Doze Maneiras de Errar ao Avaliar a Codificação Assistida por IA

Medir a produtividade da codificação com IA é fácil de errar: métricas como linhas de código, taxas de adoção, contagem de tickets, produtividade autoavaliada e ganhos de velocidade em tarefas simples frequentemente medem atividade ou novidade, em vez de valor real a longo prazo. Uma avaliação melhor requer grupos de controle, métricas de nível de sistema, observação de longo prazo e a consideração de custos ocultos, como a carga de revisão, questões de segurança, dívida técnica e aumento da manutenção.