Ca și alte unelte asistate de AI, folosite pentru dezvoltarea aplicațiilor, GitHub Copilot a devenit parte integrantă a ciclului de viață a dezvoltării soluțiilor IT. Nu mai este o întrebare dacă GitHub Copilot aduce valoare unui programator sau unui DevOps. Întrebarea este: care este impactul asupra atributelor de calitate, a efortului și a bugetului?
Acest articol evaluează impactul GitHub Copilot dintr-o perspectivă bugetară. Intenția este de a identifica în ce măsură costul de construire și operare a unei soluții cloud este redus atunci când echipa tehnică are acces la GitHub Copilot.
Pe internet, numeroase studii s-au concentrat pe experiența dezvoltatorilor, calitatea codului generat și cât din acest cod ajunge efectiv în producție. Pentru a estima impactul asupra bugetului necesar dezvoltării unei aplicații cloud-native pe Microsoft Azure, am folosit aceste studii ca referință pentru a calcula efectul unui instrument asistat de AI în activitatea zilnică a unui specialist tehnic.
Studiile publice disponibile în februarie 2025 conduc la următoarele concluzii:
Efortul de dezvoltare s-a redus cu până la 45% pentru nivelurile entry-level, cu o medie de 30% pentru entry-mid-senior.
Numărul de taskuri finalizate a crescut cu 6-8%, iar pull requesturile cu 8.6%.
Efortul de code review s-a redus cu 15%.
Proporția buildurilor effectuate cu succes crescut cu 84%.
Readability (+3.62%), Fiabilitate (+2.94%), Mentenanță (+2.47%), Concizie (+4.16%).
Numărul de linii de cod fără erori a crescut cu 13.6%.
Procentul de acceptare a sugestiilor oferite de GitHub Copilot este de 30%.
Timpul de căutare petrecut de specialiștii tehnici s-a redus cu 54%.
GitHub Copilot ajută echipa tehnică să construiască, să testeze și să ruleze aplicații on-premises sau în cloud. Pentru a evalua economiile de cost, trebuie să înțelegem structura echipei și distribuția timpului între meetinguri, documentare, scriere și debugging de cod.
Conform informațiilor disponibile:
60% din timpul unui specialist tehnic în IDEs și alte sisteme unde GitHub Copilot poate asista este economisit.
Două variabile suplimentare influențează economia totală per proiect IT:
Structura echipei, care include și persoane care nu folosesc GitHub Copilot (ex. PM, Scrum Master, Enterprise Architect).
Alocarea bugetară pe faze:
15-20% în Design & Evaluare;
40-50% în Build ;
Această alocare poate varia în funcție de tipul proiectului, industrie și metodologie.
Pentru un proiect IT cu un buget de $1.2M, economiile generate de GitHub Copilot sunt estimate între $110K și $140K, reprezentând 9.3-11.8% din bugetul total.
18-19% economii în faza de Build (când se livrează mai multă muncă tehnică).
Activitățile din această fază includ identificarea cerințelor, design arhitectural, workshop-uri cu factorii decizionali implicați și evaluarea riscurilor. GitHub Copilot nu are un impact major aici, însă uneltele bazate pe rule engines sau modele AI pot fi folosite pentru acest scop.
Economiile cresc la 18-19% datorită activităților precum:
Dezvoltarea efectivă a aplicației;
Upgrade-ul soluțiilor și pachetelor existente;
Testare pe unități, testare & integrare;
Economiile sunt de aproximativ 7%, datorită reducerii timpului necesar pentru:
Deployment;
Suport operațional & fixare buguri;
Funcționalitățile noi și fixarea bugurilor sunt două zone unde GitHub Copilot poate genera economii semnificative.
Dacă analizăm economiile generate de GitHub Copilot comparativ cu costul unui abonament:
Copilot Business: $224/an,
… este evident că GitHub Copilot aduce valoare. Asistentul AI ar trebui să fie o parte integrată a toolsetului unei echipe tehnice, împreună cu un program structurat de învățare-dezvoltare și traininguri pentru utilizarea la potențial maxim.
GitHub Copilot poate reduce costul proiectelor IT cu 9.3-11.8% și poate îmbunătăți calitatea, eficiența și productivitatea echipei tehnice.
Economia poate ajunge la 18-19% în faza de Build.
Uneltele asistate de AI, precum GitHub Copilot au devenit standard în echipele tehnice moderne.
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
