ШІ-агенти для програмування генерують більше коду, але не більше програмного забезпечення
Кожен, хто хоча б дотично пов’язаний із комп’ютерним програмуванням, знає, що сучасні помічники та агенти зі штучним інтелектом для написання коду можуть бути неймовірно ефективними у створенні величезних обсягів функціонального коду. Але програмісти, які користуються цими інструментами, також знають, що не варто довіряти точності цього коду, а це означає, що потрібно витрачати значні зусилля на перевірку будь-яких результатів, створених ШІ.
Недавнє дослідження фактичних практик написання коду в сотнях компаній показує, що перевірка коду людьми є значним «вузьким місцем» для загальної ефективності інструментів ШІ для написання коду, унаслідок чого використання цих інструментів дає «мало доказів того, що компанії збільшують обсяги розробки програмного забезпечення або скорочують зайнятість». Як з’ясували автори дослідження, будь-яке підвищення ефективності на етапі безпосереднього написання коду «поглинається подальшими обмеженнями у виробничому процесі»; оскільки «процес перевірки коду істотно подовжується, запити на злиття частіше потребують доопрацювання, а рецензенти залишають більше коментарів».
Сім разів відміряй, один раз відріж
Щоб дійти цих висновків, дослідники Гарвардського університету Фіона Чен і Джеймс Страттон використали агреговані аналітичні дані від Jellyfish, яка вимірює деталізовані результати роботи інженерних команд. Ці дані охоплюють 300 мільйонів окремих «робочих подій» (наприклад, комітів і запитів на злиття), а також дані програмного забезпечення для керування завданнями більш ніж 700 000 працівників у понад 700 відповідних компаніях із розробки програмного забезпечення за період із 2021 року до березня 2026 року.
Перекладено автоматично з англійської. Оригінал статті — за посиланням нижче.