Os agentes de codificação com IA geram mais código, mas não mais software. A razão por trás dessa discrepância pode ser encontrada diretamente no processo de revisão de código, que leva significativamente mais tempo em média após a introdução dos agentes de IA. Em geral, o tempo médio do "processo de revisão" entre uma solicitação de pull ser enviada e mesclada à base de código inflama 49% em média após a introdução dos agentes de IA.
Esse efeito pode ser visto em dados mais granulares também, com os pesquisadores escrevendo que "a parte das solicitações de pull com alterações solicitadas quase dobrou, e o número de comentários por solicitação de pull aumentou 35%" após a mudança para agentes de IA. Em resposta a essa mudança, os pesquisadores encontraram um aumento de 14% na parte dos trabalhadores realizando revisões de código após a introdução dos agentes de IA. Eles também escrevem que "não conseguem atribuir mudanças significativas de emprego à IA" após olhar para o total de trabalhadores ativos nas empresas Jellyfish e cruzar os dados com LinkedIn nesses empresas.
As solicitações de pull precisam de alterações muito mais frequentemente na era do "coding agentic". As solicitações de pull precisam de alterações muito mais frequentemente na era do "coding agentic". Crédito: Chen e Stratton Embora a IA também teoricamente pudesse ajudar com esse processo de revisão, os pesquisadores encontraram que, até agora, esse impacto tem sido marginal.
Embora 80% das empresas medidas tenham usado alguma forma de revisão de código com IA para março de 2026, os agentes de IA eram responsáveis apenas por 23.3% de todos os comentários de revisão e 10.8% de todas as solicitações de pull, sugerindo que os humanos ainda eram responsáveis pela maior parte desse trabalho. Os agentes de IA são, obviamente, ainda uma parte relativamente nova do mundo da codificação, claro, e houve atualizações significativas e melhorias em sua saída mesmo desde o corte de dados desse estudo em março de 2026. E embora 95% das empresas no estudo tenham implementado agentes de codificação com IA até esse ponto, muitas provavelmente ainda estão passando por um processo de aprendizado sobre quando e como melhor implantá-los.
Esses tipos de contrapartidas entre "tempo de codificação versus tempo de revisão" podem melhorar à medida que as equipes de engenharia de software ganham mais experiência com os prós e contras de mandar um agente de IA resolver problemas de codificação específicos. Por enquanto, no entanto, deixar a IA escrever seu código parece ser uma espada de dois gumes, com aumentos na velocidade de codificação contrabalançados por aumentos semelhantes no tempo e esforço de revisão de código humano. É o tipo de resultado que nos faz questionar se o tempo e a despesa consideráveis para que os agentes de codificação com IA funcionem realmente valem a pena para a maioria das empresas.
Fonte: Ars Technica · Resumido por HeadlinesBriefing