Менеджеры в технологических компаниях часто хвалятся большими токен‑бюджетами, полагая, что это повышает продуктивность. На деле измеряется лишь количество использованных токенов, а не результат работы.
Что произошло
Платформы аналитики Waydev, GitClear, Faros AI и Jellyfish собрали данные о более чем 10 000 инженерах. Они обнаружили, что хотя 80‑90 % сгенерированного AI‑кода попадает в репозитории, реальный уровень его принятия падает до 10‑30 %. Кроме того, пользователи AI‑инструментов показывают рост churn кода в 9,4 раза и увеличение churn строк кода на 861 % при интенсивном применении.
Почему это важно
Рост объёма кода без снижения технического долга удорожает разработку: инженеры с большими токен‑бюджетами создают в два раза больше pull‑request’ов, но используют в 10 раз больше токенов, а ценность их работы не растёт пропорционально.
Что дальше
Компании, такие как Atlassian, уже вкладывают средства в измерение ROI AI‑агентов ($1 млрд на улучшение опыта разработчиков). Ожидается, что менеджеры начнут оценивать не потребление токенов, а KPI, связанные с качеством кода, скоростью исправлений и экономией ресурсов.