ИССЛЕДОВАНИЕ · RESEARCH · #2416
Исследование Гарварда и Jellyfish: AI увеличивает объём кода, но не завершённую работу из‑за узких мест в ревью
Исследование Гарварда на данных Jellyfish (≈300 млн событий работы в ~700 компаниях, янв. 2021–март 2026) показало, что ассистенты для кодирования незначительно увеличивают объём кода (строки +12%, коммиты +9%, PR +5%; значимо только для коммитов), а агенты дают больший рост (строки +30%, коммиты +20%, PR +23%). При этом ассистенты не увеличили число решённых задач в Jira, а агенты — лишь на 12%; при этом время ревью PR выросло на 49%, число комментариев на PR +53%, доля PR с request changes удвоилась, а доля инженеров, делающих ревью, выросла на 14% — что указывает на узкие места в последующих этапах разработки.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- Исследование Гарварда на данных Jellyfish (≈300 млн событий работы в ~700 компаниях, янв.
- 2021–март 2026) показало, что ассистенты для кодирования незначительно увеличивают объём кода (строки +12%, коммиты +9%, PR +5%; значимо только для коммитов), а агенты дают больший рост (строки +30%, коммиты +20%, PR +23%).
- При этом ассистенты не увеличили число решённых задач в Jira, а агенты — лишь на 12%; при этом время ревью PR выросло на 49%, число комментариев на PR +53%, доля PR с request changes удвоилась, а доля инженеров, делающих ревью, выросла на 14% — что указывает на узкие места в последующих этапах разработки.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Показывает, что инструменты генерации кода смещают нагрузку на последующие этапы (ревью, тестирование, деплой), поэтому рост объёма кода не обязательно даёт больше завершённых задач или общей продуктивности команды.