The impact of AI-powered development agents on software developer productivity

Abstract

AI-powered development agents are now widely adopted, and this thesis asks what they actually do to software developer productivity, through a mixed-methods case study at a mid-size software company. A survey of 54 AI tool users across backend, frontend, and quality assurance roles is supplemented by project management metrics from five anonymized development teams. Perceived productivity gains are consistently positive and moderate, with a statistically significant positive correlation between usage frequency and perceived productivity. Effectiveness depends heavily on the task: repetitive work and unit test generation rate highest, while team collaboration and architectural guidance return little. No statistically significant differences appear across professional roles or experience levels, though descriptive trends point to slightly larger gains for junior devel opers and quality assurance engineers. Thematic analysis of open-ended responses iden tifies prompt engineering difficulty, limited context awareness, and hallucinations as the primary challenges. Supplementary project management data shows cross-team through put increases and cycle time reductions after adoption, consistent in direction with what respondents reported. Together these findings support a division of labor model of human AI collaboration, in which AI handles automatable pattern-based work while humans re tain the advantage in contextual reasoning, creative problem-solving, and collaboration. For organizations adopting these tools, the evidence supports expecting moderate rather than revolutionary gains.

Yapay zeka destekli geliştirme ajanları bugün yaygın biçimde benimsenmiştir; bu tez, bu araçların yazılım geliştirici verimliliği üzerinde gerçekte ne yaptığını orta ölçekli bir yazılım şirketinde yürütülen karma yöntemli bir vaka çalışmasıyla incelemektedir. Back end, frontend ve kalite güvence rollerinde çalışan 54 yapay zeka aracı kullanıcısına uygulanan anket, beş anonimleştirilmiş geliştirme ekibinden elde edilen proje yönetim metrikleriyle desteklenmiştir. Algılanan verimlilik kazanımları tutarlı biçimde olumlu ve ılımlıdır; kullanım sıklığı ile algılanan verimlilik arasında istatistiksel olarak anlamlı bir pozitif korelasyon bulunmuştur. Etkinlik büyük ölçüde göreve bağlıdır: tekrarlayan işler ve birim test üretimi en yüksek puanı alırken, ekip işbirliği ve mimari rehberlik az değer sun maktadır. Mesleki roller veya deneyim seviyeleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark ortaya çıkmamıştır; ancak betimsel eğilimler, alt düzey geliştiriciler ve kalite güvence mühendisleri için biraz daha yüksek kazanımlara işaret etmektedir. Açık uçlu yanıtların tematik analizi, başlıca zorluklar olarak prompt mühendisliği güçlüğünü, sınırlı bağlam farkındalığını ve halüsinasyonları belirlemiştir. Ek proje yönetimi verileri, benimseme sonrasında ekipler arası iş çıktısında artış ve döngü süresinde azalma göstermekte olup bu yön katılımcıların bildirdikleriyle tutarlıdır. Bu bulgular birlikte, yapay zekanın otomatikleştirilebilir kalıp tabanlı işleri üstlendiği, insanların ise bağlamsal akıl yürütme, yaratıcı problem çözme ve işbirliğinde üstünlüğünü koruduğu bir işbölümü modelini desteklemektedir. Bu araçları benimseyen kuruluşlar için bulgular, devrimsel değil ılımlı kazanımlar beklenmesini desteklemektedir.