最近の研究で、経験豊富なソフトウェア開発者がAIツールを使ってタスクを完了するのに、AI技術を使用しない場合よりも20%長く時間がかかることが判明し、AIが常に職場の効率を高めるという前提に疑問を投げかけています。Model Evaluation and Threat Researchが実施したこの調査では、16人のソフトウェア開発者にAIツールを使って作業を完了するよう指示しました。

研究者らは、当初AIによって作業が迅速化されると期待していた開発者たちが、生産性の低下を経験したことを発見しました。この結果は、AIが職場の効率を大幅に向上させるという一般的な見解と矛盾しています。

この調査は、AIの約束と、ソフトウェア開発のワークフローにおける実際のインパクトとの間に潜在的なずれがあることを浮き彫りにしています。AIツールは生産性向上ツールとして宣伝されることが多いですが、今回の調査では、その統合が必ずしもシームレスまたは有益であるとは限らないことが示唆されています。実験で使用された特定のAIツールは明らかにされていません。

この調査結果は、ソフトウェア開発におけるAIの現状と、開発者の生産性を妨げるのではなく、向上させるために、これらのツールを効果的に統合する方法について、さらなる研究が必要であることを提起しています。また、開発者がAIツールを効果的に活用するためには、より多くのトレーニングと経験が必要である可能性も示唆しています。

Model Evaluation and Threat Researchグループは、さまざまな業界におけるAIの影響について調査を継続する予定であり、AI実装のベストプラクティスを特定し、潜在的な欠点を軽減することに焦点を当てています。今後の調査では、さまざまなAIツール、トレーニング方法、タスクの複雑さが開発者の生産性に与える影響を調査する可能性があります。