Обзор The State of Engineering Excellence 2026

В середине 2026 года вышел небольшой отчет The State Of Software Engineering Excellence 2026 от сообщества EngineeringX и компании Harness, разрабатывающей платформу для автоматизации процессов поставки программного обеспечения. Отчет составлен на основе ответов 700 инженеров и руководителей.

Основные инсайты из отчета:

89% инженерных лидеров отмечают улучшение метрик продуктивности после внедрения AI, при этом 81% сообщают о росте времени ревью кода, что выступает прямым противовесом росту продуктивности;
31% рабочего дня разработчика теперь поглощает невидимая работа, связанная с AI, которая не отражается ни в одной метрике;
Основные источники трения, связанного с использованием AI: проверка AI кода на точность (53%), исправление незаметных ошибок в AI коде (52%), объяснение кода AI коллегам по команде (48%), переключение контекста между инструментами (45%);
Большинство респондентов (94%) сообщают, что технический долг (Technical debt), время валидации (Validation time) и выгорание разработчиков (Developer burnout) не измеряются и отсутствуют в инжерной аналитике, фреймворках и метриках;
Только 4% практиков не имеют опасений относительно использования данных о продуктивности AI для их оценки, при этом среди руководителей таких 15%;
Половина разработчиков (54%) опасаются оценки индивидуальной производительности (Individual performance) на основе данных AI. Чтобы чувствовать себя комфортно с измерением, разработчики отдают приоритет следующему: вовлечение разработчиков в определение метрик, прозрачность в отношении того, что измеряется, разделение данных об улучшении и данных об производительности.

В дополнение к отчету авторы предлагают оценить уровень зрелости Engineering Excellence по следующим категориям:

Процесс планирования и работы с требованиями (Planning and Requirements Process);
Обнаруживаемость и документация (Discoverability and Documentation);
Опыт работы с окружением разработчика (Developer Environment Experience);
Процесс разработки (Development Process);
Обучение и развитие (Learning and Development);
Метрики и аналитика (Metrics and Insights);
Облачные затраты (Cloud Costs);
Процесс сборки (Build Process);
Тестирование качества и отказоустойчивости (Quality and Resilience Testing);
Процесс развертывания (Deployment Process);
Интегрированная безопасность и управление (Integrated Security and Governance);
Управление инцидентами (Incident Management).

Основные схемы из отчета The State of Software Engineering Excellence 2026:

Если вам важно выстроить прозрачную систему метрик, которая отражает реальное состояние продуктивности и эффективности инженерных команд, обращайтесь к нам за помощью.

Мы помогаем CTO, руководителям продуктовых и платформенных команд, команд разработки, тестирования, поставки и эксплуатации создавать платформы и инструменты инженерной аналитики, от сбора и обработки данных до визуализации и дашбордов, определять методологию и ключевые метрики продуктивности, поставки и надежности на основе отраслевых фреймворков с учетом масштаба, структуры команд и уровня зрелости компании, объединять системные метрики с данными опросов разработчиков, выявлять узкие места, потери эффективности и накопление технического долга, оценивать зрелость инженерной культуры, процессов и практик и сравнивать ее с отраслевыми бенчмарками, оценивать экономический эффект инженерных инициатив и внедрения AI, а также формировать на основе аналитики обоснованные инженерные и управленческие решения.

Не забывайте подписываться на наш канал Enabling.team Insights, чтобы понимать текущее состояние индустрии.