دراسة هارفارد: وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي يرفعون إنتاج الكود دون زيادة المخرجات البرمجية
دراسة لجامعة هارفارد على أكثر من 700 شركة برمجيات وجدت أن أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي تزيد أسطر الكود والالتزامات دون تغيير في معدل حل المهام.
كشفت دراسة أجرتها جامعة هارفارد أن إدخال وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي في شركات تطوير البرمجيات أدى إلى زيادة بنسبة 30 في المئة في إجمالي أسطر الكود، و20 في المئة في إجمالي الالتزامات (commits)، و23 في المئة في طلبات السحب (pull requests) في المتوسط، لكنه لم يُحدث تغييراً ذا دلالة إحصائية في معدل حل المهام (Issues) والملاحم (Epics) التي تتبعها أدوات مثل Jira.
حلل الباحثون بيانات تحليلية مجمعة من منصة Jellyfish شملت أكثر من 700 شركة تطوير برمجيات وأكثر من 700 ألف موظف، وذلك في الفترة من 2021 حتى مارس 2026، وفق ما نقلته Ars Technica.
وخلصت الدراسة إلى عدم وجود أدلة تذكر على أن الشركات تزيد إنتاجها البرمجي أو تخفض عدد العاملين لديها باستخدام أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أن المراجعة البشرية للكود تعمل كعنق زجاجة يحد من الأثر الفعلي لهذه الأدوات.
وتُعد أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي الحديثة، بما في ذلك الوكلاء، فعّالة في توليد كميات كبيرة من الكود الوظيفي، لكنها تتطلب جهداً كبيراً لمراجعة المخرجات للتأكد من دقتها، وهو ما يفسر استمرار الحاجة إلى المراجعة البشرية كخطوة أساسية في سير العمل.
ماذا تعني النتائج؟
تشير الأرقام إلى أن زيادة مقاييس الإنتاج مثل أسطر الكود وطلبات السحب لا تترجم تلقائياً إلى زيادة في الإنتاج البرمجي النهائي، ما لم تُعالج اختناقات سير العمل الأخرى، وفي مقدمتها مراجعة الكود.
أسئلة سريعة
ما الذي وجدته دراسة هارفارد حول وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي؟
وجدت الدراسة أن إدخال وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي أدى إلى زيادة بنسبة 30 في المئة في أسطر الكود و20 في المئة في الالتزامات و23 في المئة في طلبات السحب، لكنه لم يُحدث تغييراً ذا دلالة إحصائية في معدل حل المهام والملاحم في أدوات مثل Jira.
ما حجم البيانات التي اعتمدت عليها الدراسة؟
اعتمدت الدراسة على بيانات تحليلية مجمعة من منصة Jellyfish شملت أكثر من 700 شركة تطوير برمجيات وأكثر من 700 ألف موظف، في الفترة من 2021 حتى مارس 2026.
لماذا لا تزيد أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي الإنتاج البرمجي؟
خلصت الدراسة إلى أن المراجعة البشرية للكود تعمل كعنق زجاجة يحد من الأثر الفعلي لأدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، إذ تتطلب المخرجات المولّدة جهداً كبيراً للمراجعة.