論文の概要: Time Warp: The Gap Between Developers' Ideal vs Actual Workweeks in an AI-Driven Era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15287v1
- Date: Fri, 21 Feb 2025 08:29:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-24 21:37:39.106097
- Title: Time Warp: The Gap Between Developers' Ideal vs Actual Workweeks in an AI-Driven Era
- Title（参考訳）: タイムワープ:AI駆動時代における開発者の理想と実際の作業週間のギャップ
- Authors: Sukrit Kumar, Drishti Goel, Thomas Zimmermann, Brian Houck, B. Ashok, Chetan Bansal,
- Abstract要約: マイクロソフトの484人のソフトウェア開発者を対象にした調査の結果を報告する。
私たちの分析では、開発者の理想的なワークウィークと実際のワークウィークの間に大きな違いが見られます。
ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIツールの採用が増えていることを踏まえ、自動化の有力な候補となる特定のタスクや領域を特定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.811930702380115
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software developers balance a variety of different tasks in a workweek, yet the allocation of time often differs from what they consider ideal. Identifying and addressing these deviations is crucial for organizations aiming to enhance the productivity and well-being of the developers. In this paper, we present the findings from a survey of 484 software developers at Microsoft, which aims to identify the key differences between how developers would like to allocate their time during an ideal workweek versus their actual workweek. Our analysis reveals significant deviations between a developer's ideal workweek and their actual workweek, with a clear correlation: as the gap between these two workweeks widens, we observe a decline in both productivity and satisfaction. By examining these deviations in specific activities, we assess their direct impact on the developers' satisfaction and productivity. Additionally, given the growing adoption of AI tools in software engineering, both in the industry and academia, we identify specific tasks and areas that could be strong candidates for automation. In this paper, we make three key contributions: 1) We quantify the impact of workweek deviations on developer productivity and satisfaction 2) We identify individual tasks that disproportionately affect satisfaction and productivity 3) We provide actual data-driven insights to guide future AI automation efforts in software engineering, aligning them with the developers' requirements and ideal workflows for maximizing their productivity and satisfaction.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発者は作業週間でさまざまなタスクのバランスをとるが、時間の割り当ては理想と異なることが多い。
これらの逸脱を特定して対処することは、開発者の生産性と幸福を高めることを目指す組織にとって非常に重要です。
本稿では,Microsoft の 484 人のソフトウェア開発者を対象にした調査の結果を報告する。
この2つのワークウィークのギャップが広がるにつれて、生産性と満足度の両方の低下が観測されます。
これらの偏差を特定のアクティビティで調べることで、開発者の満足度と生産性に直接的な影響を評価できる。
さらに、産業とアカデミックの両方において、ソフトウェアエンジニアリングにおけるAIツールの採用が増加していることを踏まえ、自動化の有力な候補となる特定のタスクや領域を特定します。
本稿では,3つの重要な貢献を行う。
1)開発生産性と満足度に及ぼす作業週偏差の影響の定量化
2)満足度と生産性に不相応に影響を及ぼす個別のタスクを特定する。
3) ソフトウェアエンジニアリングにおける将来のAI自動化の取り組みをガイドするために、実際のデータ駆動の洞察を提供し、生産性と満足度を最大化するための開発者要求と理想的なワークフローを整合させます。
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