DX

DX veröffentlicht den Newsletter Engineering Enablement und die Studien AI Where It Matters und vertreibt eine Plattform für Developer-Experience-Metriken. Ihre Forscher kommen immer wieder auf ein Argument zurück: branchenweite Durchschnittswerte zur KI-Produktivität verdecken, was innerhalb eines einzelnen Unternehmens tatsächlich passiert.

Justin Reock, Deputy CTO, hat dem am 23. November 2025 Zahlen gegeben. Aggregierte Werte zeigen moderate Zuwächse, granulare unternehmensspezifische Daten zeigen dagegen extreme Volatilität: Bei manchen Organisationen steigt die Change Failure Rate, während das Vertrauen der Entwickler einbricht. Reock vertritt die Position, dass 95% der Produktivität aus dem System um einen Entwickler herum stammen, und beruft sich auf Goldratts Theory of Constraints: Eine Stunde, die an einer Aufgabe gespart wird, die nicht der Engpass ist, ist eine verschwendete Stunde.

Brian Houcks Newsletter vom 5. August 2026, "What are code reviews even for?", wendet dieselbe Perspektive auf die Review-Warteschlange an. Bei Meta stieg die Zahl der signifikanten Zeilen pro von Menschen gemergtem Diff innerhalb eines Jahres um 106%, die Diffs pro Entwickler und Monat um 51%, wobei über 80% dieses Wachstums auf agentische KI zurückgingen. DX misst einen Anstieg der medianen Pull-Request-Größe um 64%. Entwickler wollen etwa 7% ihrer Zeit mit Reviews verbringen. Houcks Ansatz ist die Frage, wofür Reviews vor KI überhaupt da waren, und er zitiert Bacchelli und Bird (ICSE 2013): Fehlerbezogene Kommentare machten 14% der Kommentare aus, die Entwickler tatsächlich schrieben.

Laura Tacho, CTO, hat zusammen mit Gergely Orosz die Pragmatic-Engineer-Studie zu 18 Unternehmen mitverfasst: 85% der Ingenieure nutzen KI-Tools, und viele Engineering-Leiter können noch immer nicht bestimmen, welchen Wert das hat.