Ontwikkelaars nemen ruim een derde van de code van GitHub Copilot direct over

Aan het onderzoek van GitHub deden bijna een miljoen ontwikkelaars mee. Gemiddeld gebruikten zij 30% van de code die Copilot voorstelt. Naarmate de ontwikkelaars langer met het hulpmiddel werken stijgt het percentage tot 35, na zes maanden. Uit het onderzoek blijkt dat de overgrote meerderheid van de bevraagde ontwikkelaars vindt dat het gebruik van Copilot zijn productiviteit heeft verhoogd met 30%. GitHub berekende daarop dat wanneer het verwachte aantal van 45 miljoen gebruikers in 2030 wordt bereikt, Copilot goed is voor een wereldwijde groei van het bruto binnenlands product van 1,5 biljoen dollar.

Vooral minder ervaren programmeurs geven aan meer voordelen te halen uit het gebruik van Copilot. GitHub zegt ook een krachtige toename te zien van de innovatie in open source, met name op het gebied van generatieve AI.

Uit een apart kwantitatief onderzoek dat ook is uitgevoerd door GitHub zelf, blijkt dat ontwikkelaars taken 55% sneller klaar hebben wanneer ze de programmeerhulp inzetten. In de gevallen waarbij Copilot werd geactiveerd, werd 46% van de code ook daadwerkelijk afgemaakt met de inzet van het hulpmiddel. Driekwart van de deelnemers aan het onderzoek was tevreden over het gebruik van de tool.

Drie miljard regels code geaccepteerd

GitHub introduceerde CoPilot nu een jaar geleden. Inmiddels maken zo'n 20.000 organisaties gebruik van het hulpmiddel. De tool heeft sindsdien meer dan drie miljard geaccepteerde regels code geproduceerd. 

GitHub CEO Thomas Dohmke is zelf razend enthousiast over de ontwikkeling en de mogelijkheden van CoPilot, tekende TechCrunch op tijdens een presentatie in het Canadese Toronto. Dohmke ziet zelfs een 'fear of missing out'-fenomeen optreden, waardoor het in korte tijd gaat behoren tot de standaard hulpmiddelenset van alle ontwikkelaars.

Toch is lang niet iedereen enthousiast over de inzet van generatieve AI bij softwareontwikkeling. Het is bekend dat code die door genAI is geproduceerd kwetsbaarheden bevat, vaak slecht in elkaar zit en bovendien te maken kan krijgen met auteursrechtenkwesties. Het onderliggende large language model is immers getraind op software waar vaak opensource- of andere licenties op van toepassing zijn. Die code of afgeleiden daarvan die een genAI-tool ophoest, kunnen niet zonder meer worden beschouwd als rechtenvrij.