及组织不同层级之间存在显著沟通鸿沟的图景。即使AI等尖端技术变得司空见惯，复杂性、运营负担和系统弹性等核心挑战仍继续困扰着大多数团队，这凸显了持续需要更好的协调和更稳健的基础流程。