कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) अधिक कोड लिख रही है, लेकिन सॉफ्टवेयर अभी भी उतनी तेजी से विकसित नहीं हो रहा है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) द्वारा संचालित कोडिंग एजेंटों पर मैंने अब तक जो सबसे दिलचस्प जानकारी पढ़ी है, वह यह है कि अधिक कोड का मतलब हमेशा अधिक सॉफ्टवेयर नहीं होता है।
हार्वर्ड विश्वविद्यालय की फिওনা चेन और जेम्स स्ट्रैटन के एक अध्ययन में, 2021 से मार्च 2026 तक 700 से अधिक सॉफ्टवेयर कंपनियों में 700,000 से अधिक कर्मचारियों के डेटा और 300 मिलियन कार्यों का विश्लेषण किया गया। कोडिंग एजेंटों के उपयोग के बाद, कुल कोड लाइनों में औसतन 30%, कमिट की संख्या में 20%, और पुल रिक्वेस्ट की संख्या में 23% की वृद्धि हुई।
लेकिन असली सवाल यह है: क्या इससे काम खत्म हो जाता है? Jira जैसे उपकरणों में ट्रैक किए गए त्रुटियों, कार्यों और सुविधाओं के पूर्ण होने की दर में कोई महत्वपूर्ण बदलाव नहीं देखा गया।
समस्या कोड समीक्षा में है। एक पुल रिक्वेस्ट को मुख्य कोडबेस में भेजने से लेकर उसमें शामिल होने तक का समय 49% बढ़ गया है। उन पुल रिक्वेस्ट की संख्या जिनमें बदलाव की आवश्यकता होती है, लगभग दोगुनी हो गई है, प्रति पुल रिक्वेस्ट टिप्पणियों की संख्या 35% बढ़ गई है, और कोड की समीक्षा करने वाले कर्मचारियों की संख्या में 14% की वृद्धि हुई है। इसका मतलब है कि कोडिंग में जो गति हासिल हुई है, उसका एक महत्वपूर्ण हिस्सा समीक्षा और सुधार में वापस खो जाता है।
कंपनियां इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता से हल करने की कोशिश कर रही हैं: मार्च 2026 तक, जिन कंपनियों की समीक्षा की गई, उनमें से 80% एक प्रकार के कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित कोड समीक्षा उपकरण का उपयोग कर रही थीं। फिर भी, समीक्षा टिप्पणियों में से केवल 23.3% एजेंटों द्वारा किए गए थे, और एजेंट केवल 10.8% पुल रिक्वेस्ट में योगदान दे रहे थे; काम का अधिकांश हिस्सा अभी भी मनुष्यों द्वारा किया जा रहा है। सक्रिय कर्मचारियों की संख्या में भी, कम से कम समीक्षा की गई अवधि के दौरान, कोई महत्वपूर्ण बदलाव नहीं पाया गया।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा मार्च 2026 में समाप्त हो गया था, और तब से इन उपकरणों में सुधार हुआ है। लेकिन मेरा निष्कर्ष स्पष्ट है: दक्षता के लिए, न केवल कोडिंग के समय को कम करना महत्वपूर्ण है, बल्कि समीक्षा, त्रुटि सुधार और एकीकरण को भी तेज करना आवश्यक है।
Ars Technica पर प्रकाशित लेख: https://arstechnica.com/ai/2026/10/ai-coding-agents-generate-more-cod…
अध्ययन की पीडीएफ फाइल: https://fion.ac/jellyfish.pdf
स्रोत: DonanımHaber
हार्वर्ड विश्वविद्यालय की फिওনা चेन और जेम्स स्ट्रैटन के एक अध्ययन में, 2021 से मार्च 2026 तक 700 से अधिक सॉफ्टवेयर कंपनियों में 700,000 से अधिक कर्मचारियों के डेटा और 300 मिलियन कार्यों का विश्लेषण किया गया। कोडिंग एजेंटों के उपयोग के बाद, कुल कोड लाइनों में औसतन 30%, कमिट की संख्या में 20%, और पुल रिक्वेस्ट की संख्या में 23% की वृद्धि हुई।
लेकिन असली सवाल यह है: क्या इससे काम खत्म हो जाता है? Jira जैसे उपकरणों में ट्रैक किए गए त्रुटियों, कार्यों और सुविधाओं के पूर्ण होने की दर में कोई महत्वपूर्ण बदलाव नहीं देखा गया।
समस्या कोड समीक्षा में है। एक पुल रिक्वेस्ट को मुख्य कोडबेस में भेजने से लेकर उसमें शामिल होने तक का समय 49% बढ़ गया है। उन पुल रिक्वेस्ट की संख्या जिनमें बदलाव की आवश्यकता होती है, लगभग दोगुनी हो गई है, प्रति पुल रिक्वेस्ट टिप्पणियों की संख्या 35% बढ़ गई है, और कोड की समीक्षा करने वाले कर्मचारियों की संख्या में 14% की वृद्धि हुई है। इसका मतलब है कि कोडिंग में जो गति हासिल हुई है, उसका एक महत्वपूर्ण हिस्सा समीक्षा और सुधार में वापस खो जाता है।
कंपनियां इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता से हल करने की कोशिश कर रही हैं: मार्च 2026 तक, जिन कंपनियों की समीक्षा की गई, उनमें से 80% एक प्रकार के कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित कोड समीक्षा उपकरण का उपयोग कर रही थीं। फिर भी, समीक्षा टिप्पणियों में से केवल 23.3% एजेंटों द्वारा किए गए थे, और एजेंट केवल 10.8% पुल रिक्वेस्ट में योगदान दे रहे थे; काम का अधिकांश हिस्सा अभी भी मनुष्यों द्वारा किया जा रहा है। सक्रिय कर्मचारियों की संख्या में भी, कम से कम समीक्षा की गई अवधि के दौरान, कोई महत्वपूर्ण बदलाव नहीं पाया गया।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा मार्च 2026 में समाप्त हो गया था, और तब से इन उपकरणों में सुधार हुआ है। लेकिन मेरा निष्कर्ष स्पष्ट है: दक्षता के लिए, न केवल कोडिंग के समय को कम करना महत्वपूर्ण है, बल्कि समीक्षा, त्रुटि सुधार और एकीकरण को भी तेज करना आवश्यक है।
Ars Technica पर प्रकाशित लेख: https://arstechnica.com/ai/2026/10/ai-coding-agents-generate-more-cod…
अध्ययन की पीडीएफ फाइल: https://fion.ac/jellyfish.pdf
स्रोत: DonanımHaber
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