Im Februar 2026 wollte das Forschungslabor METR eine Folgestudie zu seiner viel beachteten Untersuchung aus 2025 durchführen, in der Open-Source-Entwickler mit und ohne KI-Unterstützung gemessen wurden. Damals zeigte sich: Obwohl Entwickler subjektiv produktiver fühlten, verlangsamte KI sie tatsächlich – wegen Fehlersuche, Korrekturen und Wartezeiten. Die Folgestudie scheiterte, weil Entwickler schlicht nicht mehr ohne KI arbeiten wollten. METR wich auf eine Selbsteinschätzungs-Umfrage aus, in der Befragte ihren Wert für die Organisation durch KI als doppelt so hoch einschätzten. Diesen Wahrnehmungen stehen konkrete Unternehmensdaten entgegen: Amazon schloss sein internes Token-Tracking-Leaderboard „Kirorank", weil Mitarbeitende KI-Agenten exzessiv nutzten, um Rankings zu manipulieren. Uber verbrauchte sein gesamtes KI-Budget für 2026 in den ersten vier Monaten, ohne messbare Produktivitätssteigerungen zu erzielen. Programmer James Shore argumentierte in einem viralen Blogpost, dass doppelt so schnell geschriebener Code nur dann ein Gewinn ist, wenn auch die Wartungskosten halbiert werden. Forscher der Singapore Management University bestätigten im April, dass KI-generierter Code langfristige Wartungskosten in reale Softwareprojekte einschleust. Entelligence-AI-Gründerin Aiswarya Sankar berichtet, dass 44 % der Token auf Bug-Fixes von KI-erzeugten Fehlern entfallen.