一项针对企业编程实践的大规模研究显示，AI编程智能体虽然显著提升了代码生成量，却未能同步转化为软件产出的增长。该研究覆盖2021年至2026年3月间逾700家软件开发公司、超过70万名员工的3亿条工作事件，包括commits和pull requests，并结合了问题管理软件数据。

从量化指标看，引入AI编程智能体后，企业代码总行数平均增加30%，commit总数增加20%，pull requests总数平均增加23%。然而，这些增长并未直接带来软件产品的提升。研究指出，瓶颈出现在代码审查环节：引入AI智能体后，代码审查的平均耗时明显延长，流程时间平均增加49%。

与此同时，参与代码审查的员工人数增加了14%。尽管AI智能体贡献了部分审查意见和pull requests，绝大部分审查工作仍由人类完成。研究结论认为，人工代码审查是AI编程工具整体效率的一大瓶颈，目前几乎没有证据表明企业使用AI工具能提高软件产量或减少就业。