מחקר: סוכני כתיבת קוד ב-AI מגדילים את נפח הקוד, אך לא את אספקת התוכנה
מחקר הרווארד על יותר מ־700 חברות תוכנה: סוכני כתיבת קוד ב-AI מעלים את תפוקת הקוד ב־30%, אך ביקורות אנושיות ממושכות יספגו חלק מהעלייה; תוצר התוכנה וההעסקה נשארים כמעט ללא שינוי.
מחקר חדש של החוקרים פיונה צ'ן וג'יימס סטראטון מאוניברסיטת הרווארד מראה כי סוכני כתיבת קוד ב-AI מפיקים יותר באופן משמעותי, אך היתרון הזה לא מתורגם לעוד מוצרי תוכנה שהושלמו או לפחות מקומות עבודה. המחקר מבוסס על אנליטיקה מאוגדת של Jellyfish וכולל 300 מיליון אירועי עבודה, כגון פעולות commit ובקשות pull request, על יותר מ־700,000 עובדים ב־700 חברות ומעלה מ־2021 עד מרץ 2026.
הפקת קוד גדלה באופן משמעותי
המחקר מדד מתי כל חברה פרסמה עוזרי כתיבת קוד ב-AI, שעוזרים בעיקר להשלים קוד שנכתב בידי אדם, וסוכני כתיבת קוד ב-AI, שכותבים ושולחים קוד בעצמם על בסיס פרומפטים. באמצעות רגרסיית הפרש בהפרשים על המשתנים העיקריים, לפני הפרסום ואחריו, החוקרים קבעו שפרסום סוכני כתיבת קוד ב-AI מוביל בממוצע לעלייה של 30% במספר שורות הקוד הכוללות, לעלייה של 20% במספר פעולות commit ולעלייה של 23% במספר בקשות pull request.
הביקורות הופכות לחסם
הקוד הנוסף הזה לא הופך לתוכנה נוספת שהושלמה. מדד הסגרת ה-Issues וה-Epics, כלומר פונקציות התוכנה המלאות שמתועדות בכלים דמויי Jira, לא השתנה באופן מובהק סטטיסטית אחרי פרסום כלי AI, והחוקרים גם לא מצאו שינוי בגודל או בקושי של היחידות הנצפות. הסיבה היא תהליך ביקורת הקוד האנושי. הזמן הממוצע משליחת pull request עד מיזוג בבסיס הקוד גדל ב־49% אחרי פרסום סוכני AI. חלקן של בקשות pull request שנדרשו בהן שינויים כמעט הוכפל, ומספר ההערות לכל pull request גדל ב־35%. בתגובה, חלקם של העובדים שבוצעו על ידם ביקורות קוד גדל ב־14%.
השפעה מועטה על תוצר ומקומות עבודה
החוקרים גם לא מצאו שינויים מובהקים בהעסקה הקשורה ל-AI, על בסיס השוואה בין מספר העובדים הפעילים הכולל בנתוני Jellyfish לבין רשומות LinkedIn של החברות האלה. ל-AI עדיין יש תפקיד שולי בעבודת הביקורת: במרץ 2026, 80% מהחברות שנמדדו השתמשו בצורה כלשהי של ביקורת קוד ב-AI, אבל AI תרם רק 23.3% מכל ההערות בביקורת ורק 10.8% מכל בקשות ה-pull request, מה שאומר שאנשים נשארים אחראים על רוב עבודה זו. ב־95% מהחברות במחקר היו סוכני כתיבת קוד ב-AI פרוסמים ברגע שנתוניהם הופסקו, ולכן המחברים מניחים שהפשרה בין זמן כתיבת קוד לזמן ביקורת קוד עשויה להשתפר כשצוותי ההנדסה רוכשים ניסיון מתי ואיך להשתמש בכלים האלה. כרגע המחקר מציג את כתיבת הקוד ב-AI כחרב בעלי פיות, שבה עלייה במהירות הכתיבה מאוזנת בעלייה דומה בזמן ובמאמץ של ביקורת קוד אנושית.
מקורות: Arstechnica
SiTech — פיתוח אתרים בכוח ה-AI
אנחנו בונים אתרים מהירים ומודרניים ומשלבים AI בתהליכי עבודה אמיתיים. יש לכם פרויקט או שאלה? נשמח לעזור.