Optimización del Desarrollo de Software con GitHub Copilot: Análisis Comparativo de Productividad y Calidad en una Empresa de Lima 2024

• Autores: Pizarro Romero, Angelo Patrick, Paredes Orihuela, Jose Luis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/12741
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/12741
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia Artificial; GitHub Copilot; Desarrollo de Software; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente tesis aborda la optimización del desarrollo de software mediante la incorporación de GitHub Copilot, una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que ha emergido como una solución prometedora en la industria tecnológica. En un entorno competitivo, mejorar la eficiencia, reducir los tiempos de entrega y elevar la calidad del código son necesidades fundamentales. Los desafíos actuales incluyen retrasos prolongados en la finalización de proyectos, detección tardía de errores y la realización de tareas repetitivas, factores que afectan negativamente la productividad, la rentabilidad y la capacidad de las empresas para ofrecer productos de alta calidad. Esta investigación busca evaluar cómo la integración de GitHub Copilot en el ciclo de desarrollo puede abordar estos problemas, proponiendo mejoras tanto en los procesos como en los resultados. El estudio tiene como objetivo principal analizar el impacto de esta herramienta en el tiempo de desarrollo, la calidad del código y la eficiencia en la resolución de errores en una empresa con sede en Lima. La pregunta que guía esta investigación es: ¿Cómo influye GitHub Copilot en la optimización de los procesos de desarrollo de software en comparación con métodos tradicionales? Para responderla, se utilizará un enfoque cuantitativo que permitirá medir, mediante la recopilación y análisis de datos numéricos, el efecto de esta herramienta en la productividad y calidad del código. El propósito final es demostrar que GitHub Copilot puede generar mejoras significativas en los procesos de trabajo y en los resultados del desarrollo de software.