Publikation von Christoph Puppe
Forensic Analysis of Methodological Biases in Studies on AI-Assisted Development
Forensisches Audit der vier meistzitierten Studien der „KI macht Entwickler langsamer“-Debatte: Uplevel, GitClear, METR und Perry et al. Die zentrale Hypothese ist die Metrik-Trägheit: Die Branche vermisst eine Technik, die die Grenzkosten der Codeerzeugung gegen null drückt, mit Instrumenten aus der Zeit, als das Tippen der Engpass war. Wandert der Flaschenhals zur Verifikation, senden Lines of Code, Cycle Time und Code Churn zwangsläufig negative Signale. Dazu kommt: Mehrere der Firmen verkaufen Observability-Plattformen, die vom Misstrauen gegen KI-Code profitieren. Die berechtigten Kerne der Studien bleiben stehen, nur ihre Verallgemeinerung hält der Prüfung nicht stand.