AI采用现状 - 东南亚和印度开发者AI采用率接近普及，95%的开发者每周使用AI工具[2] - AI工具使用高度集中于代码生成任务，占比达94%[2] - 下游任务采用率呈现下降趋势，包括文档编写72%、代码审查67%、测试57%、规划56%和部署36%[2] 治理框架缺口 - 仅25%的团队拥有正式AI使用指南，60%的企业缺乏正式AI政策[3] - 当前治理主要依赖团队文化而非正式架构[3] - 开发者通过自下而上方式建立问责机制，57%的团队已改变代码审查流程[5] 领先企业实践 - Agoda通过GenAI代理层构建治理基础设施，统一管理多LLM供应商的认证、限额、成本监控及合规性[4] - 该框架平衡开发者自主权与组织监督，基于实际使用数据优化政策而非理论指南[4] - 公司通过可测量流程扩展AI使用规模，为技术演进奠定基础[4] 输出质量挑战 - AI生成代码在未经重大修改情况下正确运行比例低于50%[6] - 67%的开发者会在合并前审查AI生成代码，70%定期重构输出内容[5] - 需将代码审查文化转化为可跨团队扩展的标准化流程[6] 区域发展机遇 - 东南亚和印度优势在于开发者的速度与适应能力[7] - 下一阶段竞争焦点在于构建清晰框架以实现一致且高效的AI使用[7] - 结合信任、质量与治理基础的企业将确立区域AI可靠性标准[7]