Contrar așteptărilor, utilizarea instrumentelor de inteligență artificială de ultimă generație poate încetini dezvoltatorii software cu experiență atunci când aceștia lucrează cu baze de cod pe care le cunosc foarte bine, relevă un studiu realizat recent de organizația nonprofit METR.
Urmărește cele mai noi producții video TechRider.ro
- articolul continuă mai jos -
Studiul, desfășurat la începutul acestui an, a analizat performanța unor programatori seniori care au folosit Cursor, un asistent popular de programare bazat pe AI, în proiecte open-source familiare.
Înainte de a începe testele, dezvoltatorii erau convinși că AI îi va ajuta să economisească timp, estimând o reducere de 24% a timpului de finalizare a sarcinilor. După ce au lucrat efectiv cu Cursor, participanții au rămas cu impresia că au reușit să-și reducă timpul cu 20%. Cu toate acestea, datele concrete au arătat o realitate opusă: folosirea AI a dus la o creștere a timpului de lucru cu 19%.
Joel Becker și Nate Rush, autorii principali ai studiului, au declarat că rezultatele i-au surprins, având în vedere că așteptările erau cu totul diferite. „Înainte de studiu, Rush a notat că se aștepta la ‘o accelerare de două ori, destul de evidentă’”, arată raportul METR.
Concluziile studiului contrazic ideea răspândită că inteligența artificială crește automat productivitatea dezvoltatorilor cu experiență, mai ales în cazul codurilor complexe și bine cunoscute de aceștia. Această presupunere a stat la baza unor investiții consistente în companiile care dezvoltă și vând soluții AI pentru industria software.
Pe de altă parte, există studii anterioare care au indicat câștiguri semnificative de productivitate în alte scenarii.
Un exemplu arată că AI i-a ajutat pe programatori să lucreze cu 56% mai repede, iar o altă cercetare a evidențiat o creștere cu 26% a numărului de sarcini finalizate într-un interval de timp fix. Totuși, autorii METR subliniază că aceste rezultate nu se aplică tuturor situațiilor, mai ales când este vorba despre dezvoltatori cu experiență care lucrează în proiecte bine stabilite și cunoscute în detaliu.
Potrivit explicațiilor oferite de Joel Becker, principalul motiv al încetinirii este faptul că dezvoltatorii trebuie să revizuiască și să corecteze frecvent sugestiile generate de AI. „Când am urmărit videoclipurile, am observat că AI-ul a făcut unele sugestii legate de munca lor, iar acestea erau adesea corecte la nivel de direcție, dar nu exact ce era nevoie”, a declarat Becker.
De asemenea, autorii studiului avertizează că această tendință de încetinire nu ar trebui generalizată pentru toate tipurile de dezvoltatori sau proiecte. În cazul inginerilor juniori sau al celor care lucrează cu coduri necunoscute, instrumentele AI pot avea efectul scontat, accelerând munca.
Chiar dacă rezultatele au arătat o încetinire, majoritatea participanților continuă să folosească Cursor. Cercetătorii pun acest lucru pe seama faptului că AI face procesul de dezvoltare mai confortabil și mai ușor de gestionat. „Dezvoltatorii au obiective și dincolo de finalizarea sarcinii cât mai repede posibil”, a explicat Becker. „Așa că aleg această variantă mai puțin solicitantă.”
Studiul mai evidențiază și faptul că, în timp ce AI este promovat ca soluție pentru a suplini lipsa forței de muncă și pentru a crește productivitatea, acesta poate genera rezultate neprevăzute, mai ales în mediile în care calitatea codului și cunoașterea detaliată a arhitecturii sunt esențiale.
În același timp, pe piața muncii, unii lideri din industrie prevăd schimbări majore. Dario Amodei, CEO al companiei Anthropic, a declarat recent că AI ar putea elimina jumătate din locurile de muncă de birou de nivel entry în următorii unu până la cinci ani.
Prin urmare, studiul METR aduce o perspectivă mai nuanțată asupra impactului inteligenței artificiale în domeniul dezvoltării software, arătând că tehnologia nu garantează întotdeauna viteza sau eficiența scontată, cel puțin nu în orice context.
