虎嗅

**Übersetzung des chinesischen Headlines ins Deutsche:** „Overall ist KI zu finden – aber wo liegt eigentlich die Produktivität?“

原文：到处都是AI，到底生产力在哪儿

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Zusammenfassung der Kernergebnisse:

Diese Studie zeigt eine Realität, die im Widerspruch zur Narrative steht, dass AI „Menschen als Programmierer ersetzen“ wird: Obwohl AI-Code-Tools die Effizienz von Programmierern bei der Erstellung von Code erheblich steigern können, verringert sich dieser Vorteil mit jedem Schritt des gesamten Prozesses – von der Codeerstellung über die Integration bis zur Veröffentlichung und Nutzung durch die Nutzer. Letztendlich führt dies dazu, dass die Nutzer kaum nützlichere Software erhalten. Der Grund dafür ist, dass AI und Menschen in der Softwareproduktion eine starke Ergänzung zueinander darstellen: Menschliche Aufgaben wie Code-Überprüfung, Integration und Verbreitung sind unvermeidliche Engpässe. Zudem sind neu erstellte Anwendungen entweder von schlechter Qualität oder schwer für die Nutzer zu finden, was zu einer Flut von „Zombie-Anwendungen“ führt.

1. AI beschleunigt zwar die Codeerstellung, aber nur in diesem ersten Schritt:

AI-Code-Tools (wie Autocompletion-Funktionen, synchrone und asynchrone Assistenten) zeigen deutliche Verbesserungen bei den grundlegendsten Codeerstellungsaktivitäten:

  • Autocompletion-Funktionen erhöhen die Effizienz der Programmierer um etwa 40%.
  • Die Nutzung von synchronen Assistenten (wie Claude Code, die in Echtzeit mit den Programmierern zusammenarbeiten) verdoppelt die Effizienz.
  • Asynchrone Assistenten (wie GitHub Agent, die Aufgaben eigenständig ausführen) erhöhen die Effizienz sogar um das 1,8-fache.

Insbesondere für weniger aktive Programmierer ist der Effekt dieser Tools besonders deutlich – sie bieten sozusagen einen „Vorteil“ gegenüber Anfängern. Beispielsweise steigert die Nutzung von synchronen Assistenten die Anzahl der Codezeilen um 741% (fast das Achtfache), während Autocompletion-Funktionen diese Zahl um 228% erhöhen.

2. Die Effizienz verringert sich mit jedem weiteren Schritt des Prozesses:

Die Softwareproduktion ist ein schrittweiser Prozess: Codeerstellung → Zusammenführung der Codeelemente zu Dateien → Einreichen von Code → Genehmigung von Änderungen (PRs) → Erstellung eines Projekts → Veröffentlichung einer Version. Die durch AI erzielten Effizienzsteigerungen verringern sich mit jedem Schritt:

  • Synchronen Assistenten erhöhen die Anzahl der Codezeilen um 741%, aber die Anzahl der genehmigten Änderungen nur um 65%; bei der Veröffentlichung einer Version beträgt der Zuwachs sogar nur noch 20%.
  • Autocompletion-Funktionen führen zu einem noch größeren Effizienzverlust: Die Anzahl der Codezeilen steigt um 228%, aber die Effizienz beim Einreichen von Änderungen sinkt auf 36% und bei der Veröffentlichung auf nur noch 10%.

3. Warum verringert sich die Effizienz? AI und Menschen sind ein „goldenes Duo“ – sie können nicht ersetzen:

Mithilfe ökonomischer Modelle wurde ermittelt, dass die Ersetzbarkeit von AI-generiertem Code durch menschliche Arbeit nur bei einem Wert von 0,25 liegt (je niedriger der Wert, desto stärker die Ergänzung). Das bedeutet, dass AI und Menschen wie Essstäbchen und Hände zusammenarbeiten müssen – sie können nicht gegenseitig ersetzt werden:

  • AI kann den Code schnell erstellen, aber Menschen müssen diesen überprüfen, um Fehler zu finden und sicherzustellen, dass er den Anforderungen entspricht.
  • Die Zusammenführung des Codes in ein Projekt erfordert menschliches Urteilsvermögen hinsichtlich der Logik.
  • Nach der Veröffentlichung sind Menschen weiterhin für die Bewerbung der Anwendung und die Unterstützung der Nutzer verantwortlich.

4. Mehr neue Anwendungen – aber keine Nutzung durch die Nutzer:

AI hat dazu geführt, dass Programmierer mehr neue Anwendungen erstellen. Die Zahl der neuen Anwendungen im Apple App Store und im Chrome Web Store ist deutlich gestiegen, auch im Google Play Store gibt es einen leichten Anstieg. Das Problem ist jedoch, dass diese neuen Anwendungen von den Nutzern kaum genutzt werden:

  • In allen vier Anwendungsmärkten hat sich die Gesamtnutzung der neuen Anwendungen innerhalb von drei Monaten nach ihrer Veröffentlichung nicht erhöht.
  • Die meisten neuen Anwendungen sind „Zombie-Anwendungen“ ohne nennenswerte Nutzerbasis.

5. Mögliche Zukunftsperspektiven:

Um die Effizienzsteigerungen durch AI tatsächlich in nutzbare Software umzuwandeln, müssen zwei Probleme gelöst werden:

  • Verbesserung der AI-Fähigkeiten: AI sollte nicht nur in der Codeerstellung, sondern auch in der automatischen Überprüfung des Codes, Integration sowie in der Bewerbung und Verbreitung von Anwendungen eingesetzt werden (z. B. durch die automatische Erstellung von Beschreibungen oder die Optimierung von Schlüsselwörtern für eine bessere Suche durch Nutzer).
  • Breitere Nutzung der Tools: Mehr Unternehmen sollten AI-Tools in den gesamten Softwareproduktionsprozess integrieren – nicht nur bei der Codeerstellung.

Fazit:

AI-Code-Tools sind eine nützliche Ergänzung, aber um die Rolle der Programmierer vollständig zu übernehmen oder einen Milliardenmarkt zu schaffen, ist es noch weit. Menschliche Arbeit in den nachgelagerten Schritten der Softwareproduktion bleibt unverzichtbar – und ob die Nutzer diese Anwendungen tatsächlich akzeptieren, ist entscheidend für den Erfolg.