AI Agent Tạo Nhiều Code Hơn Nhưng Không Tăng Phần Mềm

Nghiên cứu cho thấy việc rà soát code của con người là một nút thắt lớn với hiệu quả của AI agent và trợ lý code. Phần lợi ở khâu viết code bị hấp thụ bởi các ràng buộc ở các bước sau trong quy trình sản xuất.

Hai nhà nghiên cứu Fiona Chen và James Stratton của Harvard University dùng dữ liệu tổng hợp từ Jellyfish. Bộ dữ liệu này gồm 300 triệu sự kiện công việc, cùng dữ liệu phần mềm quản lý vấn đề, trên hơn 700.000 nhân viên ở hơn 700 công ty phát triển phần mềm từ năm 2021 đến tháng 3 năm 2026.

Khi code do AI tạo ra được dùng nhiều hơn, thời gian rà soát code tăng lên. Các yêu cầu gộp cũng dễ phải sửa lại hơn, và người rà soát để lại nhiều nhận xét hơn.

Kết quả của nghiên cứu là không có nhiều bằng chứng cho thấy các công ty tăng sản lượng phần mềm hoặc giảm nhân sự khi dùng các công cụ này.