Primerjalna analiza orodij umetne inteligence za generiranje programske kode: učinkovitost, varnost in vpliv na razvoj aplikacijNovak, David (Avtor) Šumak, Boštjan (Mentor) umetna inteligencageneriranje kodeproduktivnost razvijalcevvarnost kodeDiplomsko delo obravnava uporabo generativne umetne inteligence pri generiranju programske kode. Namen raziskave je bil primerjati orodja ChatGPT, GitHub Copilot, Microsoft Copilot, DeepSeek in Grok pri reševanju manjših implementacijskih nalog v programskem jeziku Python. Orodja so bila primerjana glede na natančnost, robustnost, berljivost in čas generiranja začetne programske rešitve. Raziskava je vključevala eksperimentalno testiranje petih programskih nalog in anketni ter intervjujski del. Rezultati kažejo, da se orodja razlikujejo predvsem pri obravnavi napak, strukturiranosti kode in hitrosti generiranja. Orodji DeepSeek in GitHub Copilot sta ustvarili bolj robustne in strukturirane rešitve, orodje Grok pa je izstopalo po krajšem času generiranja. Rezultati ne predstavljajo neposredne mere celotne produktivnosti razvijalca, saj celoten čas dokončanja naloge ni bil merjen.[D. Novak]20262026-06-22 17:18:41Diplomsko delo/naloga98583UDK: 004.8(043.2)COBISS_ID: 289390083sl