AI-verktyg för utvecklare ger mätbara resultat i produktion – inte bara i benchmarks. En ettårig studie från ett indiskt techföretag visar konkret vad som händer när 300 ingenjörer får tillgång till AI-assisterad kodgenerering och automatiserad kodgranskning. Resultaten ger projektledare hård data för investeringsbeslut.
Studiens omfattning
Forskarna följde 300 ingenjörer under 12 månader (september 2024 – augusti 2025) som använde en intern AI-plattform kallad DeputyDev. Plattformen kombinerar två funktioner:
- AI-assisterad kodgenerering (jämförbar med Cursor, Windsurf)
- Automatiserad kodgranskning (jämförbar med CodeRabbit, Qodo)
Till skillnad från kontrollerade benchmarks som HumanEval eller SWE-bench mätte studien verklig produktion – med alla komplexiteter som följer av stora kodbaser, teamdynamik och organisatoriska faktorer.
Praktisk åtgärd: Lita inte enbart på leverantörers benchmark-resultat. Mät effekten i din egen miljö.
Huvudresultat
Studien levererar fyra centrala kvantitativa fynd:
31,8% kortare PR-granskningscykler. Med de första sex månaderna som baseline reducerades granskningstiden med nästan en tredjedel under de följande sex månaderna.
61% ökning i kodvolym för topp-användare. De 30 ingenjörer som adopterade verktyget mest intensivt ökade sin produktion dramatiskt.
28% total ökning i produktionskod. Över hela organisationen ökade mängden kod som nådde produktion.
40% AI-genererad kod i produktion. I augusti 2025 kom nästan hälften av produktionskoden från AI-assistans.
Praktisk åtgärd: Sätt upp mätpunkter innan du rullar ut AI-verktyg. Utan baseline kan du inte bevisa ROI.
Adoptionskurvan
Studien dokumenterar en tydlig adoptionskurva som projektledare kan använda som referens:
| Månad | Aktivt engagemang |
|---|---|
| Månad 1 | 4% |
| Månad 3 | 35% |
| Månad 6 | 83% (peak) |
| Månad 9+ | 60% (stabilisering) |
Kurvan visar att adoption tar tid – men också att en kritisk massa nås vid månadsvis sex. Efter det stabiliseras användningen kring 60%.
Praktisk åtgärd: Planera för en 6-månaders utrullningsperiod. Förväntningar om omedelbar adoption är orealistiska.
Användarnöjdhet
Studien genomförde enkäter med 228 ingenjörer (76% svarsfrekvens):
- 85% nöjdhet med kodgranskningsfunktioner
- 93% vill fortsätta använda plattformen
Kvalitativa intervjuer med 125 ingenjörer bekräftade de kvantitativa resultaten.
Praktisk åtgärd: Mät användarnöjdhet parallellt med produktivitet. Hög adoption utan nöjdhet är inte hållbar.
Systemarkitektur – vad som fungerade
Studien beskriver en multi-agent arkitektur för kodgranskning med sex specialiserade agenter som körs parallellt:
| Agent | Fokusområde |
|---|---|
| Summary | Övergripande sammanfattning |
| Security | Sårbarhetsdetektering |
| Documentation | Koddokumentation |
| Code Maintainability | Kodkvalitet |
| Error Detection | Buggidentifiering |
| Performance | Optimeringsmöjligheter |
Varje agent har specifika verktyg: filläsare, sökfunktioner, grep-verktyg och planeringskomponenter.
Praktisk åtgärd: Överväg specialiserade AI-agenter framför generella lösningar. Uppgiftsspecifika agenter presterar bättre.
Två interaktionslägen
Kodgenereringssystemet erbjuder två lägen:
Chat Mode: Konversationsbaserad utforskning av lösningar. Användaren diskuterar och itererar.
Act Mode: Direkta ändringar i kodbasen som användaren granskar innan implementation.
Studien visar att användare gradvis skiftar mot Act Mode när de får förtroende för systemet.
Praktisk åtgärd: Erbjud flera interaktionslägen. Olika uppgifter och användare kräver olika arbetssätt.
Metodologiska insikter
Studien använder en kvasi-experimentell longitudinell design med flera kontrollmekanismer:
Within-subjects kontroller: Varje ingenjör jämförs mot sin egen baseline (6 månader före/efter).
Between-subjects naturligt experiment: Ingenjörer stratifierades baserat på faktisk användning:
- Hög adoption (n=30): >75:e percentilen
- Låg adoption (n=30): <25:e percentilen
- Moderat adoption (n=240): Mellannivå
Konfunderande variabler kontrollerade för:
- Erfarenhetsnivå (SDE1, SDE2, SDE3)
- Projektkomplexitet
- Teamdynamik
- Temporala effekter
Praktisk åtgärd: Använd ingenjörer som sina egna kontroller för att mäta produktivitetsförändringar. Det är mer realistiskt än kontrollgrupper.
Gapet mellan benchmark och verklighet
Studien adresserar ett kritiskt problem: de flesta AI-utvärderingar använder isolerade benchmarks som inte fångar verklighetens komplexitet.
Verklig utveckling involverar:
- Stora, evolverande kodbaser
- Samarbete över team med olika kodstandarder
- Integration med befintliga verktygskedjor
- Sociala och organisatoriska dynamiker
Praktisk åtgärd: Var skeptisk mot benchmark-resultat. Fråga leverantörer om produktionsdata.
Begränsningar att vara medveten om
Studien är transparent med sina begränsningar:
- Single-organization studie – generaliserbarhet osäker
- Kulturella och regionala faktorer kan påverka adoption
- Resultaten är mest applicerbara för liknande organisationsstrukturer
Praktisk åtgärd: Använd studien som referens, inte som garanti. Din kontext kan skilja sig.
Ekonomisk avkastning
Studien ställer frågan om ROI för AI-assisterad utveckling. Med 31,8% kortare granskningscykler och 28% mer produktionskod finns det konkret ekonomiskt värde – men studien poängterar att det kräver långsiktig investering i adoption och utbildning.
Slutsats
Detta är en av få studier som mäter AI-verktyg för utvecklare i verklig produktion snarare än i benchmarks. Resultaten visar att AI-assisterad utveckling levererar mätbar produktivitetsökning – men att det tar tid, kräver rätt arkitektur och måste mätas rigoröst.
För projektledare som överväger AI-verktyg för utvecklingsteam erbjuder studien både konkreta siffror och metodologiska riktlinjer för hur man utvärderar effekten i sin egen organisation.
Källa: “Intuition to Evidence: Measuring AI’s True Impact on Developer Productivity” av Anand Kumar et al., 1mg Engineering, publicerad 25 september 2025.