GitHub Copilot es un asistente de IA de finalización de código y programación desarrollado por GitHub y OpenAI que ayuda a los usuarios de Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim, Eclipse y los entornos de desarrollo integrados (IDE) de JetBrains mediante el autocompletado de código. Actualmente disponible por suscripción para desarrolladores individuales y empresas, el software de IA generativa fue anunciado por primera vez por GitHub el 29 de junio de 2021. Los usuarios pueden elegir el modelo de lenguaje grande utilizado para la generación.
El 21 de junio de 2022, GitHub anunció que Copilot había salido de la vista previa técnica y estaba disponible como un servicio basado en suscripción para desarrolladores individuales. Esta disponibilidad general marcó un punto de inflexión en la adopción de la IA generativa para el desarrollo de software, llevando la programación en pareja con IA a la práctica generalizada.
Historia y desarrollo
GitHub Copilot fue anunciado por primera vez el 29 de junio de 2021, como una vista previa técnica para el entorno de desarrollo Visual Studio Code. La herramienta se lanzó como un complemento en el mercado de JetBrains el 29 de octubre de 2021, y el complemento de Neovim siguió como un repositorio público el 27 de octubre de 2021. GitHub anunció la disponibilidad de Copilot para el IDE de Visual Studio 2022 el 29 de marzo de 2022.
El lanzamiento de disponibilidad general el 21 de junio de 2022 introdujo un modelo de suscripción para desarrolladores individuales, con un nivel gratuito para estudiantes y mantenedores de proyectos de código abierto populares. Las empresas podían comprar un plan separado con gestión centralizada y controles de políticas.
GitHub Copilot es la evolución del complemento Bing Code Search para Visual Studio 2013, un proyecto de investigación de Microsoft lanzado en febrero de 2014. Ese complemento se integraba con fuentes como MSDN y Stack Overflow para proporcionar fragmentos de código contextualmente relevantes en respuesta a consultas en lenguaje natural.
Características
Cuando se le presenta un problema de programación en lenguaje natural, Copilot es capaz de generar código de solución. También puede describir código de entrada en inglés y traducir código entre lenguajes de programación.
Copilot permite a los desarrolladores elegir entre múltiples modelos de lenguaje grande (LLM), incluidos los modelos GPT de OpenAI, Claude de Anthropic, Grok de xAI y Gemini de Google. Esta flexibilidad permite a los desarrolladores seleccionar un modelo según el rendimiento, el costo o los requisitos específicos de la tarea.
Según su sitio web, GitHub Copilot incluye funciones de asistencia para programadores, como la conversión de comentarios de código en código ejecutable y el autocompletado de fragmentos de código, secciones repetitivas de código y métodos o funciones completos. GitHub informa que la función de autocompletado de Copilot es precisa aproximadamente la mitad de las veces; con algún código de encabezado de función de Python, por ejemplo, Copilot autocompletó correctamente el resto del código del cuerpo de la función el 43% de las veces en el primer intento y el 57% de las veces después de diez intentos.
GitHub afirma que las funciones de Copilot permiten a los programadores navegar por marcos y lenguajes de programación desconocidos al reducir el tiempo que los usuarios dedican a leer documentación.
Implementación
GitHub Copilot fue inicialmente impulsado por OpenAI Codex, una versión modificada y de producción de GPT-3. El modelo Codex se entrena adicionalmente en gigabytes de código fuente en una docena de lenguajes de programación. El OpenAI Codex de Copilot se entrenó en una selección del idioma inglés, repositorios públicos de GitHub y otro código fuente disponible públicamente, incluido un conjunto de datos filtrado de 159 gigabytes de código Python proveniente de 54 millones de repositorios públicos de GitHub. El GPT-3 de OpenAI está licenciado exclusivamente a Microsoft, la empresa matriz de GitHub.
En noviembre de 2023, Copilot Chat se actualizó para usar el modelo GPT-4 de OpenAI. En 2024, Copilot comenzó a permitir a los usuarios elegir entre diferentes modelos de lenguaje grande, incluidos Gemini y Claude.
El 6 de febrero de 2025, GitHub anunció el modo agente, un modo de operación más autónomo para Copilot. Dada una tarea de programación, intenta realizarla ejecutando comandos en una instancia de Visual Studio en la computadora del usuario. El modo agente puede conectarse a diferentes LLM, incluidos GPT-4o, o1, o3-mini, Claude 3.5 Sonnet y Gemini 2.0 Flash.
El 17 de mayo de 2025, GitHub anunció el agente de codificación, un modo de operación más autónomo. El usuario asigna una tarea o problema a Copilot, que inicializa un entorno de desarrollo en la nube (impulsado por GitHub Actions) y realiza la solicitud. Compone una solicitud de extracción en borrador y envía confirmaciones al borrador mientras trabaja. Después de completar la solicitud, etiqueta al usuario para la revisión del código. Es esencialmente una versión asíncrona del modo agente.
Recepción
Desde el lanzamiento de Copilot, ha habido preocupaciones sobre su seguridad e impacto educativo, así como una controversia de licencias en torno al código que produce.
Controversia de licencias
Si bien el CEO de GitHub, Nat Friedman, declaró en junio de 2021 que entrenar sistemas de ML con datos públicos es uso justo, una demanda colectiva presentada en noviembre de 2022 calificó esto como pura especulación, afirmando que ningún tribunal ha considerado la cuestión de si entrenar sistemas de ML con datos públicos es uso justo. La demanda de Joseph Saveri Law Firm, LLP impugna la legalidad de Copilot en varias reclamaciones, que van desde incumplimiento de contrato con los usuarios de GitHub hasta violación de la privacidad bajo la CCPA por compartir información de identificación personal (PII).
GitHub admite que una pequeña proporción de la salida de la herramienta puede copiarse textualmente, lo que ha generado temores de que el código de salida no sea suficientemente transformador para clasificarse como uso justo y pueda infringir los derechos de autor del propietario original. En junio de 2022, Software Freedom Conservancy anunció que pondría fin a todos los usos de GitHub en sus propios proyectos, acusando a Copilot de ignorar las licencias de código utilizadas en los datos de entrenamiento. En un mensaje de atención al cliente, GitHub declaró que entrenar modelos de aprendizaje automático con datos disponibles públicamente se considera uso justo en toda la comunidad de aprendizaje automático, pero la demanda colectiva calificó esto de falso y además señaló que, independientemente del nivel de aceptación de este concepto en la comunidad de aprendizaje automático, según la ley federal, es ilegal.
El 16 de septiembre de 2026, el Tribunal de Apelaciones de los Estados Unidos para el Noveno Circuito confirmó la desestimación de las reclamaciones de los demandantes bajo la Ley de Derechos de Autor del Milenio Digital (DMCA). El tribunal sostuvo que los demandantes no habían demostrado que GitHub Copilot y OpenAI Codex eliminaran o alteraran la información de gestión de derechos de autor de obras existentes, razonando que los sistemas generaban obras nuevas que no contenían dicha información. La sentencia no resolvió las reclamaciones separadas de los demandantes de que los demandados habían violado los términos de las licencias de código abierto.
Preocupaciones de privacidad
El servicio Copilot está basado en la nube y requiere comunicación continua con los servidores de GitHub Copilot. Esta arquitectura opaca ha alimentado preocupaciones sobre la telemetría y la minería de datos de pulsaciones de teclas individuales.
A finales de 2022, se acusó a GitHub Copilot de emitir código fuente del juego Quake, sin atribución de autor ni licencia.
Impacto en el desarrollo de software
La disponibilidad general de GitHub Copilot en junio de 2022 aceleró la integración de los modelos de lenguaje grande en los flujos de trabajo de programación cotidianos. Demostró aplicaciones prácticas del aprendizaje automático en la generación de código e influyó en el desarrollo de herramientas similares de otras empresas, incluidos los asistentes basados en Gemini de Google y Codex de OpenAI.
El éxito de Copilot también contribuyó al auge más amplio de la IA generativa, junto con lanzamientos como ChatGPT y Stable Diffusion. Se convirtió en un punto de referencia para las herramientas de desarrollo asistido por IA y provocó debates sobre el futuro de la educación en programación y el papel de la automatización en la ingeniería de software.
Véase también
- GitHub Copilot
- OpenAI Codex
- GPT-3
- GPT-4
- Anthropic
- Claude
- Gemini
- Grok
- Microsoft
- IA generativa
- Modelo de lenguaje grande
- Aprendizaje automático
Referencias
Datos de origen proporcionados por Wikipedia (CC BY-SA).
Enlaces externos
Sitio web oficial: https://github.com/features/copilot