Maakt AI ontwikkelaars echt sneller? Wat het onderzoek zegt

Een leverancier belooft dat je team twee keer sneller wordt met AI. Een collega leest dat ontwikkelaars net trager worden. Wie heeft gelijk?

Allebei, een beetje. Het hangt af van wat je meet, bij wie en met welke taken. Dit zijn de belangrijkste studies, met hun beperkingen.

De studies

55,8% sneller, bij één afgebakende opdracht

In een gecontroleerd experiment uit 2023 moesten ontwikkelaars een eenvoudige webserver schrijven in JavaScript. De groep met GitHub Copilot was 55,8% sneller klaar. Het ging om één nieuwe, goed omschreven opdracht. De onderzoekers werkten voor GitHub en Microsoft. Bron: Peng e.a., 2023

Ongeveer 21% sneller bij Google

Google liet 96 eigen ingenieurs een opdracht uitvoeren, met en zonder AI-hulp. Wie AI gebruikte, deed er ongeveer 21% minder lang over. De onderzoekers wijzen zelf op een brede foutmarge. Bron: Paradis e.a., 2024

26% meer afgewerkte taken in de praktijk

Het grootste veldexperiment volgde 4.867 ontwikkelaars bij Microsoft, Accenture en een Fortune 100-bedrijf. Wie toegang kreeg tot AI-hulp, werkte 26% meer taken af. Minder ervaren ontwikkelaars wonnen volgens de onderzoekers het meest. De studie meet hoeveel werk af raakt, niet de kwaliteit ervan. Bron: Cui e.a., Management Science, 2026

19% trager bij ervaren ontwikkelaars

Het onderzoeksinstituut METR liet in 2025 zestien ervaren ontwikkelaars 246 echte taken uitvoeren in grote projecten die ze goed kenden. Met AI-hulp deden ze er 19% langer over. Opvallend: vooraf verwachtten ze 24% sneller te zijn, en achteraf dachten ze dat ze 20% sneller waren geweest. Bron: METR, 2025

METR noemt dat resultaat intussen achterhaald. Een vervolgmeting in 2026 leverde volgens METR zelf nog geen betrouwbaar nieuw cijfer op, onder meer omdat 30 tot 50% van de ontwikkelaars sommige taken niet wilde uitvoeren zonder AI. Bron: METR, 2026

Wat je hieruit leert

• De taak maakt het verschil. Afgebakende, goed omschreven taken leveren de grootste winst op. Complex werk in een grote codebasis die je door en door kent, veel minder.
• Gevoel is geen meting. Mensen overschatten de tijdwinst van AI. Een latere bevraging van METR vond een overschatting van gemiddeld 40 procentpunten. Bron: METR, 2026
• Kwaliteit vraagt controle. In een test van Veracode leverde 44% van de programmeeropdrachten AI-code op met een risicovol beveiligingslek. Bron: Veracode, 2026

Wat dit betekent voor jouw bedrijf

AI levert geen vaste tijdwinst op. Het levert tijdwinst op als je de juiste taken kiest, duidelijke regels geeft, alles laat nakijken en meet wat het oplevert.

Precies zo werken wij. We kiezen de taken waar agents sterk zijn, een mens keurt alles goed en elk verslag toont de gewonnen uren én de nakijktijd. Alle cijfers en grafieken vind je op onze pagina cijfers en bronnen.