# Harvard-Studie: KI-Coding-Assistenten schaffen mehr Arbeit

> Eine Untersuchung von 718 Unternehmen zeigt: KI-generierter Code erhöht zwar die Code-Menge, steigert aber auch den Aufwand für Code-Reviews – und begrenzt so den Produktivitätsgewinn insgesamt.

Oossa · 2026-10-22 · https://oossa.com/de/harvard-study-shows-ai-code-assistants-add-work-without-speeding-delivery

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.

## Die Fakten

- Die Studie erfasste 718 Unternehmen und rund 300 million Arbeitseinträge (Jan 2021–März 2026).
- KI-Agenten erhöhten die Zahl der Codezeilen um 30%, die Zahl der pro Mitarbeiter erledigten Issues aber nur um 12%.

## 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.

## Quellen und Referenzen

1. [Study Finds AI-generated Code Fails to Boost Productivity Due to Downstream Bottlenecks](https://www.infoq.com/news/2026/10/jellyfish-ai-productivity/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=AI%2C+ML+%26+Data+Engineering) – InfoQ, 2026-10-22

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-22