AI डेवलपर उत्पादकता

AI कोडिंग सहायता इंजीनियरिंग आउटपुट पर वास्तव में क्या करती है, इसके लिए मीट्रिक्स: सुझाव स्वीकृति दर, नियंत्रित-अध्ययन गति वृद्धि।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

दो सबसे अधिक उद्धृत नियंत्रित अध्ययन विपरीत दिशाओं में इशारा करते हैं:

• Peng et al. 2023 (GitHub Copilot RCT): डेवलपरों ने एक ग्रीनफील्ड कार्य 55.8% तेज़ पूरा किया।
• METR 2025 RCT: अनुभवी ओपन-सोर्स डेवलपर अपने परिपक्व रिपॉजिटरी पर 19% धीमे थे — जबकि विश्वास करते थे कि वे 20% तेज़ थे।

गणित

ग्रहण दर = स्वीकृत सुझाव / प्रदर्शित सुझाव

हल किया गया उदाहरण

500 डेवलपरों का एक संगठन उचित नियंत्रण के साथ एक सहायक का पायलट करता है:

मापा गया कार्य-स्तर ≈ 15 मिनट/दिन (स्व-रिपोर्ट किए गए 45 मिनट के मुकाबले)
मूल्य ≈ सालाना £990,000 क्षमता

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग से संबंध

AI टूलिंग का मूल्यांकन करने वालों के लिए स्वास्थ्य-अर्थशास्त्र आयात: व्यावहारिक परीक्षण चलाएँ।

सामान्य गलतियाँ

• विक्रेता-अध्ययन प्रतिस्थापन।

स्रोत

• Peng S, et al. "The Impact of AI on Developer Productivity."
• METR, "Measuring the Impact of Early-2025 AI."