AI-codeerassistenten en autonome AI-agents kunnen in korte tijd grote hoeveelheden werkende code maken. Toch leidt dat volgens onderzoek van Harvard University niet automatisch tot meer opgeleverde software. De extra snelheid tijdens het programmeren verdwijnt grotendeels bij de controle en verwerking van die code.
Menselijke codebeoordeling neemt meer tijd in beslag wanneer teams AI inzetten. Pull requests, voorstellen om code aan een project toe te voegen, hebben vaker aanpassingen nodig. Beoordelaars plaatsen bovendien meer opmerkingen, waardoor de verdere afhandeling langer duurt.
Analyse van honderden bedrijven
Onderzoekers Fiona Chen en James Stratton analyseerden gegevens van Jellyfish, een platform dat de activiteiten van softwareteams meet. De dataset bevatte 300 miljoen afzonderlijke werkgebeurtenissen, waaronder commits en pull requests. Ook waren gegevens uit systemen voor het beheren van ontwikkeltaken opgenomen.
De informatie besloeg meer dan 700.000 werknemers bij ruim 700 softwarebedrijven. De onderzoekers bekeken de periode van 2021 tot en met maart 2026. Ze vergeleken de prestaties van organisaties voor en nadat die AI-codeerassistenten of AI-agents in hun werkprocessen hadden ingevoerd.
Assistenten helpen vooral bij het aanvullen van code die mensen schrijven. Agents kunnen op basis van opdrachten grotendeels zelfstandig code maken en indienen. Voor de analyse combineerden de onderzoekers directe metingen van AI-gebruik met gegevens over activiteit op GitHub.
De onderzoekers pasten vervolgens een statistische methode toe om veranderingen binnen bedrijven te vergelijken met ontwikkelingen bij organisaties die de hulpmiddelen op een ander moment invoerden. Daaruit kwam weinig bewijs naar voren dat bedrijven dankzij AI meer software opleveren of minder personeel nodig hebben.
De studie wijst daarmee op een verschil tussen codeproductie en softwareontwikkeling als geheel. Hoewel AI de programmeerfase versnelt, blijven beoordeling, herstelwerk en samenwerking noodzakelijk. Die vervolgstappen kunnen de aanvankelijke tijdwinst opnemen, waardoor de totale efficiëntie van het ontwikkelproces nauwelijks verbetert.
