Wie Github Copilot wirklich die Effizienz der Softwareentwicklung beeinflusst

Wie Github Copilot wirklich die Effizienz der Softwareentwicklung beeinflusst

In den letzten Jahren hat sich GitHub Copilot als vielversprechendes Werkzeug in der Softwareentwicklung etabliert. Die Idee, dass eine KI-gestützte Lösung komplexe Codeabschnitte automatisch generieren kann, klingt verlockend. Die Einführung von KI-gestützten Werkzeugen wie GithubCopilot sollen einen Boost für die Produktivität in der Softwareentwicklung bringen.

Doch wie sieht die Realität aus? Steigert Copilot tatsächlich die Produktivität von Entwickler:innen? Wir haben ein Experiment durchgeführt, um die realen Effizienzsteigerungen durch den Einsatz von GithubCopilot zu messen. In diesem Beitrag präsentieren wir unsere Ergebnisse und geben einen Einblick in die Vor- und Nachteile von Copilot in der Praxis.

Das q.beyond Experiment: GithubCopilot in der Praxis

Um den Produktivitätszuwachs durch GithubCopilot zu bewerten, haben wir verschiedene User Storiesvon zwei Entwicklern jeweils mit undohne Copilotimplementieren lassen. Unser Ziel war es, realistische Effizienzsteigerungen zu ermitteln und zu prüfen, in welchen Anwendungsfällen Copilot besonders nützlich ist.

Bevor wir uns für einen Test mit GithubCopilot entschieden haben, haben wir ähnliche Tools wie DuetAI (basierend auf Google Gemini), CodeGeeXund JetbrainsAI Assistantuntersucht. Letztendlich haben wir uns für den damaligen Marktführer GithubCopilot entschieden, da es uns als das vielversprechendste Tool erschien. Dennochwollen wir erwähnen, dass es auchalternative Toolsgibt, die je nach Anforderungenund Vorliebenin Betracht gezogen werden können.

Github Copilot Usecase1: Teammitglied hinzufügen

Im Rahmen der App-Entwicklung für unser diesjähriges Sommerfest haben wir einen spannenden Use Case für GitHub Copilot gefunden. Eine unserer User Stories lautete: Als Teilnehmer des Sommerevents möchte ich ein Teammitglied zu meiner Gruppe hinzufügen können, falls jemand kein Smartphone besitzt.

Die Anforderungen waren klar: Eine einfache Möglichkeit, Teammitglieder per Namen hinzuzufügen, ohne die maximale Teamgröße von vier Personen zu überschreiten. Dabei sollte die Funktionalität auch für Nutzer ohne technisches Know-how verständlich sein. Um diese Funktionalität zu implementieren, haben zwei unserer Entwickler die gleiche Aufgabe bearbeitet - einer mit Copilot, der andere ohne.

Das Ergebnis:Der Entwickler mit Copilot benötigte mit nur 4 Stunden Arbeitsaufwand rund 25% weniger Zeit als sein Kollege ohne die KI-Unterstützung und einem Arbeitsaufwand von 5,5 Stunden.

Qualitätsvergleich mit und ohne Github Copilot:

• Edge Cases und Fehlerbehandlung:Github Copilot unterstützte die Entwicklung auch beim Abfangen von sogenannten Randfällen, bei der Fehlerbehandlung auf Ebene des State Managements und der API-Aufrufe. Eine positive Auswirkung auf die Codequalität ist möglich, da Copilot auf Aspekte hingewiesen hat, die dem Entwickler möglicherweise entgangen wären.
• UI (User Interface)-Ebene:Github Copilot passt sich dem Stil des Entwicklers an, weil bestehender Code als Kontext mitgeschickt wird.Auf UI ebene gab es kaum Einfluss auf die Codequalität. Je nach Framework ist das Modell unterschiedlich gut trainiert. Das Flutter (Dart) Framework ist einejungeSpracheund entwickelt sich schnell weiter,daher kann es auch zu veralteten Codevorschlägen kommen.

Github Copilot UseCase 2: Mehr Informationen über die App anzeigen

Im nächsten Use Case haben wir uns auf die Verbesserung der Transparenz einer App konzentriert. Unsere User Story zielte darauf ab, den Nutzer:innen mehr Informationen über die App und die Entwickler:innen dahinter zu ermöglichen. Grundlage waren komplexe und unregelmäßige Datenstrukturen.

Das Ergebnis: Bei der Arbeit mit unregelmäßigen Datenstrukturen, wie sie in diesem speziellen Fall vorlagen, konnte Github Copilotkeine signifikante Effizienzsteigerung erzielen und hatte nur wenig Einfluss auf die Produktivität der Softwareentwickler:innen.

Github Copilot Use Case 3: Liste aller Pokémon-Namen anzeigen

In diesem Github Copilot Use Case haben wir uns der Aufgabe gestellt, eine Pokémon-App zu erstellen. Eine zentrale Funktion war dabei eine dynamische Liste, die beim Scrollen immer mehr Pokémon-Namen anzeigt. Beim Anklicken eines Namens sollte eine detaillierte Übersicht mit allen relevanten Informationen erscheinen. Um diesen Teil des Projekts zu realisieren, haben wir GitHub Copilot eingesetzt.

Das Ergebnis:Mit Github Copilot konnten wir die Entwicklung um etwa 20% beschleunigen und insgesamt 1,25 Stunden Zeit einsparen.

Erkenntnisse der Nutzung von GithubCopilot in der Softwareentwicklung

Die Integration von Github Copilot in unsere Entwicklungsprozesse hat zu einer Reihe von signifikanten Verbesserungen geführt:

• Effizienzsteigerung: Durch die automatisierte Code-Vervollständigung und die Generierung von Code-Snippets konnte die durchschnittliche Entwicklungszeit pro Projekt um 20-25% reduziert werden. Dies ermöglicht es unseren Entwicklern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren und schneller hochwertige Software zu liefern.
• Verbesserte Fehlerbehandlung: Besonders bei der Identifizierung und Behebung von Fehlern sowie der Behandlung von Randfällen hat sich Copilot als äußerst hilfreich erwiesen. Die KI-gestützte Analyse des Codes trägt dazu bei, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Hohe Zufriedenheit der Entwickler: Die positive Rückmeldung unserer Entwickler unterstreicht den Mehrwert von Copilot. Sie schätzen die intuitive Bedienung, die Zeitersparnis und die insgesamt verbesserte Entwicklererfahrung.

Grenzen von GithubCopilot in der Softwareentwicklung

Wie jedes KI-Modell ist auch GitHub Copilot stark von seinen Trainingsdaten abhängig. Bei seltenen oder sehr spezifischen Datenstrukturen, die nicht in den Trainingsdaten enthalten sind, kann das Modell nur eingeschränkt unterstützen. In solchen Fällen kann die KI nur minimale Produktivitätssteigerungen bewirken. Auch veraltete Informationen mit denen die KI trainiert wurde, können zu veralteten Code-Vorschlägen oder nicht mehr empfohlenen Praktiken führen. Komplexe Aufgaben bleiben weiterhin Domäne menschlicher Entwickler:innen - hier erreicht Github Copilot seine Limitationen.

Fazit: Wie GitHub Copilot die Entwicklungszeit wirklich beeinflusst

Unsere Tests belegen, dass GitHub Copilot bei standardisierten Aufgaben die Entwicklungszeit um durchschnittlich 20-25% reduziert. Allerdings ist nicht jede Aufgabe gleichermaßen von dieser Effizienzsteigerung betroffen. Die Effizienzsteigerung ist stark abhängig von der Komplexität der Aufgabe.

GitHub Copilot ist definitiv ein hilfreiches Tool für Entwickler:innen, aber kein Ersatz für menschliches Know-how. Es braucht daher weiterhin fähige Entwicklerinnen, dieverstehen, was sie tun.

Vergleich mit GitHubseigenem Experiment

GitHub selbst hat ein ähnliches Experiment durchgeführt und ihre Ergebnisse veröffentlicht. In ihrer Untersuchung zeigte sich, dass die Entwicklerinnen, die Copilot nutzten, nicht nur eine Produktivitätssteigerung, sondern auch eine höhere Zufriedenheit mit ihrer Arbeit erlebten. Dies deckt sich mit unseren Ergebnissen, die ebenfalls auf eine signifikante Zeitersparnis und verbesserte Entwicklerzufriedenheit hinweisen.

Lohnt sich die Einführung von GitHub Copilot in der Praxis?

Basierend auf unseren Experimenten können wir die Einführung von Github Copilot in vielen Anwendungsfällen empfehlen. Die signifikanten Zeitersparnisse und die Unterstützung bei der Fehlerbehandlung machen Github Copilot zu einem wertvollen Tool für Entwicklerinnen. Allerdings sollten die Grenzen und spezifischen Anwendungsfälle bedacht werden, bei denen Copilot weniger effektiv ist.

Vorteile:

• Zeitersparnis:Bis zu 25 % schnellere Entwicklungszeit.
• Verbesserte Fehlerbehandlung:Unterstützung bei Behandlung von Randfällen und API-Fehlern.
• Kosteneffizienz:Die Zeitersparnis kann in vielen Projekten zu geringeren Kosten führen.
• Zufriedene Entwickler:innen

Limitationen/ Risiken:

• Lizenzgebühren: Die Nutzung von Copilot ist kostenpflichtig, weshalb mittels einer Kosten-Nutzen-Analyse die Wirtschaftlichkeit geprüft werden sollte. Trotz der Kosten für die Integration von Copilot überwiegen für uns die Gewinne durch Effizienzsteigerungen und verbesserter Codequalität in vielen Projekten.
• Gefahr fehlerhafter Vorschläge: Es handelt sich um ein KI System, in dem es auch zu Fehlern kommen kann. Die Vorschläge basieren auf Open-Source-Code, der möglicherweise Fehler, schlechte Praktiken oder veraltete Informationen enthalten kann.
• Begrenzte Einsetzbarkeit: Unregelmäßige Datenstrukturen: Bei unregelmäßigen oder spezifischen Datenstrukturen kann die KI weniger nützlich sein.
• Übermäßiges Vertrauen: Entwicklerinnen könnten sich zu sehr auf Copilot verlassen und Vorschläge nicht ausreichend prüfen

Indem Sie Github Copilot gezielt einsetzen und sich der Limitationen bewusst sind, können Sie das volle Potential dieses Tools ausschöpfen und Ihre Softwareentwicklungsprojekte erheblich optimieren.

Weitere Informationen rund um Github Copilot und KI

• Entdecken Sie unser Github Copilot Training
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• Auf unseren KI-Service-Seiten erhalten Sie eine Übersicht, wie wir Sie auf Ihrer KI-Reise unterstützen können

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