Microsoft, strumenti AI per il coding: +24% di lavoro completato

Microsoftの社内で、ソフトウェアエンジニアの数万人が、2026年1月から4月にかけてAIコーディングツールを使い始めた。対象は、画面のボタンではなく黒い入力画面に文章で指示を出すタイプのツールで、AnthropicのClaude CodeとGitHubのCopilot CLIである。研究者らは、誰がツールを試し、誰が使い続け、仕事の成果がどう変わったかを追った。

In Microsoft, decine di migliaia di ingegneri del software hanno cominciato a usare strumenti di AI per il coding tra gennaio e aprile 2026. Si tratta di strumenti che non si controllano con pulsanti sullo schermo, ma impartendo istruzioni in forma testuale da una schermata nera a riga di comando: Claude Code di Anthropic e Copilot CLI di GitHub. I ricercatori hanno seguito chi ha provato lo strumento, chi ha continuato a usarlo e come sono cambiati i risultati del lavoro.

最初に試すきっかけは、職場の人間関係だった。日常的にコードレビュー（他人が書いたコードを読んで確認し合う作業）を交わす同僚が使っていると、自分も試す確率が高まる。直属の上司が使っていれば82％、レビュー相手の4分の1以上が使っていれば54％、オッズ（試してみる確率の比）が上がった。2つ上の上長を共有する同僚の4分の1以上が直近2週間に使っていた場合は、最大で216％跳ね上がった。

A spingere a provare lo strumento sono stati i rapporti di lavoro. Un collega con cui si fanno abitualmente revisioni del codice (la verifica reciproca del codice scritto da altri) che usa lo strumento rende più probabile che anche l'ingegnere lo provi. Se lo usa il diretto superiore, la probabilità sale dell'82%; se lo usa almeno un quarto dei colleghi con cui si fanno revisioni, di 54%. Il rapporto delle probabilità (odds, cioè il confronto tra la probabilità di provarlo e quella di non farlo) è salito fino al 216% quando almeno un quarto dei colleghi che condividono il superiore del proprio superiore lo aveva usato nelle due settimane precedenti.

試すことと続けることは、別の話だった。続けて使うかどうかは、本人が普段どれだけコードを書いているかと関係していた。日頃からたくさんのコードを書き、頻繁にプルリクエスト（変更を本線に取り込むよう依頼する単位）を出す多忙なエンジニアほど、AIの恩恵を実感して定着した。一方、以前から別の開発画面で既存のAIツールを使っていた人は、新しいツールを試しても元の環境のほうがいいと感じるのか、定着しにくかった。

Provare e continuare a usare sono però due cose diverse. A far proseguire l'uso è stato soprattutto il lavoro abituale della persona: chi scrive molto codice e presenta spesso pull request (le richieste con cui si propone che una modifica venga integrata nel ramo principale del progetto) è più portato a continuare, perché vede concretamente i vantaggi dello strumento. Chi, invece, usava già un altro assistente AI in un ambiente di sviluppo diverso tendeva meno a restare, probabilmente perché preferiva l'ambiente abituale anche dopo aver provato il nuovo strumento.

効果の数字はこうだ。導入初週にツールを使ったエンジニアは、使わなかった場合に比べ、マージされたプルリクエストの数が平均で24％増えた。この増加は導入直後の一時的な盛り上がりではなく、調査した4カ月間にわたって安定して続いた。ツール別に見ると、Claude Code利用者は11.4％、Copilot CLI利用者は24.9％の向上だった。

La cifra chiave è questa: nella prima settimana di utilizzo, gli ingegneri che hanno usato lo strumento hanno completato in media il 24% di pull request unite in più rispetto a chi non lo aveva usato. Non si tratta di un picco passeggero legato alla novità: l'aumento è rimasto stabile per tutti e quattro i mesi dello studio. Per strumento, il miglioramento è stato dell'11,4% tra gli utenti di Claude Code e del 24,9% tra quelli di Copilot CLI.

何が変わるのか。ツールを導入したい組織にとって、この結果は、既に使っている同僚や上司の輪から広がるという見取り図になる。定着を見込むなら、コードを多く書く開発者から使ってもらうのが効きそうだと、数字は示唆している。ただし、これはMicrosoft社内の数字である。論文は査読前のプレプリント（arXivに掲載された論文）で、社外のエンジニアや別の職場で同じ結果が出るかは、まだ確かめられていない。24％という数字も、マージされたプルリクエストの数で測ったもので、コードの質そのものを測ったものではない。

Che cosa cambia, dunque? Per un'organizzazione che vuole introdurre questi strumenti, il risultato suggerisce che l'adozione si diffonde a partire dalla cerchia dei colleghi e dei superiori che già li usano. Se si punta a un uso duraturo, i dati indicano che potrebbe funzionare coinvolgere per primi gli sviluppatori che scrivono più codice. Va però ricordato che si tratta di dati interni a Microsoft. Lo studio è un preprint, cioè un articolo pubblicato su arXiv e non ancora sottoposto a revisione paritaria, e non è ancora chiaro se gli stessi risultati si ripeterebbero tra ingegneri esterni all'azienda o in altre realtà di lavoro. Inoltre il 24% è misurato sul numero di pull request unite, non sulla qualità del codice in sé.