2025 AI News Wrapped: Hogyan vált az AI a mérnöki iparban

2025 az az év, amikor a mesterséges intelligencia megszűnt úgy érezni magát, mint egy „próbáld ki” eszközt, és kezdték kezelni, mint valami, amit a mérnöki csapatoknak működniük kell. Januárban a legtöbb mérnöki csapat megkísérelte a mesterséges intelligenciát a copilotek és a csevegő asszisztensek révén. hasznosak voltak, néha lenyűgözőek, de még mindig könnyen megtarthatók: egy lap az IDE-ben, egy prompt ablak az oldalán, egy segítő, amely felgyorsította a már megértett munka részeit. Decemberre a gravitációs központ elmozdult. az AI kevésbé önálló interfészként, hanem inkább olyan rétegként jelent meg, amelyen keresztül a mérnökök már élnek: IDE-k, kódfelülvizsgálat, probléma-követés, incidensre adott válasz és belső dokumentáció. a csevegés koordinációs felületgé vált, míg az integrációk lehetővé tették a modellek számára, hogy közvetlenül a termelési rendszerekből és a rekordrendszerekből húzzák ki a kontextust – és visszahozzák a változásokat. Ez a változás megmagyarázza, hogy 2025-re miért emlékeznek majd arra az évre, amikor az AI átlépte a szakadékot, hogy beágyazódjon a mérnöki szektorba.Nem azért, mert a csapatok önálló ügynököket hajtottak be a termelésbe, hanem azért, mert a nagyszabású mesterséges intelligencia működtetése egy nehezebb kérdést vetett fel: hogyan lehet biztonságosan futtatni az AI által létrehozott kódot a termelésben, ha az új kódvonalak írásának sebessége már nem a korlátozás? Amint a kódgeneráció felgyorsult, a kemény problémák lefelé haladtak – a szándék, az áttekinthetőség, a tesztelhetőség, a nyomon követhetőség, a tulajdonjog és az ellenálló képesség. How 2025 Started: Widespread Experimentation, Shallow Integration Hogyan kezdődött 2025: széles körben elterjedt kísérletek, lassú integráció 2025 elején az AI használata a szoftverfejlesztésben már nem volt spekulatív. Már mainstream volt. A fejlesztők több mint 80%-a jelentette be, hogy AI-eszközöket használ a fejlesztési munkafolyamataiban, nagy nyelvi modellek pedig szilárdan beágyazódnak a mindennapi mérnöki munkába. Túláramlás Stack Ami széles körben változott Ezeket az eszközöket használták. Hogyan A legtöbb csapat a mesterséges intelligenciát úgy fogadta el, ahogyan bármilyen új termelékenységi segédeszközt elfogad: egyénileg, opportunista módon és korlátozott koordinációval az egész szervezetben.A kopilotok segítették a mérnököket a kazánlemez tervezésében, a kód fordításában a nyelvek között, az ismeretlen API-k megmagyarázásában vagy a tesztek vázolásában. Az egyes fejlesztők gyorsabban mozogtak, míg a szoftver működésének szélesebb rendszere nagyrészt változatlan maradt. Az AI a fejlesztési folyamat szélén élt, nem pedig ellenőrzési pontjain. Nem volt mélyen integrálva a kódfelületi munkafolyamatokba, a CI csővezetékekbe, a kiadási kapukba vagy a termelési távmérsékletbe. Az AI által generált kimenetek ugyanazokba a folyamatokba áramlottak, mint az ember által írt kód, anélkül, hogy hozzáadott kontextust adtak volna a szándék, a kockázat vagy a várható viselkedés tekintetében. Ennek eredményeképpen a tesztelés, a QA, a hibaosztályozás és az incidensre adott válasz főként manuálisan maradt – és egyre feszültebbé vált a változások mennyisége és sebessége. A kód sebessége nőtt, de a csapatok még mindig küzdöttek, hogy magabiztosan felülvizsgálják, érvényesítsék és szállítsák azt, amit előállítottak. Az egyik legnyilvánvalóbb jel, hogy ez nem csak egy hype ciklus volt, az érzésből származott. Még akkor is, ha az AI-használat tovább emelkedett, az AI-eszközökkel kapcsolatos általános kedvező érzés Ez a változás nem tükrözi az elutasítást, hanem a normalizálódást.Az AI nászútja véget ért, de a házasság továbbra is fennáll. Körülbelül 60%-ra csökkent Amikor egy technológia új, a csapatok a potenciál alapján értékelik azt.Miután a szabvány lett, a költségek alapján értékelik: megbízhatóság, helyesség, biztonsági expozíció, karbantartás túlterhelése és az erőfeszítések, amelyek szükségesek ahhoz, hogy megbízzanak a kimenetelében.2025 elején sok mérnöki szervezet elérte ezt a pontot. The Milestones That Pushed AI Into Engineering Operational Rhythm A mérföldkövek, amelyek az AI-t a mérnöki működési ritmusba tolták Ha visszatekintünk a 2025-es AI hírciklusra, a legfontosabb mérföldkövek nem a leghangosabb demonstrációk vagy a legnagyobb benchmark ugrások voltak, ezek jelezték, hogy az AI egyre kiszámíthatóbbá, integrálhatóbbá és irányíthatóbbá válik, a szoftverekhez szükséges tulajdonságok, amikor a kísérletezésről a termelési valóságra lép. Major Model Releases: From Impressive to Operable Legfontosabb modellkiadások: a lenyűgözőtől a működőképesig A beszállítók körében a 2025-ös modellkiadások egy hasonló témára összpontosítottak: kevesebb hangsúlyt fektetnek a nyers kapacitásnövekedésre, és nagyobb hangsúlyt fektetnek arra, hogy a modellek hogyan viselkednek a valós mérnöki rendszerekben. Azokkal Az OpenAI hangsúlyozta az érvelés következetességét, szabályozhatóságát és a vállalati készenlétet. A kimenetek könnyebbé váltak, integrálhatók a meglévő munkafolyamatokba, és korlátozhatók a szervezeti biztonsági keretek között. A GPT-5.1 és a GPT-5.1 Pro működtethető A frissítések megerősítették ugyanazt az irányt az eszközök elsődleges szögéből.A kódolási magatartásra és a mélyebb IDE-integrációra összpontosítva Claude Code csökkentette az AI kimenet és a fejlesztői munkafolyamatok közötti súrlódást.Amikor a modellek ott élnek, ahol a mérnöki munka már megtörténik – nem pedig külön chatablakokban –, az infrastruktúra helyett kiegészítőkként kezdenek működni. Az Anthropic Claude kódja A multimodális gondolkodás, valamint a Google fejlesztői ökoszisztémájának szorosabb integrációja megerősítette azt az elképzelést, hogy az AI nem egyetlen interfész, hanem a szoftverellátási láncba beágyazott képesség. Következő Google Gemini 3 A felszabadulások, mint és Tovább csökkentette a korlátot azoknak a csapatoknak, amelyek nagyobb ellenőrzést akartak – önállóan üzemeltetett következtetéseket, privát telepítéseket és költséghatékony testreszabást.Ezek a modellek kevésbé voltak fontosak a nyers teljesítményük szempontjából, és többet azok számára, amiket lehetővé tették: a belső infrastruktúra részeként az AI-val való kísérletezés, nem csak egy kezelt API-ként. DeepSeek V3.2 megtekintése Lázár 4 A modelleket egyre inkább úgy tervezték, hogy megbízhatóan viselkedjenek a termelési környezetben, nem csak elszigetelten. Emerging Categories: Quality, Validation, and Confidence Became the Battleground Felmerülő kategóriák: Minőség, érvényesítés és bizalom lett a csatatér A második nagy változást 2025-ben nem egyetlen modell kiadása hajtotta végre, hanem az, amit ezek a modellek kimutattak, amikor a csapatok nagyszabásúan kezdték használni őket. Ahogy a kódgeneráció felgyorsult, új korlátozások szinte azonnal felbukkantak.A változás elkezdte meghaladni a felülvizsgálatot, a finom hibák később jelentek meg, mint a csapatok várták, és a növekvő komplexitás megnehezítette a rendszer viselkedésének előrejelzését.Az AI-eszközök által írt kódot nehezebb hibaelhárítani és támogatni, mert a szervezetben senki sem értette mélyen, beleértve a kódot írt AI-eszközöket. Válaszul a minőségre, az érvényesítésre és a bizalomra összpontosító új kategóriák vonzerejét nyerték.Ezek nem voltak fokozatos termelékenységi fejlesztések.Ezek kísérletek voltak egy olyan rendszer újraegyensúlyozására, ahol a sebesség elkezdte meghaladni a bizonyosságot. Az egyik világos jel az ügynöki eszközök evolúciójából származik. a GitHub Universe 2025-ben, Ahelyett, hogy ígéretes helyettesítést jelentene, az Ügynök Főigazgatósága az ügynöki fejlesztést orchestrációs problémaként kezelte, így a csapatok láthatóságot szereztek arra, hogy mit csinálnak az ügynökök a szolgáltatók között, és hol számít még az emberi felügyelet. A GitHub bemutatta az Agent HQ-t Hasonló változás történt a tesztelésben és a validálásban. , a re:Invent 2025-ben indult, az UI automatizálását infrastrukturális problémaként helyezte el, nem pedig forgatókönyvíró gyakorlatként. méretben – jelezte, hogy a tesztelésnek magának kell fejlődnie, hogy lépést tartson az AI-vezérelt fejlesztési sebességgel. Az AWS új törvénye Megbízhatósági igények közzététele Ezzel párhuzamosan egy új figyelemhullám is felkeltette a , előre jelezze a meghibásodásokat, és gyorsabban reagáljon, ha a rendszerek már futnak a termelésben. AI SRE – az anomáliák észlelésére tervezett eszközök Néhányan a meglévő megfigyelhető platformokkal integrálódnak, naplókat, métereket és nyomokat fogyasztanak olyan rendszerekből, mint az , vagy Bár ez a megközelítés könnyebben elfogadható, a fragmentált megfigyelhetőség korlátait örökli. Sok szervezetnek nincs következetes műszerelése, a hagyományos rendszerek strukturálatlan naplókat bocsátanak ki, és a kritikus jelek láthatatlanok maradnak. Ezekben a környezetekben az AI csak részleges adatokat érvelhet – és a felismerés alapvetően reaktív marad. Adattár Splunk Prometheusz Mások mélyebb, inline megközelítést alkalmaznak, közvetlenül az infrastruktúrából, futtatási környezetből vagy hálózati forgalomból gyűjtve a telemetriát. Míg ez gazdagabb jeleket és korai felismerést tesz lehetővé, kiterjedt infrastrukturális integrációt igényel: az ügynökök szolgáltatásokon keresztüli telepítése, a felhőszolgáltató API-k elérése és a nyers telemetria nagy mennyiségének kezelése. Mindkét megközelítés egy alapvetőbb korlátozással rendelkezik: a megfigyelhetőség adatai tüneteket mutatnak, nem pedig okokat.A növekvő késleltetés vagy a memórianyomás észlelése időt vehet igénybe egy incidens enyhítésére, de ritkán segít a csapatoknak azonosítani a hibaért felelős konkrét kódútvonalakat, logikai hibákat vagy szélsőséges eseteket – nem is beszélve a hasonló problémák újbóli bevezetésének megakadályozásáról. Ennek eredményeképpen az AI SRE eszközök megbízhatóságot kezelnek, miután a hibák elérik a termelést. Ami 2025-ben egyre nyilvánvalóbbá vált, hogy a legnehezebb problémák felfelé húzódnak. A „tesztelés átmenet” és a „ez a kód biztonságos a termelésben” közötti szakadék továbbra is nagy. Az ügyfelek által jelentett problémák továbbra is a támogatási csatornákon keresztül érkeznek, a kód kontextusától elkülönítve. Ez azt jelenti, hogy az intelligencia közelebb kerül ahhoz, ahol a kódot írják, felülvizsgálják és egyesítik, és a valós hibajelzéseket visszahívják a konkrét változásokhoz, mielőtt elérnék a termelést. Ezek a feltörekvő kategóriák együttesen ugyanazt a következtetést vonják le: a modern mérnöki szakadék a kód írásából a biztonságos érvényesítésre és szállításra költözött. Funding and Partnerships: Capital Followed Developer Platforms and Measurement Finanszírozás és partnerségek: tőke követett fejlesztői platformok és mérés A finanszírozási trendek 2025-ben megerősítették ezt a változást. az , , és előrejelző minőségi platformok. A Vercel és a Figma alapítói által támogatott tanulmány tükrözi azt a növekvő meggyőződést, hogy a prediktív szoftverminőség a modern mérnöki halom alapvető rétegévé válik. A Crunchbase év végi jelentése szerint A mérnöki vezetők számára azonban a legfontosabb jelzés nem a tőke mennyisége volt - ez volt az, ahol ez a tőke koncentrálódott, amikor az AI elfogadása már nem volt kérdés. Autonóm tesztelés, QA adatgyártás Autonóm tesztelési automatizálás A PlayerZero saját Serie A-ja (20 millió dollár) Az AI a globális vállalati finanszírozás mintegy 50%-át teszi ki 2025-re Két lépés világosan szemlélteti ezt. Ez tükrözte a fejlesztői platformok iránti bizalmat, amelyek nagyságrendben támogatják az AI-native fejlesztést: gyors iteráció, termelési teljesítmény, telepítési csővezetékek és a modern szoftverek gyors szállításának működési összetettsége. Vercel 300 millió dolláros F-sorozat Mivel az AI növeli a kimenetet, a vezetőknek jobb módszerekre van szükségük annak megértéséhez, hogy ez a kimenet javítja-e a szállítást. DX a mérnöki intelligencia kategóriában helyezkedik el, mérve a termelékenységet, a palackozást és az eredményeket, és az Atlassian kifejezetten a felvásárlást a szervezetek ROI-jának felmérésében segíti, ahogy az AI elfogadása felgyorsul. Az Atlassian 1 milliárd dollárért megvásárolta a DX-t A tőke olyan platformokba és mérési rétegekbe áramlott, amelyek segítik a szervezeteket az AI működésében a valós mérnöki rendszerekben. A működési tartósság, nem a kísérletezés lett a prioritás. Why Agents Haven’t Crossed the Chasm (Yet) Miért nem léptek át az ügynökök a szakadékot (mégis) Ha 2025 volt az az év, amikor a mesterséges intelligencia elterjedt a mérnöki iparban, akkor egy természetes kérdés merült fel: miért nem az autonóm ügynökök léptek be a mainstreambe? Az adatszolgáltatás egyértelművé teszi a válaszokat, a A fejlesztők mintegy fele egyáltalán nem használ ügynököket, vagy csak egyszerűbb AI-eszközökre támaszkodik, és sokan nem jelentenek rövid távú terveket a teljes autonómia elfogadására. 2025 Stack Overflow felmérés Az autonóm ügynökök olyan kontextust igényelnek, amelyet a legtöbb mérnöki szervezet még nem rendelkezik megbízható, géppel olvasható formában. Mielőtt az ügynökök hatékonyak lennének, többet kell megérteniük, mint a kódot. Hogyan viselkednek a rendszerek terhelés alatt és mi a „normális” a termelésben Szolgáltatások tulajdonlása, függőségek és felelősségi határok Mely kudarcok számítanak a leginkább, és hol vannak a biztonsági őrök és a politikák Az incidensek, az építészeti döntések és a biztonságos hajózást szabályozó folyamatok története Sok szervezetben ez a kontextus még mindig töredékekben él – szétszóródott dokumentáció, intézményi tudás, nem összekapcsolt eszköztárak, és postmortemek, amelyek nehezen működtethetők. Ennek eredményeképpen sok csapat szándékos döntést hozott 2025-ben. ahelyett, hogy az ügynököket teljesen önálló szerepkörökbe helyezték volna, a copilotekre, a csevegőfelületekre és az orchestrációs rétegekre összpontosítottak, amelyek támogatják a mérnököket, miközben az embereket szilárdan a csavarban tartják.Ezek az eszközök felgyorsították a munkát anélkül, hogy eltávolítanák a felelősséget, az ítéletet vagy a felülvizsgálatot – olyan tulajdonságokat, amelyek továbbra is kritikusak a termelési rendszerekben. Mielőtt a felelősséget a szoftverügynökökre delegálnák, a vezetők felismerték, hogy erősebb alapokra van szükség: megbízható minőségjelek, megfigyelhetőség, amely megmagyarázza A rendszerek úgy viselkednek, ahogy csinálják, és az értékelési csomópontok valódi termelési kockázatokra alapulnak.Mivel az AI közelebb került a termeléshez, ezek a hiányosságok nehezebbek lettek figyelmen kívül hagyni és sürgősebbé váltak. Miért From Shipping Code to Shipping Quality: The Leadership Shift That Defined 2025 A szállítási kódtól a szállítási minőségig: a vezetés átalakulása, amely meghatározta 2025-et 2025 végére a mesterséges intelligencia kódgenerálása már nem volt a legnehezebb.A kopilotok, a chat-alapú asszisztensek és az ügynök-vezérelt megvalósítások a fejlesztés normális részei voltak, de a termelés elterjedése a palackozás lett.A vezetői kihívás a „hogyan gyorsan generálhatunk kódot?” kérdésről a „hogyan küldhetünk minőségi kódot következetesen a változási sebesség növekedésével?” kérdésre fordult. Ez az átalakítás szorosan összhangban van azzal, ahogyan a befektetők és az üzemeltetők leírták a piacot 2025-ben. leírja az információt tároló „rekordrendszerektől” az eredményeket szervező és érvényesítő „cselekvési rendszerekhez” való elmozdulást.A mérnöki szervezetek számára a következmény egyértelmű: a gyorsan létrehozott tárgyak nem elegendőek.A csapatoknak olyan rendszerekre van szükségük, amelyek összekapcsolják a változásokat a valós viselkedéssel, érvényesítik a korlátozásokat, és bizalmat adnak arra, hogy a kimenetek biztonságosan szállíthatók. Bessemer Venture Partners State of AI jelentése Ez a felismerés három olyan vezetői prioritásban mutatkozott meg, amelyek sokkal kihívást jelentőbbnek és értékesebbnek bizonyultak, mint maga a kódgeneráció. Preventing Defects Before They Reach Production A hibák megelőzése, mielőtt a termelésbe kerülnének Ahogy a sebesség növekedett, a downstream javítások drágábbá és zavaróbbá váltak. A csapatok megtudták, hogy a telepítés utáni felügyeletre való támaszkodás már nem elegendő. A vezetők elkezdtek befektetni az összeolvadás előtti ellenőrzésekbe, amelyek tükrözik a valódi kudarc módokat, a folyamatos értékelést a termelésszerű forgatókönyvekkel szemben, és a regressziós detektálást, amely a kockázat felszínre kerül a kiadás előtt. Measuring AI by Operational Outcomes, Not Usage Az AI mérése működési eredményekkel, nem felhasználással A beszélgetés a „Használjuk-e az AI-t?”-ról a „Használjuk-e az AI-t az eredmények javítására, amelyeket megvédhetünk?”-re váltott, az AI-beruházásoknak egyre inkább vissza kellett kötniük a már érdekelt mutatókat: MTTR, hiba megismétlődése, incidensek gyakorisága és a visszanyert mérnöki kapacitás. Míg csak a szervezetek kisebbsége jelent jelent jelentőségteljes EBIT hatást az AI-ból, azok, amelyek hajlamosak párosítani az elfogadást a szigorú KPI-követéssel, a munkafolyamat újratervezésével és a validálási fegyelemmel. A McKinsey 2025-ös állapota Coordinating AI Across the Engineering System Az AI koordinálása a mérnöki rendszerben Mivel az AI mindenhol megjelent a csevegésben, az IDE-ben, a kód felülvizsgálatban és a QA-ban, a vezetőknek meg kellett győződniük arról, hogy ezek a rendszerek együtt dolgoznak, ahelyett, hogy „hasznos” eszközök töredezett gyűjteményét képeznék. A mérnöki vezetők számára ezek a prioritások kiemelték a 2025-ös valódi változást: a mesterséges intelligencia megszűnt több kódot írni, és teszt lett arról, hogy szervezeteik mennyire tudják kezelni a minőséget, a koordinációt és a mérést a skálán. Turning Mainstream Adoption Into a Durable Advantage A mainstream elfogadást tartós előnnyé alakítjuk 2025 végére a mesterséges intelligencia már nem volt az, amivel a mérnöki csapatok kísérleteztek, hanem valami, amivel működniük kellett.A kopilotok, a csevegő asszisztensek és az AI-alapú eszközök beágyazódtak a fejlesztésbe, a felülvizsgálatba és a tesztelésbe, így az AI a szoftverek építésének és szállításának állandó részévé vált. Ami elválasztotta a fejlődést a fájdalomtól, nem a jobb modellekhez való hozzáférés volt, hanem a működési érettség. Azok a csapatok, amelyek a hibák megelőzésére összpontosítottak a kiadás előtt, a mesterséges intelligencia hatásának mérésére a valódi mérnöki mutatók révén, és a rendszerek közötti mesterséges intelligencia koordinálására képesek voltak gyorsabban mozogni anélkül, hogy elveszítenék a bizalmat. Azok a csapatok, amelyek a mesterséges intelligenciát vékony rétegként kezelték, a meglévő munkafolyamatokhoz hozzáadva küzdöttek a felülvizsgálati fáradtsággal, regressziókkal és növekvő működési kockázatokkal. A jövőre tekintve ez az alapítvány teszi lehetővé az autonómia következő hullámát.Az ügynökök csak akkor nyújtanak valódi tőkeáttételt, ha a csapatok megbízható kontextusban, minőségi jelzésekben és értékelési csomópontokban vannak. A mérnöki vezetők számára most egyértelmű a lehetőség: átalakítsa az AI-t a hasznos eszközök gyűjteményéből stratégiai tőkeáttételi pontgá, amely erősíti a minőséget, javítja a döntéshozatalt és felkészíti a szervezetet a következőre.