Araştırma: AI kodlama ajanları kod hacmini artırıyor, ancak yazılım teslimini değil

Harvard Üniversitesi araştırmacıları Fiona Chen ve James Stratton'un yeni araştırması, AI kodlama ajanlarının önemli ölçüde daha fazla kod ürettiğini, ancak bu kazancın daha fazla tamamlanmış yazılım ürününe veya daha az iş yoluna dönüşmediğini gösteriyor. Araştırma, Jellyfish'in toplu analitiğine dayanıyor ve 2021'den 2026 Mart'a kadar 700'den fazla şirkette 700.000'den fazla çalışana ait commit'ler ve pull request'ler dahil 300 milyon iş olayını kapsıyor.

Kod üretimi belirgin şekilde artıyor

Araştırma, her şirketin AI kodlama asistanlarını (temelde insan tarafından yazılan kodun otomatik tamamlanmasına yardımcı olan) ve AI kodlama ajanlarını (prompt'lara dayanarak bağımsız olarak kod yazan ve gönderen) ne zaman uyguladığını ölçtü. Farkların farklılığı regresyonunu temel değişkenler üzerinde uygulamadan önce ve sonra kullanarak, araştırmacılar AI kodlama ajanlarının uygulamasının ortalama olarak toplam kod satırı sayısında %30, commit sayısında %20 ve pull request sayısında %23 artışa neden olduğunu belirledi.

İncelemeler bir engel oluşturuyor

Bu ek kod, ek yazılım ürününe dönüşmüyor. Jira gibi araçlarda izlenen Issues ve Epics çözüm oranı, yani tamamlanmış yazılım özellikleri, AI araçlarının uygulamasından sonra istatistiksel olarak anlamlı şekilde değişmedi ve araştırmacılar bu bakış açısıyla izlenen birimlerin boyutunda veya zorluğunda bir değişiklik bulamadı. Neden, insan kod inceleme sürecinde yatıyor. Pull request gönderiminden kod tabanına merge'e kadar geçen ortalama süre, AI ajanlarının uygulamasından sonra %49 arttı. Değişiklik talep edilen pull request'lerin oranı neredeyse ikiye katlandı, pull request başına yorum sayısı ise %35 arttı. Buna karşılık, kod incelemesi yapan çalışanların oranı %14 arttı.

Üretim ve iş yerlerine etki minimal

Araştırmacılar, Jellyfish verilerindeki toplam aktif çalışan sayısı ile bu şirketlerin LinkedIn kayıtları arasında yapılan karşılaştırmaya dayanarak, AI ile ilişkili önemli istihdam değişiklikleri de bulamadı. AI inceleme işinde şimdilik sadece marjinal bir rol var: Mart 2026 itibarıyla ölçülen şirketlerin %80'i kod incelemenin bir biçiminde AI kullanıyordu, ancak AI ajanları tüm inceleme yorumlarının yalnızca %23,3'üne ve tüm pull request'lerin %10,8'ine katıldı, bu da bu işin büyük çoğunluğunda insanların sorumlu kaldığı anlamına geliyor. Araştırmadaki şirketlerin %95'i için verilerin sonlandığı noktada AI kodlama ajanları uygulanmıştı, bu yüzden yazarlar, mühendislik ekiplerinin bu araçları ne zaman ve nasıl kullanacakları konusunda deneyim kazandığında kodlama süresi ile inceleme süresi arasındaki denge iyileşebilir öngörüsünde bulunuyor. Şu anda araştırma, AI kodlamayı çift etkili bir kılıç olarak görüyor; kodlama hızındaki artış, insan kod inceleme süresi ve çabasında benzer bir artışla dengeleniyor.

Kaynaklar: Arstechnica