Një provë e kontrolluar e kryer nga METR këtë verë ka nxjerrë në pah një mospërputhje mes perceptimit dhe realitetit te zhvilluesit me përvojë. Në këtë eksperiment, 16 zhvillues punuan në 246 detyra brenda bazave të kodit që i njihnin mirë, duke përdorur mjete të avancuara të inteligjencës artificiale. Para fillimit, zhvilluesit prisnin që mjetet t’i bënin më të shpejtë, ndërsa pas përfundimit raportuan se ndiheshin rreth 20% më të shpejtë. Megjithatë, matjet kohore treguan se ata punuan rreth 19% më ngadalë.
Autorët e studimit theksojnë se ky efekt ndryshon për zhvilluesit e rinj dhe për punën në projekte të reja, ku AI mund të sjellë përfitime. Megjithatë, për zhvilluesit me përvojë që punojnë në kode ekzistuese, AI shton kosto shtesë përmes nevojës për të dhënë udhëzime, për të pritur dhe për të rishikuar rezultatet, të cilat shpesh përmbajnë gabime. Studimi vëren se personat më të bindur se mjetet po i përshpejtonin ishin pikërisht ata që po ngadalësoheshin në mënyrë të matshme.
Të dhëna nga burime të tjera mbështesin këtë trend. Faros AI, duke analizuar mbi 10,000 zhvillues, gjeti se numri i kërkesave për bashkim (pull requests) u rrit me 98%, madhësia e tyre u rrit me mbi 150%, ndërsa koha e rishikimit u rrit me 91%, pa ndonjë ndryshim thelbësor në produktivitetin përfundimtar. Ndërkohë, GitClear vërejti se refaktorimi i kodit ra nën 10% të ndryshimeve, ndërsa kopjimi i kodit u rrit.
Këto të dhëna sugjerojnë se gjenerimi i kodit është bërë më i lirë, por verifikimi është bërë më i shtrenjtë. Pengesa e vjetër është zëvendësuar nga një e re: faza e rishikimit.
Përfundimi për drejtuesit e ekipeve është se mbështetja te ndjesia e shpejtësisë mund të jetë e gabuar. Ekspertët sugjerojnë matjen e asaj që arrin në prodhim dhe qëndron funksionale, si dhe riorganizimin e burimeve në fazën ku puna vërtet grumbullohet, në vend që të bazohen në perceptime që mund të jenë të pasakta.
Burimi: intrepidkarthi.com
