Onderzoek: Coderen met AI blijkt langzamer dan zonder AI
In de wereld van softwareontwikkeling wordt steeds vaker gekeken naar de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie (AI) om programmeurs te ondersteunen in hun dagelijkse werkzaamheden. Veel ontwikkelaars zijn enthousiast over de belofte van AI-tools die hen zouden kunnen helpen om sneller en efficiënter te coderen. Echter, recent onderzoek wijst uit dat het gebruik van deze AI-tools in feite meer tijd kan vergen dan traditionele methoden zonder AI.
Een van de meest besproken toepassingen van AI is de ondersteuning bij het schrijven van broncode. Veel AI-ontwikkelaars richten zich dan ook specifiek op deze use case en bieden verschillende programmeertools aan die beloven de productiviteit te verhogen. Maar een studie uitgevoerd door METR (Model Evaluation & Threat Research) heeft aangetoond dat programmeurs die gebruikmaken van AI, tot wel 20% meer tijd kwijt kunnen zijn aan hun taken in vergelijking met hun collega’s die geen AI inzetten.
In het onderzoek werden 16 ervaren programmeurs gevraagd om 246 taken uit te voeren, zowel met als zonder de hulp van AI. Voorafgaand aan de taken werd hen gevraagd in te schatten hoeveel tijd ze nodig dachten te hebben zonder AI. De helft van de deelnemers kreeg toegang tot AI-tools zoals Anthropic’s Claude of Cursor Pro, en hun verwachtingen waren hooggespannen: ze dachten 24% sneller klaar te zijn met hun werk dan de groep die alles handmatig deed.
Tot hun verbazing bleek echter dat de programmeurs die gebruikmaakten van AI gemiddeld 19% trager waren dan hun collega’s zonder AI-ondersteuning. Dit roept de vraag op: hoe kan het dat AI, dat juist bedoeld is om processen te versnellen, in werkelijkheid het tegenovergestelde effect heeft?
De uitdagingen van AI-ondersteuning
Volgens de onderzoekers lag het probleem voornamelijk bij het nakijken van de door de AI gegenereerde code. Analyse van schermopnames van de programmeurs toonde aan dat de extra tijd die nodig was voor het controleren van de output van de AI, het wachten op antwoorden en het formuleren van de juiste prompts, aanzienlijk was. Het lijkt erop dat de tijd die bespaard zou moeten worden door de inzet van AI, vaak verloren gaat aan het verifiëren van de kwaliteit en juistheid van de resultaten.
Dit onderzoek benadrukt dat de inzet van AI niet altijd leidt tot een toename van de productiviteit, vooral in complexere situaties waar menselijke kennis en ervaring cruciaal zijn. De expertise die programmeurs door de jaren heen hebben opgebouwd, kan niet eenvoudigweg worden vervangen door een AI-tool. Menselijke intuïtie en probleemoplossend vermogen blijven essentieel in het ontwikkelingsproces.
Een positieve blik op de toekomst
Ondanks de resultaten van het onderzoek bleven de deelnemers optimistisch over de rol van AI in de toekomst van softwareontwikkeling. Ze hebben vertrouwen in de verdere ontwikkeling van AI-technologieën en geloven dat deze in de nabije toekomst niet alleen sneller zullen worden, maar ook zo goed functioneren dat er minder of zelfs geen nakijkwerk meer nodig zal zijn.
Dit optimisme is begrijpelijk, gezien de snelle vooruitgang die op het gebied van AI wordt geboekt. De verwachting is dat toekomstige versies van AI-tools beter in staat zullen zijn om complexe taken uit te voeren, waardoor programmeurs zich kunnen concentreren op creatievere aspecten van hun werk.
Conclusie
Het onderzoek van METR onderstreept dat, hoewel AI veel potentieel heeft om programmeurs te ondersteunen, de implementatie ervan niet altijd leidt tot de verwachte productiviteitswinsten. Het benadrukt de noodzaak om de beperkingen van huidige AI-technologieën te erkennen en de waarde van menselijke expertise in softwareontwikkeling te blijven waarderen. De toekomst van coderen met AI blijft veelbelovend, maar het is belangrijk om realistische verwachtingen te hebben over de rol die deze technologie zal spelen in het werk van programmeurs.
