Eine aktuelle empirische Studie des RIT analysierte 25.264 KI-generierte Pull Requests in 2.361 beliebten GitHub-Repositories. Die Ergebnisse stellen den Hype um KI-Codierungsagenten in Frage. Während die Verbreitung breit ist, ist die Tiefe gering: Das Median-Projekt erhielt nur 1-2 PRs über drei Monate. Nur 1% der Projekte verzeichneten KI-Beiträge, die die menschliche Basisproduktivität übertrafen. Am bezeichnendsten ist, dass 78,9% dieser PRs vom selben Entwickler überprüft, modifiziert und gemergt wurden, der sie eingereicht hat. Dies deutet darauf hin, dass die aktuelle 'Mensch-KI-Zusammenarbeit' weitgehend ein einzelner Entwickler ist, der mit einem Agenten arbeitet, nicht ein Team von Menschen und KIs. Für Entwickler von Tools und KI-Ingenieure signalisiert dies eine Lücke: Agenten sind leicht bereitzustellen, aber schwer in echte kollaborative Workflows zu integrieren.
Eine Studie von 25.264 KI-generierten PRs in 2.361 beliebten GitHub-Repos zeigt, dass KI-Codierungsagenten zwar weit verbreitet sind, ihre Wirkung jedoch minimal ist. Die mittlere Anzahl von PRs pro Projekt beträgt 1-2 über 3 Monate, und nur 1% der Projekte übertreffen die menschliche Basisproduktivität. 78,9% der PRs werden vom selben Entwickler überprüft und gemergt, was darauf hindeutet, dass die aktuelle 'Mensch-KI-Zusammenarbeit' weitgehend ein Einzelentwickler-plus-Agent-Modell ist.