AI a szoftverfejlesztésben – ígéret vagy illúzió?
Alapigazság, hogy az AI-eszközök használatával növelhető a termelékenység a szoftverfejlesztésben. Igaz?
Nos, nem mindig. Paradox módon vannak olyan esetek, amikor az AI-eszközök akár hátráltathatják is a fejlesztést. Az alábbiakban kiderül, miért.
Amikor nem segít az AI a szoftverfejlesztésben – tanulságok a frontvonalból
Az elmúlt években számos vállalat fektetett jelentős összegeket AI-alapú fejlesztői eszközökbe, abban bízva, hogy ezek gyorsabb kódolást és nagyobb produktivitást eredményeznek, így karcsúbb fejlesztői csapatokra van szükség járnak. De vajon kiállták ezek az ígéretek a valóság próbáját?
A METR kutatócsoport által 2025 elején végzett felmérés kijózanító eredményt hozott: tapasztalt open-source fejlesztők 19%-kal lassabban végeztek el valós fejlesztési feladatokat AI-eszközök segítségével, mint azok nélkül.
Az eredmény különösen meglepő annak fényében, hogy a résztvevők — gyakorlott fejlesztők nagy nyílt forráskódú projektekben — 24%-os gyorsulást vártak, és az AI használata után is úgy érezték, hogy 20%-kal hatékonyabbak lettek. Ez az éles kontraszt a szubjektív élmény és a mérhető teljesítmény között fontos kérdéseket vet fel az üzleti és technológiai döntéshozók számára, akik AI-eszközök vállalati szintű bevezetését tervezik.
Miért nem növelte az AI a termelékenységet?
A METR felmérésében részt vevő fejlesztők komplex nyílt forráskódú projekteken dolgoztak — némelyik több mint egymillió sornyi kódból állt. Ebben a környezetben az alkalmazott AI-eszközök (a Claude 3.5 és 3.7 Sonnet modellekkel támogatott Cursor Pro) több komoly akadályba ütköztek:
- Magas szintű kódbázis-ismeret: A szenior fejlesztők már mélyen ismerték az architektúrát és a konvenciókat, így kevés lehetőség maradt arra, hogy a mesterséges intelligencia „lerövidítse” a munkájukat.
- Nagy és komplex repók: A mai LLM-ek nehezen tudnak hatékonyan átlátni és értelmezni ekkora méretű rendszereket — a releváns kontextus gyakran elveszik vagy félreértelmeződik.
- Implicit tudásbeli hiányosságok: Az AI nem érzékelte a ki nem mondott projektszabályokat, elnevezési mintákat és aprólékos elvárásokat, amelyeket a tapasztalt fejlesztők ösztönösen követnek.
- Promptolási „költségek”: Az AI használata interakciós költséget jelentett — idő ment el a promptok írására, az eredmények ellenőrzésére, sőt, a válaszokra való várakozásra is — ami nem mindig térült meg.
- Alacsony elfogadási arány: A fejlesztők az AI által javasolt kódrészletek kevesebb mint 44%-át fogadták el jelentős módosítás nélkül, így a valós hatékonyságnövekedés is korlátozott maradt.
Tanulságok üzleti és technológiai döntéshozók számára
Azok számára, akik AI-támogatott fejlesztésben gondolkodnak, ez a tanulmány emlékeztetőül szolgál arra nézve, hogy a kontextus kulcsfontosságú. Az AI-eszközök nem biztos, hogy mindenhol egyformán növelik a termelékenységet — különösen nem ott, ahol a fejlesztők már eleve szakértői a saját kódbázisuknak.
Ez nem azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia rossz befektetés lenne, de azt igen, hogy:
- Célzott alkalmazásra van szükség: Jobb megtérülést érhetünk el zöldmezős projekteknél, kevésbé érett kódbázisoknál vagy ott, ahol az új fejlesztők betanítása költséges.
- Ne csak a fejlesztők érzékelésére hagyatkozzunk: Bár a szubjektív élmény pozitív volt, a tényleges teljesítmény csökkent. A folyamatos mérés és visszacsatolás elengedhetetlen.
- Komplex bevezetési stratégiára van szükség: A valós üzleti eredmények nem csak az AI-eszközök elérhetőségétől függenek — a fejlesztői munkafolyamatokat, projektkomplexitást és a szervezeti tudást is figyelembe kell venni.
A legfontosabb talán, hogy az AI a szoftverfejlesztésben nem hoz automatikus termelékenység-növekedést — finomhangolásra, monitorozásra és józan belátásra van szükség arról, hogy az AI-eszközök mikor és hol segítik, illetve mikor hátráltatják a fejlesztői munkát.
Összefoglalva…
…az AI gyorsan fejlődik. Ami ma még alulteljesít, holnap már felülmúlhatja az embert. De a METR-éhez hasonló felmérések segítenek józanul látni egy sokszor túlhype-olt környezetben. Azok számára, akik nagy tétben fogadnak az AI-ra a szoftverfejlesztés terén, a konkrét számokkal, bizonyítékokkal alátámasztott stratégia fontosabb lesz, mint valaha.
Hogyan hatnak az AI-eszközök a szoftverfejlesztők termelékenységére az Önök cégénél (ha használnak mesterségesintelligencia-eszközöket a fejlesztésben)? Túlnyomórészt pozitívak a tapasztalataik, vagy látnak olyan hátrányokat, mint amilyeneket ebben a posztban vázoltunk?
