Copilot: L’IA aumenta davvero la produttività dei tuoi sviluppatori?

## L’Intelligenza Artificiale Generativa Rivoluziona la Produttività degli Sviluppatori Software

Un recente studio ha analizzato l’impatto dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sulla produttività degli sviluppatori software. La ricerca, intitolata “The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers”, è stata condotta da un team di esperti tra cui Kevin Zheyuan Cui e Tobias Salz nel settembre 2024. Lo studio ha coinvolto quasi 5.000 sviluppatori di Microsoft, Accenture e una multinazionale del settore manifatturiero di elettronica.

Gli autori hanno condotto tre test sul campo controllati randomicamente, suddividendo a caso i partecipanti in gruppi che impiegavano GitHub Copilot, uno strumento di supporto alla scrittura di codice basato sull’IA, e in gruppi di confronto senza accesso all’IA. I risultati hanno mostrato un aumento del 26% nel numero di task completati tra coloro che utilizzavano Copilot. Questo dato suggerisce un impatto significativo dell’IA generativa sull’efficienza del lavoro altamente qualificato.

## Copilot: Genesi e Funzionamento

Riguardo alla genesi e al funzionamento di Copilot, è stato ideato da GitHub in collaborazione con OpenAI, sfruttando metodologie avanzate di machine learning e elaborazione del linguaggio naturale.

Lo strumento propone suggerimenti intelligenti per completare il codice e fornisce un’opzione di auto-completamento all’interno degli ambienti di sviluppo software. Si basa su un vasto insieme di dati raccolti da repository pubblici su GitHub. Lo scopo fondamentale di Copilot è ridurre il tempo impiegato dai programmatori, potenzialmente innalzando la qualità del codice attraverso l’offerta di soluzioni o approcci che il programmatore potrebbe ignorare.

È fondamentale sottolineare che, come tutti gli strumenti basati su modelli di linguaggio, Copilot può commettere errori. Pertanto, la sua adozione richiede una revisione umana del codice.

## Risultati Dettagliati e Implicazioni

Per valutare la produttività degli sviluppatori, sono stati impiegati diversi indicatori, come il numero di “pull request”, i “commit” e i tentativi di compilazione. L’analisi si è dedicata al paragone tra i gruppi di controllo e i team che sfruttavano Copilot, allo scopo di misurare precisamente i progressi nella produttività generati dall’utilizzo di questo sistema di AI.
Questi dati dimostrano che Copilot non solo rende più spedito il processo di composizione del codice, ma stimola altresì la messa in atto di procedure più articolate, come la fase di compilazione del software. Oltre a un incremento del 26,08% nel numero di task completati, è stato rilevato un aumento del 13,55% nel numero di aggiornamenti al codice (“commit”) e del 38,38% nei tentativi di compilazione.

I benefici di Copilot sono risultati maggiormente evidenti tra i programmatori con minore esperienza o anzianità nelle aziende partecipanti. I neoassunti e i dipendenti in ruoli junior hanno manifestato i più significativi incrementi di produttività, con tassi di adozione più elevati e un impiego più assiduo dello strumento. Contrariamente, gli sviluppatori con più anni di esperienza hanno fatto ricorso a Copilot in misura inferiore e hanno mostrato incrementi di produttività più contenuti.

## Riflessioni Finali: Un’Opportunità da Non Sottovalutare

L’adozione di strumenti di intelligenza artificiale come Copilot rappresenta un’opportunità significativa per aumentare la produttività nel settore dello sviluppo software. Tuttavia, è essenziale considerare che l’impatto può variare a seconda dell’esperienza e del livello di competenza dei programmatori.

È cruciale che le aziende monitorino attentamente i risultati ottenuti con l’implementazione di tali strumenti, valutando periodicamente se si osservano benefici concreti o eventuali peggioramenti. La chiave del successo risiede nell’adattare l’utilizzo dell’IA generativa alle specifiche esigenze e caratteristiche del team di sviluppo.

## Automazione e Ingegneria Biomedica: Un’Analisi Comparativa

L’automazione, in termini basilari, consiste nell’utilizzo di tecnologie per eseguire processi con minima o nessuna assistenza umana. Nel contesto dello sviluppo software, strumenti come Copilot automatizzano la scrittura di codice, accelerando i tempi di sviluppo e riducendo il carico di lavoro manuale.

Un concetto avanzato di automazione è rappresentato dall’integrazione di sistemi di intelligenza artificiale in processi complessi, come la progettazione di dispositivi medici nell’ingegneria biomedica. In questo scenario, l’IA potrebbe analizzare dati clinici, simulare il comportamento di tessuti biologici e generare prototipi virtuali di dispositivi, ottimizzando il processo di progettazione e riducendo i tempi di sviluppo.

La riflessione che ne consegue è che l’automazione, se implementata correttamente, può liberare risorse umane per attività a più alto valore aggiunto, come la risoluzione di problemi complessi e l’innovazione. Tuttavia, è fondamentale considerare l’impatto dell’automazione sul mercato del lavoro e garantire che i lavoratori siano adeguatamente formati per affrontare le nuove sfide.

## Un’ultima nota (amara)

Ai programmatori esperti gli stagisti (digitali) disturbano. Invece di aumentare la produttività, i programmatori esperti ne perdono, secondo questo studio randomizzato. Immagino dipenda da tanti fattori, oltre all’esperienza dei programmatori. IMHO la bottom line e’ che ogni organizzazione con tanti programmatori dovrebbe fare un test periodico per capire se osserva un beneficio o un peggioramento e scegliere di conseguenza. (Grazie PaoloC)