Інструменти автодоповнення коду підвищують продуктивність розробників на 26%, але є нюанси

Результати дослідження, проведеного спеціалістами Microsoft, Массачусетського технологічного інституту, Прінстонського університету та Університету Пенсільванії,  підтвердили, що інструменти доповнення коду на базі штучного інтелекту підвищують продуктивність розробників програмного забезпечення. Про це повідомляє ZDNet.

Дослідження проаналізувало продуктивність 4867 розробників програмного забезпечення в трьох компаніях, усі з яких мали доступ до віртуального помічника на базі штучного інтелекту Copilot. У підсумку експерти виявили збільшення продуктивності на 26% у кількості виконаних завдань за тиждень, а також на 14% збільшення кількості оновлень коду та 38 % збільшення кількості разів компіляції коду.

«Генеративні інструменти на базі ШІ можуть бути корисними для виконання різних завдань розробки, таких як впровадження нових функцій в існуючі кодові бази або перенесення кодових баз на нові мови програмування… Інструменти штучного інтелекту також допомагають з археологією програмного забезпечення, необхідною для розуміння погано задокументованих кодових баз. Також інструменти ШІ можуть допомогти визначити сторонні бібліотеки та фреймворки, які можуть бути корисними в конкретних проектах», — сказав  Флавіо Вільянустре, директор із інформаційної безпеки LexisNexis Risk Solutions. 

Однак це не всі хороші новини — у дослідженні Microsoft/MIT/Princeton/UPenn підкреслили одне важливе застереження: переваги генеративного штучного інтелекту зменшуються серед досвідчених розробників. 

«Менш досвідчені розробники продемонстрували вищі показники впровадження та більший приріст продуктивності… Copilot значно підвищує швидкість виконання завдань для нещодавно прийнятих на роботу та тих, хто займає молодші посади, але не для розробників із тривалим стажем роботи та на більш високих посадах», — йдеться у звіті.

Інструменти, керовані штучним інтелектом, «неймовірно корисні для малодосвідчених розробників», погодився Едвард Уайт, керівник відділу зростання в Beehiiv, службі цифрових інформаційних бюлетенів. 

«Вони пропонують пропозиції щодо рефакторингу та оптимізації в режимі реального часу, направляючи молодших розробників через найкращі практики під час кодування. Ці інструменти можуть визначати неефективність або повторювані шаблони та рекомендувати вдосконалення, що робить код чистішим і ефективнішим».