Resumen de Propuesta de modelo de aceptación de la herramienta de autocompletado de código Tabnine
Raúl Tirado Onieva, José Amelio Medina Merodio 
Actualmente los programadores usan parte de su tiempo productivo buscando soluciones a sus tareas en internet. Además, otra parte del tiempo se pierde en trozos de código repetitivos, realizados anteriormente por otro miembro del equipo en algún momento de la etapa de desarrollo. Es en este momento donde las herramientas de autocompletado de código basadas en machine learning como Tabnine entran en juego, aumentando la productividad aportando predicciones de código, recomendaciones basadas en otras líneas de código provenientes de repositorios online o del equipo de trabajo, y predicciones basadas en los desarrollos del propio programador. En este trabajo se propone un modelo de aceptación para programadores de la herramienta Tabnine, en el que se analizan los factores que influyen en la decisión final de los usuarios para adoptar esta tecnología. De esta manera se podrán llegar a entender los puntos fuertes y débiles, y usando esta información poder entender la proyección y alcance de esta novedad.
