Agent kode AI menghasilkan lebih banyak kode, tetapi tidak lebih banyak perangkat lunak. Alasan ketidaksesuaian ini dapat ditemukan secara langsung dalam proses review kode, yang memakan waktu jauh lebih lama secara rata-rata setelah pengenalan agent AI. Secara umum, waktu rata-rata "proses review" antara mengirimkan pull request dan digabungkan ke dalam basis kode melebar 49% pada rata-rata setelah agent AI diperkenalkan.
Efek ini juga dapat dilihat dalam data yang lebih terperinci, dengan peneliti menulis bahwa "persentase pull request dengan perubahan yang diminta hampir dua kali lipat, dan jumlah komentar per pull request meningkat 35%" setelah pergeseran agent AI. Sebagai respons terhadap perubahan ini, peneliti menemukan peningkatan 14% dari persentase pekerja yang melakukan review kode setelah pengenalan agent AI. Mereka juga menulis bahwa mereka "tidak dapat mengatribusikan perubahan pekerjaan yang signifikan kepada AI" setelah meninjau total pekerja aktif di Jellyfish dan memersempurnakan data dengan LinkedIn di perusahaan tersebut.
Pull request membutuhkan perubahan jauh lebih sering dalam era "coding agentic". Pull request membutuhkan perubahan jauh lebih sering dalam era "coding agentic". Kredit: Chen dan Stratton Meskipun AI juga bisa teori membantu dengan proses review ini, peneliti menemukan bahwa, sampai saat ini, dampaknya masih marginal.
Meskipun 80% perusahaan yang diukur menggunakan bentuk tertentu review kode AI untuk Maret 2026, agent AI hanya bertanggung jawab atas 23,3% dari semua komentar review dan 10,8% dari semua pull request, yang menyarankan bahwa manusia masih bertanggung jawab atas mayoritas pekerjaan ini. Agent AI memang masih bagian yang relatif baru dari dunia kode, tentu saja, dan ada pembaruan dan upgrade yang signifikan pada output mereka bahkan sejak pemotongan data studi ini pada Maret 2026. Dan meskipun 95% perusahaan dalam studi telah menerapkan agent kode AI pada titik ini, banyak yang pasti masih melewati proses belajar mengenai kapan dan bagaimana cara terbaik untuk mendeployernya.
Jenis penyeimbangan ini antara "waktu coding versus waktu review" bisa berperkembang lebih baik seiring perusahaan teknik perangkat lunak mendapatkan pengalaman lebih banyak dengan pro dan kontra memaksa agent AI pada masalah kode tertentu. Untuk saat ini, namun, membiarkan AI menulis kode Anda terlihat seperti pisau ganda, dengan peningkatan kecepatan coding yang diimbangi oleh peningkatan serupa dalam waktu dan upaya review kode manusia. Itu adalah jenis hasil yang membuat kita bertanya-tanya apakah waktu dan biaya yang sangat besar untuk membuat agent kode AI berfungsi benar-benar bernilai untuk mayoritas perusahaan.
Sumber: Ars Technica · Diringkas oleh HeadlinesBriefing