En los últimos años, GitHub Copilot se ha consolidado como una herramienta prometedora en el desarrollo de software. La idea de que una solución asistida por IA pueda generar automáticamente secciones complejas de código suena atractiva. Se supone que la introducción de herramientas basadas en IA como Github Copilot aumentará la productividad en el desarrollo de software.
Pero, ¿cuál es la realidad? ¿Aumenta Copilot realmente la productividad de los desarrolladores? Hemos llevado a cabo un experimento para medir las ganancias de eficiencia en el mundo real derivadas del uso de Github Copilot. En este artículo, presentamos nuestros resultados y damos una idea de las ventajas y desventajas de Copilot en la práctica.
¿Qué es GitHub Copilot?
GitHub Copilot es un asistente de programación basado en IA que ayuda a los desarrolladores a crear código. Basándose en el contexto del proyecto y en las líneas de código escritas, GitHub Copilot sugiere automáticamente la siguiente línea de código o incluso bloques enteros. La herramienta utiliza la enorme cantidad de código accesible al público para reconocer patrones y generar soluciones adecuadas.
El experimento: Github Copilot en la práctica
Para evaluar el aumento de la productividad gracias a GitHub Copilot, hicimos que dos desarrolladores pusieran en práctica diferentes historias de usuario con y sin Copilot. Nuestro objetivo era determinar un aumento realista de la eficiencia y comprobar en qué casos de uso resulta especialmente útil Copilot.
Antes de decidirnos a probar con Github Copilot, investigamos herramientas similares como Duet AI (basada en Google Gemini), CodeGeeX y Jetbrain’s AI Assistant. Al final, nos decidimos por GitHub Copilot, el líder del mercado en ese momento, ya que parecía ser la herramienta más prometedora.
Caso de uso 1 de GitHub Copilot: Añadir un miembro al equipo
Uno de nuestros casos de uso fue añadir un miembro al equipo en nuestra aplicación para la fiesta de verano. Los requisitos eran claros: una forma sencilla de añadir miembros por su nombre sin superar el tamaño máximo del equipo. Dos desarrolladores trabajaron en la misma tarea: uno con Copilot y otro sin él.
El resultado: El desarrollador con Copilot necesitó un 25% menos de tiempo y una carga de trabajo de 5,5 horas.
Comparación de la calidad con y sin GitHub Copilot:
- Casos extremos y gestión de errores: Copilot ayudó a capturar casos de borde y manejo de errores, mejorando la calidad del código.
- Nivel de UI: No influyó en la calidad del código de interfaz de usuario, pero puede ofrecer sugerencias de código obsoleto en frameworks como Flutter.
Caso de uso 2 de GitHub Copilot: Mostrar más información sobre la aplicación
Aquí, buscamos mejorar la transparencia ofreciendo más información sobre la aplicación y los desarrolladores. El resultado fue que GitHub Copilot no logró un aumento significativo de la eficiencia al trabajar con estructuras de datos irregulares.
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Caso de uso 3 de GitHub Copilot: Mostrar una lista de todos los nombres de Pokémon
En este caso, creamos una aplicación Pokémon donde una lista dinámica mostraba nombres de Pokémon. Con Copilot, aceleramos el desarrollo en un 20%, ahorrando 1,25 horas.
Lecciones aprendidas del uso de GitHub Copilot en el desarrollo de software
La integración de GitHub Copilot en nuestros procesos de desarrollo ha dado lugar a mejoras significativas:
- Aumento de la eficiencia: El tiempo medio de desarrollo por proyecto se redujo entre un 20 % y un 25 %.
- Mejor gestión de errores: Copilot identificó y corrigió errores de forma eficaz.
- Alta satisfacción de los desarrolladores: Los desarrolladores valoraron el ahorro de tiempo y la mejora en la experiencia.
Puntos fuertes de GitHub Copilot
- Aumento de la productividad: Generación rápida de código repetitivo.
- Sugerencias en tiempo real: Las recomendaciones reducen el esfuerzo de búsqueda.
- Mejoras en el código: Optimización en el código bajo demanda.
- Documentación automática: Creación de documentación de código.
- Pruebas unitarias: Generación de datos de prueba y mejora de la cobertura.
- Tareas estándar: Ideal para tareas rutinarias de programación.
- Nuevos lenguajes de programación: Facilita el aprendizaje de nuevos lenguajes.
- Explicaciones de código: Útil para desarrolladores junior o control de calidad.
- Prevención de errores: Detección de casos extremos y gestión de errores.
Limitaciones de GitHub Copilot en el desarrollo de software
Como cualquier modelo de IA, GitHub Copilot depende de sus datos de entrenamiento. En estructuras de datos raras o específicas, la IA solo proporciona ayuda limitada. Además, el modelo puede sugerir código obsoleto o prácticas que ya no se recomiendan. Las tareas complejas siguen siendo dominio de los desarrolladores humanos.
Conclusión: Cómo afecta realmente GitHub Copilot al tiempo de desarrollo
Nuestras pruebas muestran que GitHub Copilot reduce el tiempo de desarrollo en tareas estandarizadas en un 20-25 %. Sin embargo, el aumento de eficiencia depende de la complejidad de la tarea. Aunque es una herramienta útil, no sustituye a la experiencia humana.
Comparación con el experimento de GitHub
GitHub realizó un experimento similar, mostrando que Copilot no solo aumenta la productividad, sino también la satisfacción de los desarrolladores, lo que coincide con nuestros resultados.
¿Merece la pena introducir GitHub Copilot en la práctica?
Basándonos en nuestros experimentos, recomendamos GitHub Copilot para muchos casos de uso, dado el ahorro de tiempo y su capacidad para gestionar errores. Sin embargo, se deben tener en cuenta las limitaciones.
Ventajas:
- Ahorro de tiempo: Desarrollo hasta un 25% más rápido.
- Mejor gestión de errores: Soporte para la gestión de errores.
- Rentabilidad: Reducción de costes en proyectos.
- Desarrolladores satisfechos.
Limitaciones y riesgos:
- Derechos de licencia: Su uso requiere pago de licencias.
- Riesgo de sugerencias erróneas: Basado en código abierto, puede contener errores.
- Usabilidad limitada: Menos útil en estructuras de datos irregulares.
- Dependencia excesiva: Riesgo de que los desarrolladores no revisen las sugerencias lo suficiente.
Si se utiliza de forma selectiva y conociendo sus limitaciones, GitHub Copilot puede optimizar significativamente los proyectos de desarrollo de software.
