論文の概要: Impact of AI-tooling on the Engineering Workspace
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07683v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 20:04:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 21:16:01.864636
- Title: Impact of AI-tooling on the Engineering Workspace
- Title（参考訳）: AIトリングがエンジニアリングワークスペースに与える影響
- Authors: Lena Chretien, Nikolas Albarran,
- Abstract要約: Copilotユーザ間では,コーディング時間に有意な変化がみられた。
一部の企業は、PRのピックアップ時間を最大33%削減した。
ある企業は、メンテナンスとサポート作業から製品成長イニシアチブへの最大17%の労力を経験しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To understand the impacts of AI-driven coding tools on engineers' workflow and work environment, we utilize the Jellyfish platform to analyze indicators of change. Key indicators are derived from Allocations, Coding Fraction vs. PR Fraction, Lifecycle Phases, Cycle Time, Jira ticket size, PR pickup time, PR comments, PR comment count, interactions, and coding languages. Significant changes were observed in coding time fractions among Copilot users, with an average decrease of 3% with individual decreases as large as 15%. Ticket sizes decreased by an average of 16% across four companies, accompanied by an 8% decrease in cycle times, whereas the control group showed no change. Additionally, the PR process evolved with Copilot usage, featuring longer and more comprehensive comments, despite the weekly number of PRs reviewed remaining constant. Not all hypothesized changes were observed across all participating companies. However, some companies experienced a decrease in PR pickup times by up to 33%, indicating reduced workflow bottlenecks, and one company experienced a shift of up to 17% of effort from maintenance and support work towards product growth initiatives. This study is the first to utilize data from more than one company and goes beyond simple productivity and satisfaction measures, considering real-world engineering settings instead. By doing so, we highlight that some companies seem to benefit more than others from the use of Copilot and that changes can be subtle when investigating aggregates rather than specific aspects of engineering work and workflows - something that will be further investigated in the future.
- Abstract（参考訳）: AI駆動のコーディングツールがエンジニアのワークフローや作業環境に与える影響を理解するために、私たちはJellyfishプラットフォームを使用して変化の指標を分析します。
主な指標は、Allocations、Coding Fraction vs. PR Fraction、Lifecycle Phases、Cycle Time、Jiraチケットサイズ、PRピックアップ時間、PRコメント、PRコメント数、インタラクション、コーディング言語から導かれる。
また,Copilot利用者のコーディング時間に有意な変化がみられ,平均3%の減少と最大15%の減少がみられた。
4社で平均16%減少し, サイクルタイムは8%減少したが, コントロールグループは変化を認めなかった。
さらに、PRプロセスはCopilotの使用とともに進化し、週単位のPR数が一定であるにもかかわらず、より長い包括的なコメントが特徴となった。
すべての企業で仮説変更が観測されたわけではない。
しかし、いくつかの企業はPRのピックアップ時間を最大33%減少させ、ワークフローのボトルネックを減らし、ある企業は最大17%の作業がメンテナンスから製品の成長イニシアチブへ移行した。
この研究は、複数の企業のデータを初めて利用し、代わりに実際のエンジニアリング設定を考慮して、単純な生産性と満足度の測定を超えたものだ。
そうすることによって、一部の企業は、Copilotの使用によって他の企業よりもメリットがあるように思われると同時に、エンジニアリング作業やワークフローの特定の側面ではなく、集約を調査する場合には、変更が微妙になる可能性がある、と強調する。
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