Влияние AI-инструментов на продуктивность разработки

Вот вам еще одно исследование, тоже вполне себе флеймовое. Авторы использовали серьезный набор данных — более 100 000 разработчиков GitHub плюс внутренняя телеметрия Microsoft по использованию AI-инструментов. Метод — сопоставленный событийный анализ (каждого, кто внедрил инструмент, сравнивают с близнецом-разработчиком на год раньше, чтобы отделить эффект инструмента от общей волны внедрения AI). Задача исследования — выяснить, как растет отдача по мере внедрения AI-инструментов и доходит ли эффект до конечного продукта. На уровне написания кода прирост огромный и растёт с каждым поколением. По числу коммитов накопленный эффект: ▪️ автодополнение — +40% ▪️ + синхронные (интерактивные) агенты — +140% ▪️ + асинхронные (автономные) агенты — +180% Но дальше по цепочке выигрыш стремительно затухает. Те же 180% по коммитам превращаются в +50% по числу проектов и всего +30% по фактическим выпускам. У синхронных агентов разрыв ещё нагляднее: +741% строк кода, +65% пул-реквестов — и лишь +20% релизов. Основная гипотеза, что происходит — в цепочке остаётся слабое звено, то есть человек. Громадный выигрыш в разработке и генерации кода дальше упирается в живого ревьюера — code review это же очень важная стадия, как можно доверять тупой машине? — и там и пропадает. Кстати, аналогичную картину авторы видят в приложениях в App Store, Chrome и Google Play — количество новых приложений выросло значительно, но общее использование приложений по площадкам осталось прежним. Подавляющее большинство новых приложений не смогли набрать даже минимальную аудиторию. Собственно, это полностью согласовывается с общей идеей — узкое место просто переехало в маркетинг приложения. https://www.nber.org/papers/w35275