Mehr Code, nicht mehr Software - Harvard-Studie sieht Review als KI-Flaschenhals

Die Datenbasis

Die Harvard-Forscher Fiona Chen und James Stratton haben Analytics-Daten von Jellyfish ausgewertet: rund 300 Millionen Arbeitsereignisse (Commits, Pull Requests, Tickets) von über 700.000 Beschäftigten in mehr als 700 Softwarefirmen, Zeitraum 2021 bis März 2026. Per Difference-in-Differences-Analyse vergleichen sie die Zeit vor und nach Einführung von KI-Assistenten und autonomen Coding-Agents.

Mehr Output auf dem Papier

Nach Einführung von Coding-Agents steigt die Zahl der Codezeilen um 30 Prozent, Commits um 20 und Pull Requests um 23 Prozent. Die Abschlussrate von Jira-Issues und Epics – also tatsächlich ausgelieferte Features – ändert sich dagegen nicht signifikant.

Wo die Zeit verschwindet

• Zeit von PR bis Merge: +49 Prozent
• Anteil der PRs mit Änderungswünschen: fast verdoppelt
• Kommentare pro PR: +35 Prozent
• Anteil der Mitarbeitenden, die reviewen: +14 Prozent

Effekte auf die Beschäftigung finden die Autoren nicht. KI-Review hilft bislang kaum: Zwar nutzen 80 Prozent der Firmen irgendeine Form davon, aber Agents stellen nur 23 Prozent der Review-Kommentare.

Fazit

Der Gewinn beim Schreiben wird vom menschlichen Review aufgefressen. Da die Daten im März enden, könnten neuere Modelle und eingespielte Teams das Bild noch verschieben – aktuell ist “mehr Code” aber kein Synonym für “mehr Produkt”.

Quelle: Ars Technica