SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie hat ergeben, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) erfahrene Softwareentwickler in vertrauten Codebasen eher verlangsamt als beschleunigt.
In der Welt der Softwareentwicklung wird oft angenommen, dass Künstliche Intelligenz (KI) die Produktivität erheblich steigert. Doch eine aktuelle Studie des KI-Forschungsinstituts METR stellt diese Annahme in Frage. Die Untersuchung ergab, dass erfahrene Entwickler, die mit der KI-Coding-Assistenz Cursor arbeiteten, längere Zeit für Aufgaben in ihnen bekannten Open-Source-Projekten benötigten. Dies steht im Gegensatz zur weitverbreiteten Erwartung, dass KI-Tools die Arbeitsgeschwindigkeit erhöhen.
Vor Beginn der Studie waren die Entwickler davon überzeugt, dass der Einsatz von KI ihre Aufgaben um 24% beschleunigen würde. Tatsächlich glaubten sie nach Abschluss der Aufgaben immer noch an eine Zeitersparnis von 20%. Die Ergebnisse zeigten jedoch, dass die Nutzung von KI die Bearbeitungszeit um 19% erhöhte. Die Autoren der Studie, Joel Becker und Nate Rush, waren von diesen Ergebnissen überrascht, da sie ursprünglich eine Verdopplung der Geschwindigkeit erwartet hatten.
Die Verlangsamung resultierte aus der Notwendigkeit, die von den KI-Modellen vorgeschlagenen Lösungen zu überprüfen und zu korrigieren. Oft waren die Vorschläge der KI zwar in die richtige Richtung, entsprachen jedoch nicht genau den Anforderungen der Entwickler. Dies zeigt, dass KI nicht in allen Szenarien die Produktivität steigert, insbesondere nicht bei erfahrenen Entwicklern, die mit komplexen und etablierten Codebasen arbeiten.
Interessanterweise setzen die meisten Teilnehmer der Studie sowie die Autoren selbst weiterhin auf Cursor. Der Grund dafür liegt in der erleichterten Entwicklungsumgebung, die KI bietet. Sie macht den Entwicklungsprozess angenehmer und weniger anstrengend, ähnlich wie das Bearbeiten eines Essays im Vergleich zum Schreiben von Grund auf.
Die Ergebnisse der METR-Studie werfen ein neues Licht auf die Rolle von KI in der Softwareentwicklung. Während frühere Studien von erheblichen Produktivitätsgewinnen berichteten, zeigt diese Untersuchung, dass solche Gewinne nicht universell sind. Besonders in vertrauten Umgebungen können erfahrene Entwickler durch die Notwendigkeit, KI-Vorschläge zu überprüfen und anzupassen, ausgebremst werden.
Die Autoren der Studie betonen, dass diese Verlangsamung nicht unbedingt auf andere Szenarien übertragbar ist, wie etwa auf weniger erfahrene Entwickler oder solche, die in unbekannten Codebasen arbeiten. Dennoch bleibt die Frage offen, wie KI-Tools in der Praxis am effektivsten eingesetzt werden können, um die Produktivität zu steigern, ohne die Qualität der Arbeit zu beeinträchtigen.
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