Brett Stevens撰稿人
Software.com的联合创始人布雷特·史蒂文斯曾是Delphix产品营销团队的一员，Delphix是一个api优先的多云数据平台。他持有Brown University的机械工程学士学位，目前居住在布鲁克林。
Geoff Stevens撰稿人
Software.com的联合创始人杰夫·史蒂文斯此前曾在Volition Capital的投资团队工作，Volition Capital是一家投资科技公司的成长型股权公司。他拥有哈佛大学应用数学学士学位，目前居住在西雅图。
使用AI编码工具的开发人员的生产力提高了多少?最近，有很多人猜测AI会让开发者的生产力提高2倍、3倍甚至5倍。一份报告预测。
然而，具有讽刺意味的是，工程界在很大程度上未能就衡量工程生产率的通用方法达成一致。有些人甚至完全拒绝了这个想法，认为大多数指标都有缺陷或不完美。如今，大多数关于人工智能提高生产率的说法都是定性的——基于调查和轶事，而不是定量数据。
如果不首先就如何衡量生产力达成一致，我们怎么能对人工智能做出判断呢?如果说我们从远程工作实验中学到了什么，那就是我们在没有数据来指导决策的情况下挣扎——在基于教条和意识形态的办公室、远程和混合策略之间来回切换，而不是基于数据和测量。
我们正走在一条与人工智能重复的道路上。为了向前推进，我们必须首先了解并量化其影响。
落后的风险
目前围绕人工智能的炒作可能会让我们中的一些人有理由停下来——由于未知的对质量的影响，潜在的抄袭风险和其他因素。最谨慎的公司已经进入了观望模式，等待事态的发展。
然而，对于科技驱动型企业来说，落后的风险是存在的。人工智能是一种双重催化剂，影响着公司的建设内容和方式。如今投资人工智能的公司不仅会向市场推出新的人工智能产品，还会更快、更便宜地向市场推出产品，从而有可能实现双底衰退。
大多数公司都专注于“做什么”，但人工智能可以成为“如何做”的驱动力，创建10倍甚至100倍的工程团队。那些知道如何快速跨越鸿沟的公司——通过以最有效和最有影响力的方式优化人工智能工具——并更快地达到生产力的平台期，将在未来几年受益于领先优势。什么都不做的风险太高了。
理解取舍
对于拿着锤子的人来说，一切看起来都像钉子。人工智能也是如此。
根据a的说法，开发人员提到的人工智能编程工具的最大好处是提高了他们的编程语言技能。另一个关键的好处是自动化重复的任务，比如编写样板代码。A表明，ChatGPT在为琐碎的函数和相对直接的代码路径编写简单测试方面表现良好。