Vedi anche: Introduzione agli strumenti IA per l'analisi dei dati

Gli assistenti IA integrati negli ambienti di sviluppo, come Codeion (ora Windsurf), GitHub Copilot, o Gemini Code Assist sono strumenti IA specializzati per il coding, addestrati su enormi quantità di codice open source, repository pubblici e documentazione tecnica. Durante questo processo di addestramento, l'IA impara a riconoscere pattern, strutture e convenzioni comuni nel codice di diversi linguaggi di programmazione.

La specializzazione e l'integrazione nell'IDE li rendono molto più efficienti rispetto ad una chat generica, ma non vi forniranno le previsioni del tempo o la ricetta della torta di mele .

Una volta installati e/o impostati nell'IDE, essi cercano di "indovinare" cosa stiamo facendo sulla base di quello che stiamo scrivendo, e, in tempo reale, offrono suggerimenti contestuali (come "testo fantasma"). In genere, per accettare un suggerimento si preme il tasto Tab, e per ignorarlo basta continuare a scrivere (ed ecco perché si chiama "fantasma").

È anche possibile usare un commento come prompt per descrivere ciò che si vuole, e l'assistente cercherà di generare il codice corrispondente. Ad esempio, scrivendo

# Calcola la media della variabile X

alla riga successiva, il modello suggerirà la funzione relativa, ovvero mean(X).

Nell'analisi dei dati, gli usi tipici degli assistenti IA includono:

• Completamento automatico del codice;
• Completamento di attività ripetitive come i commenti;
• Suggerimenti di codice basati sul contesto;
• Generazione di codice ripetitivo, come cicli o funzioni;
• Esplorazione di nuove API e librerie.

Anche se il completamento del codice o la creazione di blocchi di codice possono sembrano "manna dal cielo" --- per chi non sa nulla del linguaggio che sta usando (o dell'IDE, persino), all'inizio possono creare parecchia confusione.

Oltre al fatto che, come già detto per le chat, non sempre i suggerimenti sono pertinenti o corretti, essi "indovinano" su base probabilistica: pertanto, in uno script vuoto, a fronte di un commento quale # creo un vettore numerico, l'assistente potrebbe suggerire [1, 2, 3 ...] (un vettore numerico in Python), invece che c(1, 2, 3 ...) (un vettore numerico in R). Python è infatti più usato di R, e quindi è il linguaggio più probabile.

I suggerimenti, inoltre, possono sovrapporsi all'autocompletamento già presente negli editor o ai suggerimenti dell'aiuto. E' un po' come scrivere mentre scrive anche Chat GPT o Gemini, e questo all'inizio può essere complicato da gestire.

Esempio di funzionamento in questo video 🎞️ (Google Drive, si apre in altra scheda; ricordati di attivare i sottotitoli).

RStudio al momento non integra nessun assistente gratuito, ma solo GitHub Copilot, nelle versioni Educational e Business. La chat è disponibile mediante il pacchetto chattr che apre un'interfaccia dedicata (app Shiny) e può usare automaticamente l'eventuale integrazione Copilot attiva (o altri modelli configurabili; per dettagli, si veda il post sul blog ufficiale ; si veda anche chattr).

L'abbonamento Educational di GitHub Copilot è gratuito per gli studenti e gli insegnanti, e offre l'accesso completo a tutte le funzionalità, compresi i modelli avanzati (a scelta, nella chat, sono disponibili, oltre a GPT, anche Claude e Gemini).

Per ottenere l'abbonamento, è necessario creare un account GitHub con un indirizzo email scolastico e universitario, e poi seguire una procedura di verifica dell'appartenenza istituzionale che -- al momento in cui scrivo -- è alquanto complicata e invasiva della privacy (secondo me, ma credo anche secondo la nostra sensibilità di europei).

Per chi ha o può ottenere l'accesso, l'uso diretto in RStudio di GitHub Copilot Educational è naturalmente l'opzione più comoda, ma non è l'unica, per chi sia disposto a provare altre IDE.

La tabella che segue mette a confronto i due assistenti IA più noti, GitHub Copilot e Gemini Code Assist, per quanto riguarda i limiti di utilizzo e le integrazioni disponibili in RStudio e VS Code.

La selezione di seguito proposta si basa sulle capacità dei modelli di usare l'italiano nella comprensione e nella produzione dei testi (es.: i commenti), e sulla disponibilità di piani gratuiti, non di prova, per l'uso personale o didattico, che consentano di testarne le funzionalità senza dover investire in un abbonamento. Ad uso e consumo, evidentemente di student* e insegnanti, nonché di principianti un po' più “avventuros*”.

Confronto fra GitHub Copilot e Gemini Code Assist, in RStudio e VS Code (Aprile 2025)

I 2.000 completamenti di codice al mese di Copilot sono chiaramente molti meno dei 6.000 al giorno di Gemini, ma si tratta comunque di un numero abbastanza elevato per un uso personale non intensivo. Di contro, il numero di richieste per la chat è molto limitato (50 al mese contro le 240 al giorno di Gemini). Poiché all'inizio è probabile che la chat sarà molto più usata del completamento del codice, questo limite può essere raggiunto facilmente.

In ogni caso, per sperimentare con assistenti che non siano GitHub Copilot, è inevitabile provare un'altra IDE, ad esempio VS Code (Visual Studio Code; open source e gratuito), che integra entrambi gli assistenti IA (e altri) nella versione Personal / Free.

Il workflow è abbastanza semplice in quanto i progetti vengono gestiti in modo simile (in cartelle dedicate), ed è quindi possibile passare da uno all'altro senza troppi problemi. Anzi, è possibile tenere aperto lo stesso progetto in entrambi gli IDE, facendo solo attenzione a salvare il file modificato in uno, prima di lavorare nell'altro, per evitare conflitti e perdite di dati.

Usando RStudio come IDE primaria, è possibile lavorare sui file R in VS Code in due modi:

1. Modo "semplice": Aprire un singolo script R (.R) con VS Code (File > Open File...) come quando si apre un file in un programma diverso da quello che lo ha generato.

2. Buona pratica: Aprire in VS Code l'intera cartella del progetto RStudio (File > Open Folder...), che verrà interpretata da VS Code (e dagli assistenti) per quello che è, cioè un progetto di analisi. Aprire la cartella è generalmente consigliato per progetti più strutturati, in quanto gli assistenti al codice interpretano tutti i file del progetto come "contesto".

Gran parte del codice su cui questi modelli sono addestrati è open source. Il codice open source è generalmente rilasciato sotto una licenza specifica che impone di dichiararne l'uso e di distribuire le modifiche o le opere derivate anch'esse in formato aperto. È fondamentale rispettare queste licenze quando si utilizza codice suggerito da un code assistant, specialmente in progetti complessi, destinati alla distribuzione pubblica.

Molti assistenti IA, soprattutto quelli progettati per la generazione di codice, sono ora in grado di integrare (parzialmente) riferimenti e citazioni quando necessario. Questo è particolarmente vero quando il codice generato si basa su librerie, framework o esempi specifici. Copertura e affidabilità delle citazioni non è però ancora garantita al 100%.