जब आप ईमानदारी से मापते हैं, तो AI उत्पादकता लाभ गायब हो जाते हैं

AI विक्रेता कोडिंग टूल्स के साथ 40% उत्पादकता लाभ का वादा करते हैं। जो सीनियर इंजीनियर अपना वास्तविक समय ट्रैक करते हैं, वे एक अलग ही कहानी देखते हैं।

जब डेवलपर्स क्लीनअप और रिव्यू में बिताए गए हर घंटे का हिसाब रखते हैं, तो वह 40% का उछाल घटकर एक अंक (single digits) तक रह जाता है। कभी-कभी तो लाभ पूरी तरह गायब हो जाता है।

विक्रेता गति की गणना इस आधार पर करते हैं कि AI कितनी तेज़ी से एक फंक्शन लिखता है। यह 10 सेकंड में 30 लाइनें दे देता है। यह तेज़ दिखता है। लेकिन आप केवल एक ड्राफ्ट शिप नहीं करते हैं।

एक वास्तविक टाइमलाइन कुछ इस तरह दिखती है:

  • AI सेकंडों में कोड जेनरेट करता है।
  • आप उसे रिव्यू करने और ठीक करने में 45 मिनट बिताते हैं।

जनरेशन की गति वास्तविक है। लेकिन सीनियर इंजीनियरों के लिए गति बाधा (bottleneck) नहीं है। सोचना बाधा है। पढ़ना बाधा है। इंटीग्रेशन बाधा है।

आप इन कार्यों में समय गंवाते हैं:

  • AI बग्स को डीबग करना। ये त्रुटियां पहली नज़र में सही लगती हैं। आप तब तक खामी नहीं देख पाते जब तक कि वह प्रोडक्शन में न पहुँच जाए।
  • स्टाइल गाइड का पालन करना। AI आपकी टीम के नियमों (conventions) को नहीं जानता। आपको आउटपुट को मैन्युअल रूप से ठीक करना होगा।
  • कोड इंटीग्रेशन। AI अलग-थलग स्निपेट्स बनाता है। आपका कोडबेस एक जुड़ा हुआ सिस्टम है।

आप अपना समय लिखने से हटाकर डीबगिंग में लगा देते हैं। फिर आप ऐसा दिखावा करते हैं कि डीबगिंग आपके कुल कार्य समय में नहीं गिनी जाती।

AI बॉयलरप्लेट (boilerplate), APIs को एक्सप्लोर करने और शुरुआती टेस्ट लिखने में मदद करता है। ये वास्तविक जीत हैं।

इसका प्रभाव आपके अनुभव के स्तर पर निर्भर करता है। जूनियर डेवलपर्स अधिक कोड लिखते हैं क्योंकि उनकी रुकावटें (blocks) तेज़ी से दूर हो जाती हैं। सीनियर डेवलपर्स अपना प्रयास लिखने से हटाकर पढ़ने पर केंद्रित कर देते हैं।

AI आपको 40% तेज़ नहीं बनाता। AI केवल यह बदल देता है कि आप अपना समय कहाँ बिताते हैं।

अधिकांश दावे केवल जनरेशन को मापते हैं और उसके बाद होने वाली सभी प्रक्रियाओं (downstream) को नज़रअंदाज़ कर देते हैं। यह एक लेखक को प्रति मिनट शब्दों के आधार पर मापने जैसा है, जबकि संपादन (editing) की प्रक्रिया को अनदेखा कर दिया जाता है।

यदि आपका बेंचमार्क तब रुक जाता है जब AI अपना काम पूरा कर लेता है, तो आपको बड़े आंकड़े मिलते हैं। यदि आपका बेंचमार्क तब रुकता है जब कोड रिव्यू पास कर लेता है और बिना किसी त्रुटि के शिप हो जाता है, तो आंकड़े बहुत कम होते हैं।

ईमानदार माप अच्छी मार्केटिंग नहीं है। अपनी टीम में निवेश कैसे किया जाए, यह तय करने का यही एकमात्र तरीका है।

AI टूल्स उपयोगी हैं। वास्तविक कोडबेस पर अनुभवी इंजीनियरों के लिए लाभ संभवतः कम ही होते हैं। जो कोई भी 40% का दावा करता है, वह या तो पूरे चक्र (cycle) को नज़रअंदाज़ कर रहा है या कोई उत्पाद बेच रहा है।

AI टूल्स का उपयोग करने के बाद आपको कैसा महसूस होता है? क्या इसने वास्तव में आपकी शिपिंग स्पीड बढ़ाई है?

स्रोत: https://dev.to/adioof/ai-productivity-gains-vanish-when-you-measure-them-honestly-4a3a