Keywords
GitHubCopilot, 同伴溢出效应, 生产力, 资历
Paper Number
TR-1162
Paper Type
Short
Abstract
我们研究了资历和团队溢出效应如何影响大型企业中AI辅助的代码贡献。 通过2024年GitHubCopilot的分阶段推出，我们将日常Copilot使用、GitHub 提交和743名活跃开发者的HR资历数据连接起来，时间范围为2024年1月 至2025年3月。研究得出三个主要结论。首先，Copilot的采用与提交量的 显著增加相关，特别是在开发者积极使用Copilot时。其次，资深开发者比 初级开发者获得更大的收益，这与技术-技能互补性一致。第三，与积极使 用Copilot 的资深同事合作的初级开发者显示出更高的贡献增加，反映了来 自资深同事的溢出效应。这些发现阐明了谁从AI编码助手中受益最多，并 指导企业AI策略：促进资深人员的采用并将初级人员与活跃的资深用户配 对可以提高个人产出并在团队中传播效益。
Recommended Citation
Ye, Mingxi; Jin, Siyuan; Li, Ziyuan; Yue, Wei Thoo; and Tam, Kar Yan, "资历、溢出效应与AI增强的代码贡献：来自大型企业 的证据" (2025). ICIS 2025 Proceedings. 6.
https://aisel.aisnet.org/icis2025/translated/translated/6
资历、溢出效应与AI增强的代码贡献：来自大型企业 的证据
我们研究了资历和团队溢出效应如何影响大型企业中AI辅助的代码贡献。 通过2024年GitHubCopilot的分阶段推出，我们将日常Copilot使用、GitHub 提交和743名活跃开发者的HR资历数据连接起来，时间范围为2024年1月 至2025年3月。研究得出三个主要结论。首先，Copilot的采用与提交量的 显著增加相关，特别是在开发者积极使用Copilot时。其次，资深开发者比 初级开发者获得更大的收益，这与技术-技能互补性一致。第三，与积极使 用Copilot 的资深同事合作的初级开发者显示出更高的贡献增加，反映了来 自资深同事的溢出效应。这些发现阐明了谁从AI编码助手中受益最多，并 指导企业AI策略：促进资深人员的采用并将初级人员与活跃的资深用户配 对可以提高个人产出并在团队中传播效益。
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