GitHub, el mayor repositorio de código abierto, propiedad de Microsoft desde junio de 2018, ha publicado varios estudios acerca del uso de su asistente de inteligencia artificial para el desarrollo de software, GitHub Copilot, con resultados francamente buenos.
Y si bien podrían ser considerados en cierto sentido «estudios de parte» por provenir de quien es el dueño de la herramienta utilizada, la realidad es que desde el punto de vista de los datos tienen bastante poca discusión: en primer lugar, el 92% de los desarrolladores utilizan ya activamente herramientas de inteligencia artificial a la hora de escribir código: como era de esperar, el desarrollo de software se convierte en la auténtica vanguardia del uso de inteligencia artificial, el frente de batalla en el que podemos estudiar su impacto sobre las actividades humanas.
Según la compañía, utilizar su herramienta mejora la calidad del código generado: «el código escrito con GitHub Copilot es significativamente más funcional, legible, confiable, fácil de mantener y conciso». En efecto, los resultados obtenidos por la compañía en sus análisis muestran que en general, el código creado con GitHub Copilot tiene mayor funcionalidad y legibilidad, es de mejor calidad y recibe mayores tasas de aprobación. Los desarrolladores con acceso a GitHub Copilot obtienen un 56% más de probabilidades de aprobar las diez pruebas planteadas en el estudio, lo que indica que GitHub Copilot ayuda a esos desarrolladores a escribir código más funcional por un amplio margen.
En las revisiones a ciegas, el código escrito con GitHub Copilot mostró tener significativamente menos errores de legibilidad de código, lo que permitió a los desarrolladores escribir como media un 13.6% más de líneas de código sin encontrar problemas de legibilidad. La legibilidad mejoró en un 3.62%, la confiabilidad en un 2.94%, la capacidad de mantenimiento en un 2.47%, y el nivel de concisión en un 4.16 %, porcentajes todos ellos estadísticamente significativos. Los desarrolladores obtuvieron un 5% más de probabilidades de aprobar el código producido mediante GitHub Copilot, lo que da lugar a que ese código esté listo para fusionarse antes, acelerando el tiempo para corregir errores o para implementar nuevas funcionalidades.
Además, la herramienta aparentemente ayuda a los desarrolladores a escribir código hasta un 55% más rápido, lo que hace que el 88 % de los desarrolladores se sientan más concentrados y el 85% se sienta más seguro del código generado.
Otros estudios, sin embargo, son más críticos con este tipo de herramientas, y afirman que los desarrolladores con acceso a Copilot tuvieron una tasa de errores significativamente mayor, posiblemente derivado del nivel de experiencia no solo en desarrollo de software, sino en el propio uso de la herramienta. En otro estudio, se describió una presión decreciente hacia la calidad del código como resultado del uso de la herramienta.
Este tipo de conclusiones contradictorias, en retrospectiva, tienden a ser bastante habituales en herramientas en las primeras fases de su despliegue. De una u otra manera, todo indica que en la profesión más cercana al límite en cuanto a su nivel de incorporación de tecnología, la adopción de este tipo de herramientas es no solo masiva, sino que aparentemente positiva en cuanto se superan unos ciertos niveles de familiaridad con el uso, y que, por otro lado, el incremento de productividad no parece corresponderse con una disminución de la necesidad de profesionales – aunque el caso de los desarrolladores, habitualmente en altísima demanda en todos los mercados de trabajo, puede ser escasamente significativo en ese sentido.
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