高达80％的开发人员承认，为了使用人工智慧程式开发辅助工具而绕过组织安全政策。
人工智慧程式开发辅助工具已经大量参与开发人员的日常工作，96％的受访者团队已使用人工智慧程式开发辅助工具，但有56.4％的受访者表示经常从人工智慧程式码建议中发现安全问题，也有高达80％的开发人员承认，为了使用人工智慧程式开发辅助工具而绕过组织安全政策。即便开发人员已大量应用人工智慧编写程式码，但是Snyk表示，少有团队相对应调整安全流程，只有不到10％的组织，对大部分程式码执行自动化安全扫描。
人工智慧程式开发辅助工具所产生的安全问题不只存在于组织内，也正影响著开源工具链的安全，73.2%的受访者曾对开源专案贡献程式码，代表即便他们皆具备开源专案的知识，也理解人工智慧可能提供不安全的程式码，但是只有24.6％的组织，使用软体组成分析（Software composition analysis，SCA）工具验证人工智慧的程式码建议。Snyk解释，更快的开发速度可能使得组织更容易接受不安全的开源元件，而人工智慧工具使用开源程式码作为训练资料集，可能因此学习不安全的程式码写法，导致恶性循环产生更多不安全的建议。
高达55.1％的受访者都表示组织已经将人工智慧工具，视为软体供应链的一部分，不过，Snyk认为大多数组织并未对这种情况采取足够应对，最常采取的行动是增加安全扫描，但实行的组织也只有18.4％。针对这样的现象，Snyk猜测，可能来自于人们错误认为人工智慧生成的程式码建议，比人类编写的程式码更安全。有75％的受访者认为人工智慧生成的程式码较人类安全。
有趣的是，大多数受访者不信任人工智慧，有86％的受访者对人工智慧程式开发辅助工具的安全性存在顾虑，Snyk提到，之所以有这种认知失调的状况出现，可能来自于从众心理，开发人员说服自己其他人也在使用人工智慧工具，则这些工具势必值得信任。小部分的组织限制人工智慧程式开发辅助工具的使用，主要原因包括57％担忧程式码的安全性，其次有53.8％的组织顾虑资料隐私，还有46.4%的组织在意程式品质（下图）。
开发人员因为人工智慧程式开发辅助工具的协助，使得生产力增加，因而加快了程式码编写速度，而这也对应用程式安全团队带来更多的压力，有五分之一的团队在跟上软体开发的脚步存在挑战。