Comparación de la eficacia de asistentes de programación basados en inteligencia artificial: un estudio experimental entre Github Copilot, Tabnine y Qodo.Ai

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dc.contributor.advisorQuiñonez Ku, Víctor Xavier
dc.contributor.authorMora Barcia, Ángel Alexander
dc.date.accessioned2026-06-29T15:08:10Z
dc.date.available2026-06-29T15:08:10Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEste estudio evaluó experimentalmente GitHub Copilot, Tabnine y Qodo.Al mediante dieciocho proyectos en Java y JavaScript con tres niveles de complejidad. Se aplicó análisis estático con SonarQube y pruebas unitarias para evaluar calidad y eficacia del código generado. Ningún asistente dominó uniformemente. GitHub Copilot mostró superioridad estadísticamente significativa en correcciones (M=0.67, p=0.0467), mayor éxito en pruebas (92.50%) y consistencia entre niveles. Tabnine generó código más limpio, pero presentó fallos severos en tareas complejas. Qodo.Al demostró especialización en Java (100.00%), menor tiempo de desarrollo (9.17 min) y menor complejidad cognitiva. La eficacia depende del contexto: lenguaje, complejidad y prioridades de calidad. Este estudio aporta evidencia empírica para selección informada de herramientas.
dc.id.advisor0801628207
dc.id.author0804173813
dc.identifier.otherSI.261
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/49174
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Esmeraldas
dc.subjectJava (Lenguaje de programación)
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectProgramación (Computación)
dc.titleComparación de la eficacia de asistentes de programación basados en inteligencia artificial: un estudio experimental entre Github Copilot, Tabnine y Qodo.Ai
dc.typeArtículo científico
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Tesis- Ingeniería en Tecnología de la Información