Обзор The State of DevOps Report 2026

В марте 2026 года вышел отчет The State of DevOps Report 2026 от компании Perforce. Напомним, что Perforce приобрела компанию Puppet в 2022 году и текущий выпуск продолжает серию отчетов State of DevOps Report. Новый отчет посвящен взаимосвязи внедрения и масштабирования AI с зрелостью DevOps и Platform Engineering, а также уровнем стандартизации и централизации платформ, процессов и практик. В опросе приняли участие 820 респондентов, знакомых с практиками DevOps и в основном на управленческих ролях: 54% составляют руководители уровня C-level, еще 26% — VP/Head/Director, и только 20% — инженеры. Географически наибольшая доля приходится на Северную Америку и Европу. По размеру компаний доминируют организации с численностью от 1000 до 5000 сотрудников (51%) и до 10000 сотрудников (35%).

В отчете используются следующие определения уровней зрелости организаций:

• Организации с высоким уровнем зрелости (High-maturity organizations) определяются как имеющие стандартизированные практики поставки, высокоэффективное управление инцидентами и не менее 61% автоматизации развертываний;
• Организации со средним уровнем зрелости (Mid-maturity organizations) имеют преимущественно или полностью стандартизированные практики, эффективное управление инцидентами и не менее 31% автоматизации развертываний, но не достигают уровня полной автоматизации и управления, характерного для организаций с высоким уровнем зрелости;
• Организации с низким уровнем зрелости (Low-maturity organizations) характеризуются нерегулярными или частично стандартизированными практиками, низкой эффективностью управления инцидентами и минимальной автоматизацией развертываний (менее 31%).

Что интересного мы отметили в отчете:

1. Внедрение AI широко распространено, но происходит неравномерно: 38% имеют глубокую интеграцию AI на нескольких этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC). 38% используют AI регулярно, но без стандартизации, 17% проводят ограниченные пилоты;
2. Организации с высоким уровнем зрелости почти в два раза чаще используют гибридные модели поставки (DevOps/Platform Engineering, 79%) по сравнению с организациями с более низким уровнем зрелости (45%);
3. Различие между организациями, которые успешно используют AI, и теми, кто остается на стадии Proof-of-concept, заключается в их операционной основе. Высокоэффективные организации имеют системы поставки, построенные на принципах согласованности, включая стандартизированные рабочие процессы, устойчивые пайплайны и автоматизацию. 70% респондентов отмечают, что зрелость DevOps существенно повлияла на успешность использования AI;
4. Централизованные системы — необходимое условие масштабирования AI. Данные показывают, что несогласованность процессов и платформ препятствует масштабированию: 32% организаций работают с высоко стандартизированными процессами поставки, поддержанными сильной автоматизацией и управлением, 35% имеют в основном стандартизированные процессы, 34% работают с частично стандартизированными или нерегулярными практиками;
5. Основными ограничениями для масштабирования AI являются организационные и операционные факторы. Наибольшее влияние оказывают межкомандная координация и дефицит навыков — по 25%. Далее следуют вопросы управления и комплаенса (22%), отражающие сложность контроля и отчетности, а также управление окружениями (18%). Наименьший вклад вносит фрагментация инструментов (10%), однако в совокупности данные показывают, что ключевым барьером является не технологическая зрелость, а зрелость организации и операционной модели;
6. Внедрение Internal Developer Platforms (IDP) уже вышло за рамки экспериментов: 31% организаций имеют полностью стандартизированные IDP, 48% — преимущественно стандартизированные, и только 21% остаются на стадии пилотов. IDP обеспечивают стабильные интерфейсы, необходимые для AI, что позволяет масштабировать его безопасно, воспроизводимо и с соблюдением требований. Особенно заметный эффект дает стандартизация тестовой инфраструктуры через платформенный подход: такие организации быстрее внедряют AI и получают более надежные результаты;
7. Централизация ключевых элементов инженерной системы рассматривается как один из основных факторов повышения эффективности AI. В первую очередь организации стремятся централизовать стандарты безопасности (51%), далее — шаблоны пайплайнов (46%), выбор инструментов и управление окружениями (по 45%);
8. Данные показывают явный разрыв между восприятием и реальным уровнем внедрения AI: 77% организаций уверены в результатах AI, однако только 38% имеют глубокую интеграцию AI на нескольких этапах SDLC, и еще 38% используют его несистемно. Авторы ссылаются на проблему AI Confidence Gap и отчет The 2025 State of AI and Data Privacy Report;
9. Наблюдаемость и проверяемость (Auditability) остаются слабым звеном при внедрении AI: только 39% организаций имеют полностью автоматизированные журналы аудита (audit trail), тогда как 59% ограничиваются частичной автоматизацией, и еще 2% продолжают работать вручную;
10. Наиболее часто измеряемым KPI остается операционная эффективность (57%), за ней следуют окупаемость инвестиций в продуктивность (Productivity ROI) — 49% и опыт разработчиков (Developer Experience) — 47%. Метрики управления и снижения рисков используются реже (35%), что указывает на смещение фокуса в сторону скорости и эффективности, при относительно меньшем внимании к управляемости и контролю;
11. Организации оценивают ROI от AI преимущественно через бизнес-результаты и скорость поставки: наиболее распространенный подход — измерение через удержание и привлечение клиентов (50%), за которым следует ускорение вывода функций и продуктов (48%). Также используются метрики роста выручки или доли рынка, связанной с AI (44%), и прямые сокращения затрат (43%). Практически все организации связывают AI с ожиданиями по ROI, и лишь незначительная доля не измеряет его экономический эффект. В целом акцент смещен на прикладные бизнес-метрики, а не на внутренние инженерные показатели;
12. Наибольшее влияние Embedded AI оказывает на области, связанные с эффективностью и контролем: в первую очередь на безопасность и комплаенс (31%), а также на производительность разработчиков (30%). Эффект также наблюдается на уровне вовлеченности и удовлетворенности разработчиков (21%), что отражает глубину интеграции AI в повседневную работу. Влияние на скорость релизов несколько ниже (16%), что указывает на более опосредованный эффект через процессы и команды;
13. Стоимость облачных и вычислительных ресурсов учитывается большинством организаций, но редко выступает определяющим барьером для внедрения AI. 42% рассматривают затраты, не считая их критическим ограничением, тогда как 37% отмечают стоимость как основной фактор, сдерживающий внедрение. При этом 24% ставят во главу угла бизнес-ценность, а не ограничения по затратам, и лишь незначительная доля полностью игнорирует стоимость (2%);
14. В дополнение к основному отчету подготовлен отдельный выпуск State of DevOps Report: AI in Testing Edition 2026, посвященный паттернам и практикам тестирования с использованием AI.

Основные данные из отчета The State of DevOps Report 2026 приведены ниже: