LONDON (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz (KI) wird oft als der nächste große Schritt in der Softwareentwicklung gepriesen, doch eine aktuelle Studie zeigt, dass die Realität komplexer ist.
Künstliche Intelligenz (KI) wird oft als der nächste große Schritt in der Softwareentwicklung gepriesen, doch eine aktuelle Studie zeigt, dass die Realität komplexer ist. Forscher der Model Evaluation & Threat Research (METR) haben herausgefunden, dass KI-Tools Entwickler nicht beschleunigen, sondern im Gegenteil verlangsamen. In einer kontrollierten Studie mit 16 erfahrenen Entwicklern, die an großen Open-Source-Projekten arbeiten, wurde festgestellt, dass die Nutzung von KI-Tools die Bearbeitungszeit um 19 Prozent erhöhte. Die Entwickler hatten jedoch erwartet, dass die KI ihre Arbeit um 24 Prozent beschleunigen würde. Diese Diskrepanz zwischen Erwartung und Realität ist bemerkenswert und zeigt, dass die Wahrnehmung der Effizienz von KI-Tools oft von der tatsächlichen Leistung abweicht. Die Studie identifizierte mehrere Faktoren, die zu dieser Verlangsamung beitrugen. Dazu gehörten eine übermäßige Optimierung der Nützlichkeit von KI, die hohe Vertrautheit der Entwickler mit den Repositories und die Komplexität der Projekte. Besonders in großen Repositories mit über einer Million Codezeilen zeigte die KI schlechtere Leistungen. Ein weiterer Punkt war die geringe Zuverlässigkeit der KI-Vorschläge, von denen weniger als 44 Prozent akzeptiert wurden, was zu zusätzlichem Aufwand führte. Auch die Latenz bei der Generierung von KI-Vorschlägen und das Fehlen eines optimalen Kontextes könnten eine Rolle gespielt haben, obwohl die Forscher hier keine genauen Aussagen treffen konnten. Diese Ergebnisse stehen im Einklang mit anderen Studien, die ebenfalls darauf hinweisen, dass KI nicht immer die erwarteten Vorteile bringt. Eine Untersuchung von Qodo zeigte, dass die Vorteile von KI-Softwareunterstützung durch den zusätzlichen Aufwand, die KI-Vorschläge zu überprüfen, gemindert werden. Auch eine wirtschaftliche Umfrage aus Dänemark fand heraus, dass generative KI keine Auswirkungen auf Jobs oder Löhne hatte. Trotz dieser Herausforderungen gibt es auch positive Aspekte der KI-Tools. Sie können helfen, neue Szenarien schnell zu testen und Routineaufgaben zu automatisieren, was die Programmierung unterhaltsamer machen kann, auch wenn sie nicht unbedingt effizienter wird. Die Autoren der Studie betonen, dass ihre Ergebnisse in einem engen Kontext betrachtet werden sollten und nicht bedeuten, dass aktuelle KI-Tools die Produktivität von Entwicklern nicht oft verbessern. Sie weisen darauf hin, dass die hohe Vertrautheit der Entwickler mit den Repositories und die Größe und Reife der Repositories zur beobachteten Verlangsamung beigetragen haben, diese Faktoren jedoch nicht in allen Softwareentwicklungsumgebungen zutreffen.
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