Eine aktuelle Studie hat ergeben, dass erfahrene Softwareentwickler, die KI-Tools zur Erledigung von Aufgaben einsetzen, 20 % länger brauchten als ohne diese Technologie. Dies stellt die Annahme in Frage, dass KI die Effizienz am Arbeitsplatz immer steigert. In der Studie, die von Model Evaluation and Threat Research durchgeführt wurde, wurden 16 Softwareentwickler mit der Erledigung von Aufgaben unter Verwendung von KI-Tools beauftragt.

Die Forscher stellten fest, dass die Entwickler, die anfänglich erwartet hatten, dass KI ihre Arbeit beschleunigen würde, einen Produktivitätsrückgang erlebten. Dieses Ergebnis widerspricht der vorherrschenden Darstellung, dass KI zu erheblichen Effizienzsteigerungen am Arbeitsplatz führt.

Die Studie verdeutlicht eine potenzielle Diskrepanz zwischen dem Versprechen von KI und ihren tatsächlichen Auswirkungen auf Softwareentwicklungs-Workflows. Obwohl KI-Tools oft als Produktivitätssteigerer vermarktet werden, deutet diese Forschung darauf hin, dass ihre Integration nicht immer nahtlos oder vorteilhaft ist. Die in dem Experiment verwendeten spezifischen KI-Tools wurden nicht offengelegt.

Die Ergebnisse werfen Fragen über den aktuellen Stand der KI in der Softwareentwicklung auf und unterstreichen die Notwendigkeit weiterer Forschung darüber, wie diese Tools effektiv integriert werden können, um die Produktivität der Entwickler zu verbessern und nicht zu behindern. Sie legen auch nahe, dass Entwickler möglicherweise mehr Schulung und Erfahrung benötigen, um KI-Tools effektiv zu nutzen.

Die Gruppe Model Evaluation and Threat Research plant, die Auswirkungen von KI auf verschiedene Branchen weiter zu untersuchen, wobei der Schwerpunkt auf der Ermittlung von Best Practices für die KI-Implementierung und der Abschwächung potenzieller Nachteile liegt. Zukünftige Studien könnten die Auswirkungen verschiedener KI-Tools, Schulungsmethoden und Aufgabenkomplexitäten auf die Produktivität der Entwickler untersuchen.