Un nuovo studio pubblicato da METR, centro di ricerca no-profit sull’IA, mette in discussione l’idea che gli strumenti di coding basati su intelligenza artificiale aumentino sempre la produttività. In un trial controllato con 16 sviluppatori open source esperti e 246 task reali, i ricercatori hanno rilevato che l’uso di tool come Cursor ha aumentato del 19% i tempi di completamento, a dispetto delle aspettative iniziali degli stessi partecipanti, che prevedevano un guadagno del 24%.
La causa sarebbe da ricercare nel tempo speso a interagire con l’AI: scrivere prompt, attendere risposte, gestire output poco adatti a codici complessi e di grandi dimensioni. Inoltre, solo il 56% dei partecipanti aveva già familiarità con Cursor, nonostante una formazione preliminare. Questo aspetto potrebbe aver influito sulla curva di apprendimento e sull’efficacia d’uso.
Gli autori sottolineano che non intendono generalizzare questi risultati, riconoscendo i rapidi progressi dell’AI e la variabilità mostrata da altri studi su larga scala che documentano miglioramenti nella produttività degli sviluppatori. Tuttavia, lo studio aggiunge elementi di riflessione critica sui benefici promessi dagli strumenti AI per il coding, in linea con ricerche precedenti che evidenziano i rischi di errori e vulnerabilità di sicurezza introdotti da questi strumenti.
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