انتظام میں ایک پرانی آری ہے: آپ جس چیز کی پیمائش کرتے ہیں وہ اہم ہے۔ اور، عام طور پر، آپ جو بھی پیمائش کر رہے ہیں اس میں سے آپ کو زیادہ ملتا ہے۔
سافٹ ویئر انجینئرز نے کوڈ کی لائنوں سے شروع کرتے ہوئے کئی دہائیوں سے پیداواری میٹرکس پر بحث کی ہے۔ لیکن چونکہ AI کوڈنگ ایجنٹس کی نئی نسل پہلے سے زیادہ کوڈ فراہم کرتی ہے، اس لیے ان کے مینیجرز کو کیا پیمائش کرنی چاہیے، یہ کم واضح ہے۔
بہت زیادہ ٹوکن بجٹ — بنیادی طور پر، AI پروسیسنگ پاور کی مقدار ایک ڈویلپر کو استعمال کرنے کا اختیار ہے — سیلیکون ویلی کے ڈویلپرز کے لیے اعزاز کا بیج بن گیا ہے، لیکن یہ پیداواری صلاحیت کے بارے میں سوچنے کا ایک بہت ہی عجیب طریقہ ہے۔ جب آپ ممکنہ طور پر آؤٹ پٹ کے بارے میں زیادہ پرواہ کرتے ہیں تو عمل میں ان پٹ کی پیمائش کرنا بہت کم معنی رکھتا ہے۔ اگر آپ مزید AI اپنانے (یا ٹوکن بیچنے) کی حوصلہ افزائی کرنے کی کوشش کر رہے ہیں تو یہ سمجھ میں آ سکتا ہے، لیکن اگر آپ زیادہ موثر بننے کی کوشش کر رہے ہیں۔
"ڈیولپر پروڈکٹیوٹی بصیرت" کی جگہ میں کام کرنے والی کمپنیوں کی ایک نئی کلاس کے شواہد پر غور کریں۔ وہ دیکھ رہے ہیں کہ کلاڈ کوڈ، کرسر، اور کوڈیکس جیسے ٹولز استعمال کرنے والے ڈویلپر پہلے کی نسبت بہت زیادہ قبول شدہ کوڈ تیار کرتے ہیں۔ لیکن انہوں نے یہ بھی پایا کہ انجینئرز کو اس قبول شدہ کوڈ پر نظر ثانی کرنے کے لیے واپس جانا پڑتا ہے جو پہلے سے کہیں زیادہ کثرت سے ہوتا ہے، جس سے پیداواری صلاحیت میں اضافے کے دعووں کو کم کرنا پڑتا ہے۔
الیکس سرسی، CEO اور Waydev کے بانی، ان حرکیات کو ٹریک کرنے کے لیے ایک انٹیلی جنس پرت بنا رہے ہیں۔ اس کی فرم 50 مختلف صارفین کے ساتھ کام کرتی ہے جو 10000 سے زیادہ سافٹ ویئر انجینئرز کو ملازمت دیتے ہیں۔ (Circei نے ماضی میں TechCrunch میں تعاون کیا ہے، لیکن یہ رپورٹر اس سے پہلے کبھی نہیں ملا تھا۔)
وہ کہتے ہیں کہ انجینئرنگ مینیجرز کو کوڈ کی قبولیت کی شرح 80% سے 90% تک نظر آ رہی ہے—یعنی AI سے تیار کردہ کوڈ کا حصہ جسے ڈویلپرز منظور کرتے ہیں اور رکھتے ہیں—لیکن وہ اس تبدیلی سے محروم ہیں جو اس وقت ہوتا ہے جب انجینئرز کو اگلے ہفتوں میں اس کوڈ پر نظر ثانی کرنی پڑتی ہے، جو حقیقی دنیا میں قبولیت کی شرح کو 10% اور کوڈ کے %3 کے درمیان کم کر دیتا ہے۔
AI کوڈنگ ٹولز کے عروج نے Waydev کی قیادت کی، جس کی بنیاد 2017 میں ڈویلپر کے تجزیات فراہم کرنے کے لیے رکھی گئی تھی، تاکہ تیزی سے کوڈنگ ٹولز کے پھیلاؤ سے نمٹنے کے لیے پچھلے چھ ماہ میں اپنے پلیٹ فارم کو مکمل طور پر دوبارہ کام کر سکے۔ اب، کمپنی ایسے نئے ٹولز جاری کر رہی ہے جو AI ایجنٹوں کے ذریعے تیار کردہ میٹا ڈیٹا کو ٹریک کرتے ہیں، انجینئرنگ مینیجرز کو AI کو اپنانے اور افادیت دونوں کے بارے میں مزید بصیرت فراہم کرنے کے لیے ان کے کوڈ کے معیار اور قیمت پر تجزیات پیش کرتے ہیں۔
اگرچہ تجزیاتی کمپنیوں کو ان مسائل کو اجاگر کرنے کی ترغیب دی جاتی ہے جو وہ پائے جاتے ہیں، لیکن اس بات کا ثبوت بڑھتا جا رہا ہے کہ بڑی تنظیمیں اب بھی یہ معلوم کر رہی ہیں کہ AI ٹولز کو کس طرح مؤثر طریقے سے استعمال کیا جائے۔ بڑی کمپنیاں دیکھ رہی ہیں—اٹلاسین نے گزشتہ سال ایک اور انجینئرنگ انٹیلی جنس اسٹارٹ اپ DX حاصل کیا، جو اپنے صارفین کو کوڈنگ ایجنٹوں پر سرمایہ کاری پر واپسی کو سمجھنے میں مدد کرنے کے لیے۔
پوری صنعت کا ڈیٹا ایک مستقل کہانی سناتا ہے: مزید کوڈ لکھا جا رہا ہے، لیکن اس کی غیر متناسب مقدار چپکی نہیں ہے۔
اس جگہ کی ایک اور کمپنی GitClear نے جنوری میں ایک رپورٹ شائع کی جس میں AI ٹولز کی پیداواری صلاحیت میں اضافہ ہوا، لیکن یہ بھی کہ اس کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ "باقاعدہ AI صارفین نے اپنے غیر AI ہم منصبوں کے مقابلے میں اوسطاً 9.4x زیادہ کوڈ چرن کیا"۔
انجینئرنگ اینالیٹکس پلیٹ فارم فاروس اے آئی نے اپنی مارچ 2026 کی رپورٹ کے لیے دو سال کے کسٹمر ڈیٹا کو تیار کیا۔ تلاش: کوڈ چرن — کوڈ کی لائنیں حذف شدہ بمقابلہ لائنیں شامل کی گئی — اعلی AI اپنانے کے تحت 861 فیصد اضافہ ہوا ہے۔
جیلی فش، جو خود کو AI- مربوط انجینئرنگ کے لیے ایک انٹیلی جنس پلیٹ فارم کے طور پر پیش کرتی ہے، نے 2026 کی پہلی سہ ماہی میں 7548 انجینئرز کا ڈیٹا اکٹھا کیا۔ فرم نے پایا کہ سب سے زیادہ ٹوکن بجٹ والے انجینئرز نے سب سے زیادہ پل کی درخواستیں پیش کیں (مشترکہ کوڈ بیس میں تجویز کردہ تبدیلیاں)، لیکن پیداواری بہتری میں اضافہ نہیں ہوا۔ انہوں نے ٹوکن کی دس گنا قیمت پر دو گنا تھرو پٹ حاصل کیا۔ دوسرے الفاظ میں، ٹولز حجم پیدا کر رہے ہیں، قدر نہیں۔
اس قسم کے اعدادوشمار درست ثابت ہوتے ہیں جب آپ ڈویلپرز سے بات کرتے ہیں، جنہیں یہ معلوم ہوتا ہے کہ کوڈ کا جائزہ لینے اور تکنیکی قرضوں میں اضافہ ہو رہا ہے حالانکہ وہ نئے ٹولز کی آزادی سے لطف اندوز ہوتے ہیں۔ ایک عام دریافت سینئر اور جونیئر انجینئرز کے درمیان فرق ہے، جس میں مؤخر الذکر کہیں زیادہ AI سے تیار کردہ کوڈ کو قبول کرتے ہیں، اور اس کے نتیجے میں دوبارہ لکھنے کی ایک بڑی مقدار سے نمٹتے ہیں۔
پھر بھی، یہاں تک کہ جب ڈویلپرز یہ سمجھنے کے لیے کام کرتے ہیں کہ ان کے ایجنٹ کیا کر رہے ہیں، وہ کسی بھی وقت جلد واپس آنے کی توقع نہیں کرتے ہیں۔
"یہ سافٹ ویئر کی ترقی کا ایک نیا دور ہے، اور آپ کو اپنانا ہوگا، اور آپ کو ایک کمپنی کے طور پر اپنانے پر مجبور کیا جائے گا،" سرسی نے ٹیک کرنچ کو بتایا۔ "ایسا نہیں ہے کہ یہ ایک سائیکل ہو گا جو گزر جائے گا۔"
