NBER araştırması kod oluşturma ve yayın sıklığı arasında bir boşluk ortaya koydu

Yeni bir NBER araştırması, yazılım geliştirmede AI araçlarının uygulanmasının komut sayısında %240 artışa neden olduğunu ancak nihai sürüm sayısının yalnızca %30 arttığını gösterdi. Veriler, geliştirme yaşam döngüsü (SDLC) süreçlerinde bir "dar boynuz" oluştuğunu, kod yazma hızının artık başarıyı belirleyen bir faktör olmadığını gösteriyor.

Analiz, geliştiricilerin sıfırdan kod oluşturmak yerine ajanlar tarafından üretilen sonuçları kontrol etmek için önemli ölçüde daha fazla zaman harcadığını gösteriyor. Özellikle LinkedIn şirketi, artan revizyon hacmiyle başa çıkmak için otomatik kod incelemesi için özel bir platform tasarlamak zorunda kaldı. Mühendislik ekipleri, odaklarını oluşturmaktan doğrulamaya ve kalite kontrolüne kaydırmak için iş süreçlerini yeniden yapılandırıyor.

AI ajanlarını üretim döngülerine etkili bir şekilde entegre etmek için kapsamlı bir altyapının oluşturulması gerekiyor. Bu, katı spécifikasyonları, ortak proje bağlamının yönetimini, katı sınırlamaların kurulmasını ve kodun durumunu her aşamada izleyen metriklerin uygulanmasını içerir. Bu sistemler olmadan, otomatikleştirme teknik borç birikimine değil, ürün teslimatını hızlandırmaya yol açar.

Mevcut durum, "AI asistanları" aşamasından "AI ajanları" aşamasına geçişi gösteriyor ve bu, kurumsal CI/CD Boru hatlarına derinlemesine entegrasyonu gerektiriyor. Kontrol ve doğrulama süreçlerini adapte etmeyen şirketler, kod yazma aşamasındaki verimlilik artışının test ve entegrasyon aşamasında gecikmelerle dengelendiğini görüyor.