• Studiul arată că AI-ul încetinește dezvoltatorii open-source cu 19%, în medie
• Cauzele: cod redundant, lipsă de context și verificări suplimentare
• AI-ul este util pentru sarcini simple sau pentru începători, dar problematic în cod avansat
• A fost observat fenomenul de „încredere excesivă” în outputul AI-ului
• Concluzia: AI-ul e un instrument, nu un înlocuitor pentru gândirea critică

Un nou studiu realizat de cercetători de la Universitatea din Zurich și ETH Zurich arată că, în loc să sporească productivitatea dezvoltatorilor, uneltele de inteligență artificială le pot reduce eficiența. Cercetarea, publicată în luna iulie 2025, a analizat performanța dezvoltatorilor care contribuie la proiecte open-source și a concluzionat că aceia care au utilizat asistenți AI precum GitHub Copilot au fost, în medie, cu 19% mai lenți decât cei care au scris codul fără ajutor automatizat.

Contrar așteptărilor, grupul asistat de AI nu a avut niciun avantaj semnificativ în ceea ce privește calitatea codului sau ușurința integrării. Dimpotrivă, viteza aparentă oferită de AI la începutul procesului a fost anulată de timpul pierdut ulterior pentru revizuire, corectare și adaptare la codul existent.

Testele s-au desfășurat în condiții reale, pe proiecte active

Spre deosebire de experimentele simulate, acest studiu s-a bazat pe sarcini autentice din cadrul unor proiecte open-source reale. Peste 100 de dezvoltatori au fost împărțiți în două grupuri: unii au folosit AI, alții au programat fără suport automatizat. Participanții au fost monitorizați pe parcursul a mai multor săptămâni, fiind analizate timpul de execuție, frecvența erorilor, modul de integrare a codului și adaptabilitatea în fața cerințelor specifice ale proiectelor.

Conform cercetătorilor, AI-ul a oferit adesea soluții corecte din punct de vedere sintactic, dar care nu se potriveau contextului mai larg al proiectului. Dezvoltatorii au fost nevoiți să petreacă timp suplimentar pentru a înțelege, testa și adapta ceea ce AI-ul a generat, ceea ce a dus la o scădere generală a productivității.

Codul generat automat produce o falsă impresie de eficiență

Una dintre cele mai relevante descoperiri ale studiului este legată de încrederea excesivă pe care unii dezvoltatori au dezvoltat-o față de AI. Mulți participanți au acceptat fragmente de cod generate automat fără să le înțeleagă complet sau fără să le testeze riguros, ceea ce a dus ulterior la erori în sistem și la pierderi de timp pentru depanare. Această tendință de a lua soluțiile „de-a gata” a fost mai frecventă în rândul celor care folosesc zilnic unelte de AI în codare.

De asemenea, AI-ul s-a dovedit ineficient în gestionarea interdependențelor complexe din cod. În loc să integreze natural noile funcționalități, a introdus adesea redundanță sau conflicte de logică. În mod ironic, utilizatorii experimentați care se așteptau ca AI-ul să le scutească timp au fost cei care au pierdut cel mai mult, tocmai pentru că au avut mai multe corecturi de făcut ulterior.

AI-ul rămâne util pentru sarcini simple, dar are limite serioase în dezvoltarea complexă

Studiul nu demonizează complet folosirea inteligenței artificiale în programare. Autorii recunosc faptul că AI-ul poate fi benefic în cazul sarcinilor repetitive, învățării accelerate sau în sprijinirea programatorilor începători. Însă, în cadrul proiectelor open-source — unde calitatea, colaborarea și claritatea sunt esențiale — AI-ul se dovedește a fi o unealtă care necesită supraveghere constantă și intervenție umană activă.

În aceste contexte, productivitatea reală depinde nu doar de rapiditatea în scrierea codului, ci și de integrarea eficientă, întreținerea pe termen lung și ușurința colaborării între dezvoltatori.

Companiile trebuie să-și reanalizeze așteptările legate de AI în programare

Rezultatele studiului ridică semne de întrebare asupra modului în care companiile și comunitățile open-source încorporează AI-ul în fluxul de lucru. Deși tentația automatizării este mare, integrarea inteligentă a AI-ului cere o înțelegere profundă a limitelor sale actuale. Creșterea eficienței nu este garantată și, în anumite cazuri, poate avea efect invers.

Concluzia generală a cercetătorilor este clară: AI-ul poate accelera unele etape ale muncii, dar nu poate înlocui atenția la detaliu, gândirea critică sau experiența reală a dezvoltatorului uman.

Citește și

• UE testează o aplicație de verificare a vârstei în cinci țări pentru a spori siguranța online a minorilor. Ce presupune proiectul-pilot
• Reddit impune verificarea vârstei în Marea Britanie. Ce înseamnă pentru utilizatori și cum se aplică noile reglementări
• Inteligența Artificială nu știe cum sună un orgasm pentru că nu a trăit unul. Care sunt riscurile A.I.-ului