GitHub Copilot se ha convertido en un tema de gran interés en la comunidad de desarrolladores debido a su potencial para acelerar los procesos de desarrollo. Este artículo presenta una revisión de GitHub Copilot y evalúa su impacto en la mejora de la velocidad de desarrollo en escenarios de la vida real.  Desde su lanzamiento, Copilot ha provocado diversas discusiones, que van desde el entusiasmo y el optimismo hasta el escepticismo y la cautela sobre su impacto potencial en la programación y el papel futuro de los desarrolladores. Su influencia en diferentes aspectos del desarrollo de software, desde la velocidad hasta la calidad del código y el aprendizaje, sigue siendo un tema de análisis y discusión.  Los usuarios de GitHub Copilot demostraron una aceleración en la finalización de tareas, logrando una tasa un 55 % más rápida que los desarrolladores que no utilizaron la herramienta. -GitHub  Intrigados por las audaces afirmaciones sobre el aumento de velocidad atribuido a Copilot, nos embarcamos en un viaje para verificar su eficacia, particularmente en el ámbito de   . En nuestra búsqueda de la verdad, realizamos nuestras propias pruebas del uso de Copilot en proyectos reales. Para garantizar resultados óptimos, adoptamos el siguiente enfoque: la IA en el desarrollo de software    elegimos deliberadamente varios proyectos con diferentes pilas de tecnología y enfoques arquitectónicos, con el objetivo de cubrir una amplia gama de casos de uso. Selección variada de proyectos:    reclutamos desarrolladores con diferentes niveles de experiencia y competencia para probar la herramienta. Experiencia diversa en desarrolladores:  El objetivo clave del equipo era realizar una revisión de GitHub Copilot y evaluar su impacto en la productividad de la codificación, identificar sus influencias clave y encontrar las formas más efectivas de usarlo. El período de prueba duró tres meses para mitigar el posible sesgo influenciado por una curva de aprendizaje. Profundicemos en los resultados.  Revisión de GitHub Copilot: cómo afecta la velocidad de desarrollo  El enfoque clave de este estudio fue explorar cómo el uso de Copilot afecta a diferentes tipos de proyectos. Probamos y analizamos la efectividad de Copilot en aplicaciones monolíticas y microservicios tanto en aplicaciones backend como frontend para comprender dónde esta herramienta es más efectiva.  Copilot ofrece una mejora de productividad del 10 al 15 % al escribir código nuevo. - equipo ELEKS  En términos generales, podemos afirmar que el impacto de Copilot en la velocidad de desarrollo es muy variable y depende de muchos factores. Las siguientes son dependencias clave que surgen con respecto a la utilización efectiva de Copilot:  1. Tamaño del código base existente  Dependiendo del tipo de proyecto y estructura de código, el impacto de Copilot en la velocidad de desarrollo varía: en aplicaciones frontend monolíticas, obtuvimos aproximadamente un 20-25 % de mejora en la velocidad de desarrollo; en aplicaciones monolíticas de backend, una mejora de alrededor del 10-15%, y en microservicios de backend, un promedio de 5-7%. - Ihor Mysak, líder tecnológico de ELEKS  ¿El veredicto? Copilot prospera en proyectos con una gran base de código, donde puede ayudar a los desarrolladores con plantillas y soluciones existentes. Sin embargo, su destreza disminuye en el ámbito de los microservicios, caracterizado por una base de código pequeña. Indica la ineficacia de Copilot en proyectos que recién comienzan y que aún no contienen suficientes soluciones desarrolladas.  2. Pila tecnológica  Las pruebas de Copilot en proyectos con diferentes pilas de tecnología mostraron una dependencia significativa de la calidad de las sugerencias de Copilot en función de la popularidad de la tecnología.  Las aplicaciones React revelan un aumento significativo de la productividad, eclipsando el marco Zend, ahora obsoleto y menos popular.  Los proyectos .Net se encuentran en un punto medio; Se observó que el rendimiento era intermedio, mejor que con Zend pero no tan alto como con React, lo que sugiere una correlación con la popularidad relativa y el volumen de materiales .Net disponibles.  Creemos que esto se debe a que Copilot se capacitó en repositorios públicos de GitHub y tenía más material de capacitación para tecnologías que eran más populares entre los desarrolladores.  3. Calidad del código en la base de código existente  Copilot tiende a generar sugerencias de mayor calidad con nombres adecuados y lógicos de variables y métodos. Lo que nos lleva a creer que los nombres de calidad ayudan a Copilot a comprender mejor el contexto del código, proporcionando sugerencias más precisas y útiles.  Mientras tanto, cuando la denominación de variables y métodos no es clara o ambigua, Copilot tiene menos información para analizar, lo que disminuye la calidad de su contribución al proceso de desarrollo. Por tanto, la denominación de nombres de alta calidad en el código no sólo simplifica el trabajo de los programadores sino que también mejora la eficacia de las herramientas de inteligencia artificial.  4. Tipo de tareas realizadas por el desarrollador  A pesar de su efectividad en ciertos aspectos del desarrollo, también encontramos que Copilot tiene limitaciones, especialmente cuando genera código que implementa nueva lógica de negocios.  Copilot escribe solo el código de acuerdo con el mensaje, no soluciones completas. Copilot se utiliza de forma más eficaz para tareas claras y de plantilla. El tiempo dedicado a una descripción detallada de la lógica empresarial puede superar el tiempo necesario para implementar esta lógica empresarial sin utilizar Copilot. - Ihor Mysak, líder tecnológico de ELEKS  Si bien es eficaz en tareas basadas en plantillas, tiene problemas con las complejidades de nuevas ideas o programación creativa. El mensaje es claro: Copilot es el compañero confiable de la rutina del desarrollador, pero el ámbito de la innovación exige el toque de la creatividad humana.   Consejos clave sobre el uso eficaz de Copilot:    cuanto más precisa y detallada sea la sugerencia, mayor será la probabilidad de recibir una propuesta de calidad de Copilot. Precisión en la clave:    evite la confusión cerrando proyectos no relacionados mientras usa Copilot. Si hay varios proyectos abiertos en el IDE, Copilot puede confundir contextos y generar sugerencias para el Proyecto A basadas en el código del Proyecto B. El contexto lo es todo:    Agregar comentarios antes de crear una clase o método mejora la calidad del autocompletado. Los comentarios importan:    Copilot es sensible a las pestañas abiertas con archivos de proyecto, por lo que se puede crear artificialmente un contexto más específico para ello. Enfoque de archivos:  Liberando el potencial de GitHub Copilot: adaptabilidad e impacto indirecto  Adaptabilidad a entornos específicos de proyectos  Una de las características más interesantes de Copilot es su capacidad para adaptarse a las particularidades de un proyecto en particular. Con el tiempo, Copilot "aprende" el estilo de codificación y las características específicas del proyecto, lo que lleva a una mejora en la calidad de sus sugerencias.  Inicialmente, Copilot puede proporcionar soluciones genéricas o menos precisas. Sin embargo, a medida que la herramienta acumula más exposición e interacción dentro del proyecto, la precisión y relevancia de sus sugerencias mejoran significativamente.  Esto es especialmente notable en proyectos con un estilo de codificación establecido y una gran cantidad de código existente para que Copilot lo "entrene".  Esta adaptabilidad hace de Copilot no sólo una herramienta para aumentar la eficiencia sino también una poderosa ayuda para mantener la coherencia del código dentro de un proyecto.  Los desarrolladores también han destacado la influencia positiva de Copilot en la complejidad del código, notando un cambio hacia soluciones más legibles y fáciles de mantener, especialmente entre aquellos acostumbrados a crear estructuras de código complicadas e intrincadas.  Elevando las pruebas automatizadas  Copilot no se limita a codificar; también ha dominado el arte de las pruebas automatizadas. La herramienta ofrece plantillas y recomendaciones para posibles escenarios de prueba, lo que permite a los desarrolladores ahorrar tiempo y recursos.  Copilot aumenta la redacción de pruebas unitarias entre un 20 y un 30 %. - equipo ELEKS  La capacidad de Copilot para generar casos de prueba únicos que pueden no ser obvios para los desarrolladores es particularmente valiosa. Amplía la cobertura de las pruebas, mejorando la profundidad del examen del producto de software.  Curiosamente, la calidad de las pruebas creadas con Copilot está directamente relacionada con la calidad y estructura del código probado.  Nuestros desarrolladores notaron que la claridad de los nombres de las variables, los métodos y la estructura general del código afectan significativamente la calidad y precisión de la generación de pruebas de Copilot.  Por lo tanto, la eficacia de utilizar Copilot para escribir pruebas unitarias depende de la herramienta en sí y de la calidad del código probado.  En general, Copilot ha demostrado ser una herramienta útil en el proceso de redacción de pruebas unitarias, mejorando no solo la velocidad sino también la calidad del producto final.  Impacto indirecto  GitHub Copilot aumenta la velocidad de codificación y mejora la naturaleza general del trabajo de un desarrollador. Según los comentarios de los desarrolladores, Copilot les permite cambiar el enfoque del trabajo rutinario y que requiere mucho tiempo a tareas más creativas y desafiantes.  Además, Copilot puede ser una alternativa eficaz a la búsqueda de documentación o en Internet, reduciendo el tiempo dedicado a cambiar entre diferentes ventanas y permitiendo a los desarrolladores concentrarse en sus tareas actuales.  Esta función es útil cuando se necesita encontrar rápidamente respuestas a preguntas sin distraerse del trabajo principal.  Copilot impacta positivamente en la comodidad y satisfacción de un desarrollador. Agiliza la obtención de respuestas a diferentes preguntas y ayuda cuando no es posible recurrir a colegas de alto nivel o encontrar una solución en Internet. - Olena Hladych, líder de control de calidad en ELEKS  Curiosamente, encontramos una correlación entre las habilidades sociales de los desarrolladores y su satisfacción con el uso de Copilot: los desarrolladores con habilidades de comunicación menos desarrolladas a menudo están menos satisfechos con su desempeño, posiblemente debido a dificultades para formular indicaciones con precisión.  Conclusión  GitHub Copilot es una poderosa herramienta que mejora sustancialmente la productividad del desarrollo en escenarios específicos, particularmente durante la composición de pruebas unitarias y cuando se navega por extensas bases de código basadas en tecnologías populares. Sin embargo, su eficacia enfrenta limitaciones en tareas que exigen enfoques innovadores o la creación de conceptos novedosos.  Contrariamente a la afirmación que sugiere un aumento del 55% en la productividad, el resultado real se quedó corto. En promedio, los equipos experimentaron una mejora moderada del 10 al 15 % en la productividad relacionada con la generación de código nuevo.  Sin embargo, es fundamental destacar varias ventajas que se atribuyen a la utilización de Copilot. En general, los desarrolladores valoran a Copilot como una herramienta invaluable que contribuye significativamente a la velocidad del desarrollo y fomenta la satisfacción entre los desarrolladores.  Recomendamos que los equipos y desarrolladores consideren Copilot y lo aborden comprendiendo sus posibles limitaciones. La clave para utilizar Copilot de forma eficaz radica en comprender que es una herramienta auxiliar, no un sustituto del intelecto y la creatividad humanos.  Puede mejorar la productividad y la satisfacción laboral, reducir el tiempo dedicado a aspectos rutinarios del desarrollo y permitir a los desarrolladores centrarse en tareas más complejas y creativas.  Entregue su proyecto de software con los mejores expertos en desarrollo de ELEKS.  ¡Póngase en contacto con nosotros hoy!

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GitHub Copilot Review: Does it Really Give a 55% Speed Boost to Development?

A Real-World Case Study on Unleashing AI's Potential: AI in Supply Chain

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Revisión de GitHub Copilot: ¿Realmente aumenta la velocidad del desarrollo en un 55%?

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