AI-codeeragents zorgen voor file bij de code review

Bedrijven die AI-codeeragents inzetten, krijgen er flink meer code voor terug. Toch komt er per saldo niet meer software uit de fabriek. Dat blijkt uit een werkpaper van de Harvard-economen Fiona Chen en James Stratton, waarover Ars Technica op 12 oktober berichtte. De winst verdwijnt in de code review.

Dertig procent meer code per ontwikkelaar

Chen en Stratton analyseerden ongeveer 300 miljoen werkgebeurtenissen (commits, pull requests en issues) bij meer dan 700 softwarebedrijven met samen ruim 700.000 medewerkers. De data komen van het analyseplatform Jellyfish, aangevuld met GitHub-activiteit, en lopen van 2021 tot en met maart 2026. Ze keken specifiek naar agents als Claude Code, Cursor en Devin, die zelfstandig code schrijven op basis van een opdracht. Gewone autocomplete-assistenten behandelden ze apart.

Na de invoering van zo’n agent schreef elke ontwikkelaar gemiddeld zo’n 1.500 regels code per maand extra, ongeveer 30 procent meer. Het aantal commits steeg met 20 procent en het aantal pull requests met 23 procent, meldt AI Weekly op basis van het onderzoek. In maart 2026 gebruikte 95 procent van de onderzochte bedrijven een codeeragent.

De review wordt de flessenhals

Op bedrijfsniveau zagen de onderzoekers geen statistisch significante stijging van afgeronde issues of opgeleverde features. De verklaring zit een stap verderop in het proces. Een pull request deed er na de invoering van agents 49 procent langer over om te worden samengevoegd, gemiddeld zo’n 3,45 dagen. Het aantal verzoeken om aanpassingen verdubbelde bijna en er kwamen 35 procent meer opmerkingen per pull request bij. Er werden ook 14 procent meer medewerkers bij reviews betrokken.

“Mensen konden heel snel heel veel commits maken, maar de code review bleef de bottleneck”, zei een junior engineer tegen de onderzoekers. Chen en Stratton vatten het zelf droog samen: beide technologieën verhogen de productiviteit bij het coderen, maar die winst vertaalt zich niet volledig in meer software of meer werkgelegenheid.

AI-reviewtools vangen het nog niet op

Het ligt voor de hand om ook de review aan AI over te laten. Volgens de studie doet 80 procent van de bedrijven dat al in een of andere vorm. Het effect is beperkt: AI schreef 23,3 procent van de reviewopmerkingen en was betrokken bij 10,8 procent van de pull requests. Het meeste controlewerk ligt dus nog bij mensen. Eerder deze maand bleek al dat AI-agents nog geen nieuwe AI-methodes uitvinden, en ook bij Meta en Microsoft speelt de vraag wat agents opleveren: beide zetten een rem op intern gebruik van Claude.

Wat betekent dit

Voor teams die met agents werken, verschuift het knelpunt van schrijven naar controleren. Wie alleen meet hoeveel regels code of pull requests er per week bijkomen, ziet vooruitgang die er op productniveau niet is. Het onderzoek wijst erop dat de echte winst pas komt als ook het reviewproces wordt aangepast, bijvoorbeeld met kleinere pull requests, betere tests of reviewers die meer tijd krijgen.

Het is daarbij een werkpaper dat nog niet door vakgenoten is beoordeeld, en de data komen van bedrijven die Jellyfish gebruiken. Dat is geen willekeurige steekproef. Met nieuwe modellen als Claude Sonnet 5.5 en startups als Hone, dat agents maandenlang wil laten doorwerken, groeit de hoeveelheid gegenereerde code voorlopig alleen maar. De vraag wie al die code leest, wordt daarmee belangrijker dan de vraag wie hem schrijft.