Publiziert am 1. Oktober 2024 von unter: ,

Wie GitHub Copilot wirklich die Effizienz der Softwareentwicklung beeinflusst

Was ist GitHub Copilot?

GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Programmierassistent, der Entwickler:innen bei der Code-Erstellung hilft. Basierend auf dem Kontext des Projekts und den geschriebenen Codezeilen schlägt GitHub Copilot automatisch die nächste Codezeile oder sogar ganze Codeblöcke vor. Das Tool nutzt dazu die riesige Menge an öffentlich zugänglichem Code, um Muster zu erkennen und passende Lösungen zu generieren.

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 Github Copilot 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 Github Copilot zu messen. In diesem Beitrag präsentieren wir unsere Ergebnisse und geben einen Einblick in die Vor- und Nachteile von Copilot in der Praxis. 

 

Das Experiment: Github Copilot in der Praxis

Um den Produktivitätszuwachs durch GitHub Copilot zu bewerten, haben wir verschiedene User Stories von zwei Entwicklern jeweils mit und ohne Copilot implementieren 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 Github Copilot entschieden haben, haben wir ähnliche Tools wie Duet AI (basierend auf Google Gemini), CodeGeeX und Jetbrains AI Assistant untersucht. Letztendlich haben wir uns für den damaligen Marktführer GitHub Copilot entschieden, da es uns als das vielversprechendste Tool erschien. Dennoch wollen wir erwähnen, dass es auch alternative Tools gibt, die je nach Anforderungen und Vorlieben in Betracht gezogen werden können. 


GitHub Copilot Usecase 1: 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 Prozent 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 eine junge Sprache und entwickelt sich schnell weiter, daher kann es auch zu veralteten Codevorschlägen kommen. 

GitHub Copilot Use Case 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 Copilot keine 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 Prozten beschleunigen und insgesamt 1,25 Stunden Zeit einsparen.



Stärken von GitHub Copilot

  • Produktivitätssteigerung: Schnelles Generieren von Boilerplate-Code und automatisches Vervollständigen von Funktionen 
  • Echtzeit-Vorschläge: Inline-Empfehlungen erleichtern das Programmieren und Reduzieren den Suchaufwand 
  • Code-Verbesserungen: GitHub Copilot kann nach Optimierungsmöglichkeiten im Code gefragt werden 
  • Dokumentation: Automatische Erstellung von Code-Dokumentationen für Funktionen 
  • Testdaten und Unit-Tests: Copilot kann Testdaten und Unit-Tests generieren und die Testabdeckung verbessern 
  • Standardaufgaben: Hervorragend geeignet für routinemäßige Programmieraufgaben 
  • Neue Programmiersprachen: Erleichtert den Einstieg in neue Programmiersprachen, wenn bereits Kenntnisse in einem Technologiestack vorhanden sind 
  • Code-Erklärungen: Nützlich für Junior Entwickler:innen, QA-Ingenieure o.ä., die Erklärungen für den Code benötigen 
  • Fehlervermeidung: Hilft beim Abfangen von Randfällen und bei der Fehlerbehandlung 


Erkenntnisse der Nutzung von GitHub Copilot 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 Prozent 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 GitHub Copilot 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 Prozent 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, die verstehen, was sie tun.


Vergleich mit GitHubs eigenem 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 Prozent 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 und 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

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