AI-generierte PRs mergen halb so oft -- Code war nie der Engpass
Zwei unabhaengige Quellen kommen diese Woche zum gleichen Schluss: AI beschleunigt das Schreiben von Code, aber nicht die Software-Delivery.
LinearB 2026 Engineering Benchmarks
Ueber 88% der Entwickler nutzen AI regelmaessig. Aber:
- AI-assisted PRs mergen mit weniger als der Haelfte der Rate von menschlichem Code
- Es gibt deutliche Verhaltensunterschiede zwischen unassisted, AI-assisted und vollstaendig agentic PRs
- AI erzeugt mehr Code, der Merge-Prozess wird zum Nadeloehr
Agoda-Analyse
Agoda hat separat beobachtet, dass AI-Coding-Tools den individuellen Output messbar steigern, aber die Velocity auf Projektebene ueberraschend wenig verbessert haben. Ihr Argument:
Code schreiben war nie der echte Engpass. Der Bottleneck liegt upstream -- bei Spezifikation und Verifikation, weil diese menschliches Urteilsvermoegen erfordern.
Was das bedeutet
Wer AI-Assistenten einfuehrt und nur die Code-Geschwindigkeit misst, optimiert das Falsche. Drei konkrete Konsequenzen:
- Review-Prozesse haerten: Wenn AI 3x mehr Code produziert, braucht der Review-Prozess 3x mehr Kapazitaet
- Requirements klaeren: Unklare Specs fuehren zu mehr Code, der spaeter verworfen wird
- Ganzen SDLC betrachten: Speed of Code Generation ist nicht Speed of Delivery
Nicole Forsgrens AI Productivity Paradox
Nicole Forsgren (DORA Metrics) erklaert auf der QCon London 2026: Schnelleres Code-Generieren macht Deployment-Bottlenecks teurer, nicht billiger. Ihr DevEx-Framework hilft, systematisch Friction zu identifizieren und zu beseitigen.
Quellen
- Why AI-assisted PRs merge at half the rate of human code | Dev Interrupted / LinearB
- AI Coding Assistants Haven't Sped up Delivery Because Coding Was Never the Bottleneck | InfoQ / Agoda
- From Friction to Flow: How Great DevEx Makes Everything Awesome | QCon London / Nicole Forsgren