Najnovija istraživanja pokazala da AI alati za programiranje temeljeni na umjetnoj inteligenciji, poput GitHub AI Copilota, ne ubrzavaju nego zapravo usporavaju rad programera koji rade na otvorenom kodu. Naime, istraživanje je otkrilo da su ti alati smanjili brzinu rada programera za čak 19 posto. Iako su AI alati povećali količinu koda koju programeri pišu, to nije donijelo poboljšanje u ukupnoj učinkovitosti. Više koda značilo je i više grešaka koje je trebalo ispravljati, što je oduzimalo dodatno vrijeme. Na kraju, povećani broj pogrešaka i dodatni napor pri ispravljanju dovele su u pitanje stvarnu korist ovih alata za produktivnost programera. Ovakvi nalazi potiču na razmišljanje o tome koliko su AI alati zaista korisni u svakodnevnom radu i koliko trebamo ovisiti o njima.
Novo istraživanje (klikni ovdje za pregled istraživanja) donosi neočekivane rezultate o utjecaju AI alata za kodiranje na rad programera. Suprotno tvrdnjama da ti alati povećavaju brzinu rada, pokazalo se da su programeri koji su koristili AI, poput GitHub Copilota, bili 19% sporiji u obavljanju zadataka u odnosu na one koji su kodirali sami. To otvara pitanje koliko ti alati zaista pomažu u stvarnom razvoju softvera.
Istraživanje je pratilo rad 44 profesionalna Python programera. Podijeljeni su u dvije grupe: jedna je koristila AI alat kao pomoć, a druga nije. Zanimljivo je da su korisnici AI generirali više koda i češće slali izmjene, ali njihova ukupna učinkovitost bila je lošija. Više napisanog koda nije značilo bržu ili kvalitetniju izvedbu jer su trebali dodatno vrijeme za ispravljanje grešaka koje su se pojavile u automatski generiranom kodu. Glavni problem nazvan je “iluzijom produktivnosti“.
Programeri koji koriste AI mogu misliti da rade bolje jer stvaraju velike količine koda brže, no taj kod često nije kvalitetan i zahtijeva više popravaka. Druga poteškoća je preveliko oslanjanje na AI prijedloge. Kad se bez kritike prihvati ponuđeni kod, lako se može dogoditi da se uvale suptilne pogreške ili neoptimalna rješenja koja usporavaju cijeli proces. Zaključak istraživanja je da AI alati mogu biti od pomoći za jednostavne zadatke ili ponavljajuće dijelove posla. Ipak, u složenijim projektima njihovu upotrebu treba pažljivo pratiti i provjeravati svaki komad koda kojeg generiraju. Bez toga, rizik je da ukupna produktivnost i kvaliteta softvera zapravo padnu. To znači da programeri i dalje moraju biti pažljivi i ne mogu se oslanjati samo na AI kako bi posao bio gotov brže i bolje.
