"토큰맥싱"은 개발자의 생산성을 생각보다 더 떨어뜨린다

경영에는 오래된 법칙이 있습니다. 무엇을 측정하느냐가 중요합니다.그리고 일반적으로 측정하는 내용보다 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

소프트웨어 엔지니어들은 코드 줄부터 시작하여 수십 년 동안 생산성 지표에 대해 토론해 왔습니다.그러나 차세대 AI 코딩 에이전트가 그 어느 때보다 더 많은 코드를 제공함에 따라 관리자가 측정해야 하는 것이 무엇인지 명확하지 않습니다.

막대한 토큰 예산(기본적으로 개발자가 소비하도록 승인된 AI 처리 능력의 양)은 실리콘 밸리 개발자들 사이에서 명예의 상징이 되었지만 생산성에 대해 생각하는 것은 매우 이상한 방식입니다.아마도 출력에 더 관심이 있다면 프로세스에 대한 입력을 측정하는 것은 거의 의미가 없습니다.더 많은 AI 채택(또는 토큰 판매)을 장려하려는 경우에는 의미가 있을 수 있지만, 효율성을 높이려는 경우에는 그렇지 않습니다.

"개발자 생산성 통찰력" 분야에서 운영되는 새로운 종류의 회사에서 나온 증거를 고려하십시오.그들은 Claude Code, Cursor 및 Codex와 같은 도구를 사용하는 개발자가 이전보다 훨씬 더 많은 승인된 코드를 생성한다는 사실을 발견했습니다.그러나 그들은 또한 엔지니어들이 승인된 코드를 이전보다 훨씬 더 자주 수정하기 위해 다시 돌아와 생산성 향상에 대한 주장을 약화시킨다는 사실을 발견했습니다.

Waydev의 CEO이자 창립자인 Alex Circei는 이러한 역학을 추적하기 위해 인텔리전스 계층을 구축하고 있습니다.그의 회사는 10,000명 이상의 소프트웨어 엔지니어를 고용하고 있는 50개의 다양한 고객과 협력하고 있습니다.(Circei는 이전에 TechCrunch에 기고한 적이 있지만, 이 기자는 이전에 그를 만난 적이 없습니다.)

그는 엔지니어링 관리자가 80~90%(개발자가 승인하고 보관하는 AI 생성 코드의 비율)의 코드 승인률을 보고 있지만 엔지니어가 다음 주에 해당 코드를 수정해야 할 때 발생하는 이탈을 놓치고 있으며 이로 인해 실제 승인률이 생성된 코드의 10~30% 사이로 낮아진다고 말합니다.

AI 코딩 도구의 등장으로 개발자 분석을 제공하기 위해 2017년에 설립된 Waydev는 신속한 코딩 도구의 확산을 해결하기 위해 지난 6개월 동안 플랫폼을 완전히 재작업했습니다.이제 회사는 AI 에이전트가 생성한 메타데이터를 추적하는 새로운 도구를 출시하고 있으며, 코드의 품질과 비용에 대한 분석을 제공하여 엔지니어링 관리자에게 AI 채택과 효율성에 대한 더 많은 통찰력을 제공하고 있습니다.