Kaum eine Technologie hat in den letzten Monaten so viele bahnbrechende Fortschritte hervorgebracht – die Rede ist von künstlicher Intelligenz (KI).

Ein Beispiel aus dem Bereich medizinische Softwareentwicklung ist GitHub Copilot. Als KI-Tool unterstützt es Softwareentwickler:innen beim Programmieren. Copilot lernt dabei aus den öffentlichen Code Repositories auf GitHub und kann so zum Beispiel Code-Vorschläge machen, vervollständigen und ganze Boilerplates generieren.

BAYOOMED startet Tests mit GitHub Copilot für die medizinische Softwareentwicklung

Wir bei BAYOOMED wollten es genau wissen: Halten KI-Tools wie GitHub Copilot das, was sie versprechen? Können wir mit Copilot Softwareprojekte effizienter umsetzen und was sind die Schwächen des KI-Tools?

Für unseren Versuch arbeiteten zwei Teams während einer einmonatigen Testphase an unterschiedlichen Projekten. Team A, das sich auf die native mobile Entwicklung mit Android/Kotlin und iOS/Swift mit neuen UI-Frameworks konzentrierte, stellte fest, dass die Vorschläge von Copilot oft nicht hilfreich und nicht auf die Verwendung der Frameworks abgestimmt waren. Auch das Tooling für Copilot in XCode war weniger fortschrittlich.

Im Gegensatz dazu fiel die Einschätzung von Team B positiv aus. Sie arbeiteten an einer plattformübergreifenden Anwendung mit C#/.NET Framework. Nach einer kurzen Lernphase beschleunigten die Vorschläge von GitHub Copilot ihre Entwicklung, insbesondere bei sich wiederholenden Aufgaben, wie dem Schreiben von Tests.

Fazit

Ist GitHub Copilot für Softwareentwickler:innen beim Programmieren wirklich eine Hilfe?

Zusammenfassend lässt sich bestätigen, dass GitHub Copilot den Softwareentwicklungs-Workflow erheblich verbessern kann, die Effektivität jedoch vom Arbeitsaufwand abhängt. Copilot funktioniert am besten, wenn das KI-Tool für das Programmieren von vertrauten Aufgaben eingesetzt wird. Die Schwäche von GitHub Copilot hingegen liegt klar in der Arbeit mit unbekannten Frameworks.

Und ohne unsere Expert:innen bei BAYOOMED geht’s ohnehin nicht. GitHub Copilot benötigt keine Tool-Validierung, da unsere Softwareentwickler:innen die Code-Vorschläge und die Ausgabe von Copilot überprüfen und validieren, um die Genauigkeit, Qualität und Sicherheit zu gewährleisten, bevor sie den Code in ihr Projekt einbauen. GitHub Copilot ist nicht in der Lage, eigenständig wesentliche Teile der Software zu generieren, ohne dass Entwickler:innen den Code zusammenstellen und integrieren.

Bernd Seidenspinner
CTO bei BAYOOMED

Unser Testlauf mit Copilot wurde von BAYOOMED CTO Bernd Seidenspinner begleitet. Bernd ist seit mehr als 15 Jahren Teil von BAYOOMED und für unser Team fester Ansprechpartner bei allen Fragen rund um neue Technologien in der medizinischen Softwareentwicklung.