Eine Harvard-Studie wertete mithilfe der Analyseplattform von Jellyfish Daten aus 718 Unternehmen und rund 300 million Arbeitseinträgen von Januar 2021 bis März 2026 aus. KI-Coding-Assistenten steigerten die Zahl der Codezeilen um 12% und die Zahl der Commits um 9%. KI-Agenten erhöhten die Zahl der Codezeilen dagegen um 30% und die der Commits um 20%. Die Zahl der pro Mitarbeiter erledigten Jira-Issues stieg mit Agenten jedoch nur um 12% und mit Assistenten überhaupt nicht. Der zusätzliche Code führte zu längeren Pull-Request-Reviews: Die Review-Zeit nahm um 49% zu, die Zahl der Kommentare pro PR um 53%, und der Anteil der PRs, bei denen Änderungen nötig waren, verdoppelte sich.
Warum es wichtig ist
Engineering-Manager sehen, dass der Einsatz von KI-Codegeneratoren mehr Kapazitäten für Reviews erfordern kann. Deshalb müssen sie zusätzliche Ressourcen für die Qualitätssicherung einplanen.
