The AI-native SDLC is paying off: 19% more PRs and 2–3 hours saved per developer per week

Atlassian оценивает эффект своего агентного продукта Rovo Dev на двух уровнях: по фактическому потоку запросов на слияние (pull request, PR) в клиентских репозиториях и по самооценке экономии времени внутри компании. Авторы находят связь внедрения с ростом числа слитых PR на 19% и оценивают экономию в 2–3 часа на разработчика в неделю.

Два источника данных

Для измерения скорости Atlassian изучила 3 400 репозиториев у 2 500 клиентов. Репозитории, внедрившие Rovo Dev, сравнили с похожими репозиториями без внедрения до и после начала использования. Поскольку случайное распределение команд было невозможно, авторы применили квазиэкспериментальную схему и сопоставление по вероятности внедрения, чтобы сблизить исходные траектории контрольной и тестовой групп.

Для измерения эффективности компания в марте 2026 года опросила более 6 200 собственных разработчиков об экономии времени от ИИ-помощников. Около 96% этой внутренней выборки использовали Rovo Dev. Чтобы не опираться на завышенное среднее самооценок, авторы взяли консервативный 20-й процентиль, а затем скорректировали внутренний результат с учётом более низкой интенсивности использования у клиентов.

Скорость поставки

После сопоставления репозитории с Rovo Dev сливали в среднем на 19% больше PR в месяц, чем похожие репозитории без продукта. В абсолютном выражении прибавка составляла примерно 3–5 PR в месяц. Наибольший относительный рост — 37–51% — наблюдался у репозиториев с низкой и средней исходной активностью.

Эффект был выше при командном, а не единичном использовании. Для репозиториев с низкой и средней активностью, где Rovo Dev применяли 3–5 человек, рост потока PR составлял 59–87%. Это наблюдение поддерживает гипотезу о командном эффекте, но не отделяет влияние продукта от различий в зрелости и способе внедрения команд.

Экономия времени

Внутренние пользователи Rovo Dev на уровне 20-го процентиля сообщали об экономии 2–4 часов в неделю на написании и проверке кода. После поправки на интенсивность клиентского использования Atlassian оценивает ожидаемую экономию в 2–3 часа на разработчика в неделю.

Отчёт предлагает измерять агентную разработку по четырём измерениям: скорость, эффективность, качество и удовлетворённость. Опубликованный анализ строго оценивает только первые два — число слитых PR и самооценку сэкономленного времени; полноценные показатели отказов изменений и удовлетворённости оставлены для следующего этапа.

Ограничения и практический смысл

Это исследование поставщика о собственном продукте. Внедрение не было случайным, поэтому даже после сопоставления возможны ненаблюдаемые различия между группами. Рост числа PR не гарантирует рост ценности или качества, а экономия времени основана на самооценке сотрудников Atlassian и перенесена на клиентов расчётным способом.

Главный методический вклад отчёта — попытка выйти за пределы метрик использования и токенов. Для оценки агентного SDLC нужно одновременно отслеживать пропускную способность, время, качество и опыт разработчиков, иначе ускорение создания кода может быть компенсировано проверкой, переделками и сопровождением.