In de nooit aflatende zoektocht naar productiviteitswinst voor ontwikkelaars is er een nieuwe standaard ingesteld voor engineeringmanagementteams: koop een AI-codeertool.
Dat is een begrijpelijke reflex. AI kan nu binnen enkele seconden code produceren en leveranciers beloven een winst in uren die elke week per engineer worden bespaard. Maar voor de meeste teams zijn de resultaten teleurstellend. De levertijden veranderen nauwelijks en het gevoel dat “we sneller werken” verdwijnt.
Het probleem ligt niet bij de tools, maar bij het doel. De meeste wrijving die teams vertraagt, heeft niets te maken met coderen, omdat de echte knelpunten zich bevinden in de 84% van het werk van een ontwikkelaar die buiten het coderen plaatsvindt.
Waarom coderingstools het echte probleem niet oplossen
Op de verpakking staat dat AI-codeerassistenten ontwikkelaars veel tijd kunnen besparen.
Coderen maakt slechts ongeveer 16% uit van de werkweek van een ontwikkelaar en het is het onderdeel waar ze de minste wrijving ervaren. De rest van hun werkweek wordt besteed aan meer omslachtige taken zoals het zoeken naar informatie, het verduidelijken van vereisten, het bijwonen van vergaderingen en het vinden van tijd om technische schulden af te lossen. Door ons te concentreren op codeerefficiëntie, missen we de opvallende wrijvingspunten die de end-to-end software delivery-cyclus vertragen.
Een belangrijke rem op de productiviteit van ontwikkelaars ishet wisselen van context tussen tools.
Moderne ontwikkelaars moeten zich een weg banen door een doolhof van losstaande tools en verspreide informatie. Jira, GitHub, Slack, e-mail en documentatiehubs bevatten stukjes van de contextpuzzel, maar nooit het volledige plaatje. Het voortdurend wisselen van context zorgt voor kostbare mentale resets die stilletjes het momentum ondermijnen.
Dit is geen aantrekkelijk probleem om op te lossen, en het klinkt niet zo mooi als “AI schrijft je code voor je”, maar het is wel een productiviteitsverlies. Een verlies dat de voordelen die AI-codeertools beloven, tenietdoet.
AI verder dan coderen; de andere 84% aanpakken
De echte kans voor AI is niet om meer code te schrijven, maar om het werk eromheen te stroomlijnen.
Door bijvoorbeeld AI te gebruiken om documentatie up-to-date te houden, kunnen mensen zelf de informatie vinden die ze nodig hebben, wanneer ze die nodig hebben. Door AI te gebruiken om de kloof tussen Jira-tickets, GitHub PR’s en Slack-gesprekken te overbruggen, krijgen ze een samenhangende context.
Door AI te gebruiken om de knelpunten voor ontwikkelaars op te lossen, zijn ze tevredener en kunnen ze sneller waarde leveren. Deze voordelen doen de voordelen van alleen codegeneratie in het niet verzinken.
De rol van het management: afstemming vóór automatisering
Deze mentaliteitsverandering begint bij leiders. Te vaak worden er investeringen in AI gedaan zonder eerst te begrijpen waar er echt tijd verloren gaat.
De meest effectieve leiders voeren audits uit naar de ervaringen van ontwikkelaars om knelpunten aan het licht te brengen en werken vervolgens samen met teams om deze aan te pakken. Het is belangrijk dat ontwikkelaars hun uitdagingen ook in zakelijke termen verwoorden.
Als een langere Pull Request-cyclus wordt geherformuleerd als een gemiste feature-lancering of vertraagde omzetkansen, is het voor leidinggevenden gemakkelijker om prioriteit te geven aan het aanpakken ervan. Wanneer leidinggevenden en ontwikkelaars het eens zijn over de werkelijke bronnen van wrijving, kan AI worden toegepast op manieren die meetbare resultaten opleveren.
De toekomst ligt buiten de IDE
De volgende sprong in de productiviteit van ontwikkelaars zal niet komen door sneller te coderen, maar door de inefficiënties rondom het coderen weg te nemen.
Leidinggevenden die zich richten op de 84% van de tijd waarin het grootste deel van de vertragingen optreedt, zullen snellere leveringscycli, een hogere AI-ROI en teams zien die niet alleen efficiënter zijn, maar ook meer betrokken.
De boodschap is simpel: stop met het kopen van meer snelheid voor het verkeerde deel van het proces. Begin met het verwijderen van alles wat ontwikkelaars vertraagt nog voordat ze beginnen met typen.
Andrew Boyagi heeft meer dan 20 jaar leiding gegeven aan multidisciplinaire techteams bij enkele van de grootste ondernemingen van Australië. Meest recentelijk was Andrew Executive Manager bij de Commonwealth Bank of Australia, waar hij leiding gaf aan de ontwikkeling van een intern ontwikkelingsplatform dat de ervaring van meer dan 7.000 engineers ondersteunde. Tegenwoordig geeft Andrew leiding aan het DevOps Evangelism-team bij Atlassian, waar hij regelmatig Fortune 500-bedrijven ontmoet en de wereld rondreist om inzichten en advies te delen over het optimaliseren van goed presterende en betrokken softwareteams en leiderschap.
Lees ook: Atlassian versterkt cloudstrategie via samenwerking met Google Cloud