Companiile de tehnologie descoperă că 'tokenmaxxing' reduce productivitatea dezvoltatorilor

„Tokenmaxxing” riscă să umfle costurile fără câștiguri proporționale de productivitate , pe măsură ce tot mai multe echipe de software tratează bugetele mari de „tokeni” (consum de procesare pentru instrumente AI) ca pe un indicator de performanță, potrivit unei analize TechCrunch . Ideea centrală este că măsurarea „inputului” (câți tokeni consumă un dezvoltator sau cât cod generează cu ajutorul AI) poate înlocui greșit măsurarea „outputului” (calitatea și durabilitatea codului livrat). În practică, companiile care urmăresc productivitatea inginerilor observă că volumul de cod acceptat crește, dar și nevoia de a reveni ulterior pentru corecții și rescrieri — ceea ce erodează beneficiul inițial. De ce contează pentru companii: costuri mai mari, valoare incertă TechCrunch descrie apariția unei „insigne de onoare” în rândul dezvoltatorilor din Silicon Valley: bugete „enorme” de tokeni, adică limita de procesare AI pe care o pot consuma. Problema, în logica articolului, este că acest tip de metrică încurajează consumul de resurse, nu eficiența. Datele invocate din zona companiilor de analiză a productivității sugerează un tipar: se scrie mai mult cod, însă o parte disproporționată „nu rămâne” (este modificată sau ștearsă ulterior), ceea ce înseamnă timp suplimentar de revizie și acumulare de datorie tehnică (muncă viitoare generată de soluții rapide sau imperfecte). Ce arată datele: „churn” mai mare și randament care nu scalează În analiza TechCrunch, mai multe platforme de „engineering intelligence” (instrumente care măsoară activitatea și fluxurile de lucru din dezvoltare) raportează creșteri puternice ale așa-numitului „code churn” — diferența dintre liniile de cod adăugate și cele șterse, un indicator al rescrierilor. Pe scurt, exemplele citate în articol includ: Waydev : CEO-ul și fondatorul Alex Circei spune că managerii văd rate de acceptare a codului AI de 80%–90%, dar „churn”-ul din săptămânile următoare ar coborî acceptarea „reală” la 10%–30% din codul generat. Waydev lucrează cu 50 de clienți care au împreună peste 10.000 de ingineri software, potrivit articolului. GitClear: un raport din ianuarie a constatat că utilizatorii frecvenți de AI au avut, în medie, un „code churn” de 9,4 ori mai mare decât cei care nu folosesc AI în mod regulat, depășind de peste două ori câștigurile de productivitate raportate. Faros AI: într-un raport din martie 2026, pe baza a doi ani de date de la clienți, „code churn” ar fi crescut cu 861% în condiții de adopție ridicată a AI. Jellyfish: analizând 7.548 de ingineri în T1 2026, compania a găsit că cei cu cele mai mari bugete de tokeni au produs cele mai multe „pull request”-uri (propuneri de modificări într-un depozit comun de cod), însă îmbunătățirea productivității nu a crescut proporțional: de două ori mai mult „throughput” (volum de livrare) la un cost de 10 ori mai mare în tokeni. Ce se schimbă operațional: mai multă revizie, diferențe între seniori și juniori Articolul notează că, din discuțiile cu dezvoltatori, se conturează o realitate familiară: cresc presiunea pe code review (verificarea codului) și datoria tehnică, chiar dacă instrumentele AI oferă viteză și „libertate” în scrierea inițială. O observație recurentă este diferența între inginerii seniori și cei juniori: juniorii tind să accepte mai mult cod generat de AI și ajung, în consecință, să rescrie mai mult ulterior. Ce urmează: companiile nu dau înapoi, dar își schimbă măsurătorile Deși apar semne că organizațiile încă învață să folosească eficient instrumentele AI, direcția generală rămâne de adopție, nu de retragere. TechCrunch amintește și de interesul comercial din jurul măsurării randamentului: Atlassian a cumpărat anul trecut DX, un startup de „engineering intelligence”, pentru 1 miliard de dolari, pentru a-și ajuta clienții să înțeleagă rentabilitatea investiției în agenți de programare. În acest context, Waydev spune că și-a refăcut platforma în ultimele șase luni pentru a urmări metadatele generate de agenții AI și pentru a oferi managerilor analize despre calitatea și costul codului, nu doar despre volum. „Aceasta este o nouă eră a dezvoltării software și trebuie să te adaptezi, iar ca firmă ești forțat să te adaptezi. Nu e ca și cum ar fi un ciclu care va trece”, a declarat Alex Circei pentru TechCrunch. [...]