The Impact of LLM-Assistants on Software Developer Productivity: A Systematic Review and Mapping Study
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저자
Amr Mohamed, Maram Assi, Mariam Guizani
💡 개요
본 논문은 2014년부터 2024년까지 발표된 39편의 연구를 체계적으로 검토하여 LLM 어시스턴트가 소프트웨어 개발자 생산성에 미치는 영향을 분석합니다. 대부분의 연구는 LLM 어시스턴트가 개발 속도 향상, 코드 검색 감소, 반복 작업 자동화 등 상당한 이점을 제공한다고 보고하지만, 인지 부하 감소와 팀 협업 저해와 같은 위험 요소도 지적합니다. 코드 품질에 미치는 영향은 아직 불확실하며, 연구마다 상반된 결과가 나타납니다.
🔑 시사점 및 한계
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LLM 어시스턴트는 개발 가속화, 코드 검색 최소화, 반복 작업 자동화 등을 통해 개발자 생산성을 향상시킬 잠재력이 큽니다.
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LLM 어시스턴트 사용 시 발생할 수 있는 인지 부하 증가 및 팀 협업 감소와 같은 부정적인 측면도 간과해서는 안 됩니다.
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개발자 생산성의 다차원적 평가에 대한 인식이 높아지고 있으나, 아직 일부 차원은 충분히 탐구되지 않았으며, 장기적이고 팀 단위의 평가는 미흡합니다.
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LLM 어시스턴트가 코드 품질에 미치는 영향은 여전히 연구가 더 필요한 영역으로, 연구 설계 및 평가 기준에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
