Die rasante Entwicklung von KI-Werkzeugen wie GitHub Copilot hat die Art und Weise, wie Code geschrieben wird, revolutioniert. Entwickler können dank dieser Tools schneller codieren, was laut GitHub die Codierung um 55% beschleunigt und zu einer enormen Steigerung der Codeproduktion führt.
Diese Entwicklung scheint auf den ersten Blick nur Vorteile zu bringen, darunter eine massive Zeitersparnis und eine Erhöhung des geschriebenen Codes um 46%. Doch eine aktuelle Studie von GitClear wirft nun ein kritisches Licht auf die langfristigen Auswirkungen dieser Technologien auf die Codequalität und Wartbarkeit.
Erkenntnisse der Studie
Die von GitClear durchgeführte Analyse umfasste 153 Millionen geänderte Codezeilen zwischen Januar 2020 und Dezember 2023 und ist damit die größte bekannte Datenbank für hochstrukturierte Codeänderungsdaten, die zur Bewertung von Codequalitätsunterschieden verwendet wurde. Die Ergebnisse sind besorgniserregend: Es zeigt sich ein deutlicher Trend zur Verschlechterung der Wartbarkeit des Codes. Die Studie prognostiziert, dass die Code-Umschlagrate (churn rate) – also der Prozentsatz der Codezeilen, die innerhalb von zwei Wochen nach ihrer Erstellung rückgängig gemacht oder aktualisiert werden – im Jahr 2024 im Vergleich zum Vor-KI-Basisjahr 2021 verdoppeln wird.
Weiterhin wird festgestellt, dass der Anteil des „hinzugefügten Codes“ und des „kopierten/eingefügten Codes“ im Vergleich zu „aktualisiertem“, „gelöschtem“ und „verschobenem“ Code zunimmt. Dies deutet darauf hin, dass der während des Jahres 2023 generierte Code eher einem flüchtigen Beitrag ähnelt, der dazu neigt, die DRY-Prinzipien (Don’t Repeat Yourself) der besuchten Repos zu verletzen.
Implikationen für die Softwareentwicklung
Die zunehmende Menge an kopiertem und eingefügtem Code weist auf zukünftige Probleme bei der Code-Wartung hin. Die Verwendung von KI-gestützten Tools führt offenbar dazu, dass Entwickler schneller Code schreiben, der jedoch nicht unbedingt qualitativ hochwertig oder nachhaltig ist. Die Studie zeigt, dass weniger Code verschoben wird, was auf weniger Refactoring und eine geringere Wiederverwendung von Code hindeutet. Dies könnte langfristig zu erhöhten technischen Schulden und schwierigeren Wartungsarbeiten führen.
Fazit und Ausblick
Die Studie von GitClear liefert wichtige Einblicke in die potenziellen Fallstricke der KI-gestützten Softwareentwicklung. Während die Tools zweifellos die Produktivität steigern und zu erheblichen wirtschaftlichen Vorteilen führen können, zeigt die Forschung, dass die erhöhte Geschwindigkeit und Quantität des Codes möglicherweise zu Lasten der Qualität und der langfristigen Wartbarkeit geht. Für Führungskräfte und Entwickler ist es entscheidend, ein Gleichgewicht zwischen der Nutzung dieser fortschrittlichen Tools und der Aufrechterhaltung hoher Codequalitätsstandards zu finden.
Die Ergebnisse dieser Studie fordern die Entwicklergemeinschaft heraus, die langfristigen Auswirkungen des Einsatzes von KI-Assistenten kritisch zu betrachten und Strategien zu entwickeln, um die Codequalität in einer zunehmend von KI geprägten Entwicklungslandschaft zu sichern.
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