Explicación y ejemplos de uso del desarrollo de software asistido por IA

Ahora que disponemos de herramientas de IA para todo tipo de usos, como la generación de texto, imágenes, código e incluso vídeo, se ha convertido en norma que muchas herramientas de desarrollo de software incorporen capacidades de IA en el proceso.

El desarrollo de software asistido por IA pretende agilizar el proceso de desarrollo, la resolución de problemas y estimular la innovación. También se considera una forma excelente de conseguir más desarrollo con los recursos asignados.

Aunque el desarrollo de software asistido por IA sin duda optimiza varios aspectos del desarrollo de software, sigue siendo “poco fiable”, ya que capta sesgos o alucina. Puede ser impresionante, pero aún tiene que demostrar que puede sustituir totalmente el ingenio de los desarrolladores humanos.

¿Qué es el desarrollo de software asistido por IA?

El desarrollo asistido por IA consiste en integrar herramientas y técnicas de inteligencia artificial (IA) en el proceso de desarrollo de software.

Esta integración aprovecha los modelos de aprendizaje automático y los algoritmos de IA para la gestión de proyectos, la optimización del rendimiento, la comprensión del lenguaje natural, las sugerencias de código, los tests automatizados y el análisis de código.

Aspectos clave del desarrollo de software asistido por IA

El desarrollo de software asistido por IA es un campo de evolución rápida que aprovecha la inteligencia artificial para mejorar varios aspectos del ciclo de vida del desarrollo de software. He aquí algunos aspectos clave:

Generación de código y autocompletado

• Sugerencias de código inteligentes: Herramientas como GitHub Copilot utilizan modelos de aprendizaje automático para ofrecer sugerencias de codificación asistidas por IA en tiempo real, lo que acelera considerablemente el proceso de codificación.
• Generación de plantillas: La IA puede generar código repetitivo, lo que permite a los desarrolladores centrarse en los aspectos más complejos y exclusivos de sus proyectos.

Detección y corrección de errores

• Análisis estático: Las herramientas de análisis estático basadas en IA pueden identificar posibles errores, vulnerabilidades de seguridad y de codigo que huele analizando el código base.
• Depuración automatizada: La IA puede ayudar a diagnosticar y corregir errores sugiriendo posibles soluciones basadas en datos y patrones de historial.

Testing y control de calidad

• Generación automatizada de tests: La IA puede generar automáticamente tests unitarios, tests de integración y tests end-to-end, garantizando una cobertura completa de los tests.
• Optimización de los tests: La IA puede priorizar y optimizar los casos de test para centrarse en las partes más críticas de la aplicación, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para los tests.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

• Análisis de requisitos: La IA puede analizar e interpretar requisitos en lenguaje natural, convirtiéndolos en especificaciones técnicas o incluso en estructuras de código iniciales.
• Documentación: La IA puede generar y mantener la documentación mediante la comprensión de los cambios y actualizaciones del código, garantizando que la documentación esté siempre actualizada.

DevOps e integración continua/despliegue continuo (IC/DC)

• Despliegue automatizado: La IA puede gestionar y optimizar los procesos de despliegue, garantizando lanzamientos eficientes y sin contratiempos.
• Supervisión y detección de anomalías: La IA puede supervisar el rendimiento del sistema y detectar anomalías en tiempo real, lo que permite resolver los problemas de forma proactiva.

Refactorización y optimización del código

• Optimización del rendimiento: La IA puede analizar el código en busca de cuellos de botella en el rendimiento y sugerir optimizaciones.
• Refactorización del código: La IA puede refactorizar automáticamente el código para mejorar la legibilidad, el mantenimiento y el cumplimiento de las normas de codificación.

Aprendizaje y desarrollo de habilidades

• Aprendizaje personalizado: La IA puede proporcionar rutas y recursos de aprendizaje personalizados basados en las habilidades y el progreso actuales de un desarrollador. En ocasiones, los desarrolladores pueden quedarse atascados durante el desarrollo de una aplicación, lo que requiere un aprendizaje rápido y eficiente aprendizaje con herramientas asistidas por IA.
• Revisiones del código y comentarios: La IA puede ayudar en las revisiones de código proporcionando comentarios constructivos y resaltando áreas de mejora.

El desarrollo de software asistido por IA pretende aumentar la productividad, mejorar la calidad del código y agilizar el proceso de desarrollo. Sin embargo, es esencial que los desarrolladores se mantengan informados sobre las limitaciones y consideraciones éticas de la codificación asistida por IA.

Esencialmente, la IA actúa como un asistente virtual con una memoria expansiva y casi perfecta, que se utiliza en forma de herramientas especializadas para acortar el tiempo que se tarda en realizar ciertas tareas laboriosas, automatizables y/o monótonas.

Aplica las mejores prácticas mientras que permite a los equipos cumplir los plazos de producción. Te preguntas qué problemas concretos de programación requieren el uso de IA para resolverlos?

Bueno, deberías “aprender la solución/lenguaje/tecnología; explicar los requisitos, desglosar y planificar las tareas de desarrollo; encontrar y aportar soluciones; desarrollar; crear tests unitarios; refactorizar; resolver problemas; revisar el código; crear la documentación; etc.”. según Vitali Vishneuski, Director de Entrega de EngX Expert.

Ventajas del desarrollo de software asistido por IA

Al examinar este tema, surge inevitablemente la pregunta: cómo cambiará la IA el desarrollo de software? Para entenderlo, empecemos por ver las ventajas que promete:

Aumento de la productividad

• Escritura de código más rápida: La programación asistida por IA aprovecha las herramientas para generar fragmentos de código, completar el código y sugerir mejoras, lo que permite a los desarrolladores realizar tareas repetitivas o monótonas con mayor rapidez.
• Tareas repetitivas automatizadas: Puede automatizar tareas rutinarias (a menudo monótonas). Por ejemplo, se puede automatizar el formateo de código, la refactorización y la generación de código repetitivo, liberando a los desarrolladores para que se centren en cuestiones más complejas.

Mejora de la calidad del código

• Detección de errores: La IA puede identificar posibles fallos, vulnerabilidades de seguridad y olores en el código en una fase temprana del proceso de desarrollo, lo que se traduce en un código más sólido y seguro.
• Normas de codificación coherentes: Las herramientas de IA pueden hacer cumplir las normas de codificación y las mejores prácticas, garantizando una base de código coherente.

Mejor gestión de los proyectos

• Automatización de tareas: La IA puede automatizar tareas de gestión de proyectos como la asignación de tareas, el seguimiento del progreso y las actualizaciones de estado, haciendo que la gestión de proyectos sea más eficiente.
• Predicción del riesgo: La IA puede analizar datos históricos para predecir posibles riesgos y cuellos de botella, lo que permite una gestión proactiva.

Reducción de costes

• Reducción del tiempo de desarrollo: Al automatizar muchos aspectos del proceso de desarrollo, la IA ayuda a reducir el tiempo total necesario para desarrollar software, lo que supone una reducción de costes.
• Asignación optimizada de recursos: La IA puede ayudar a planificar y utilizar mejor los recursos, reduciendo el despilfarro y mejorando la eficiencia.

Mayor colaboración

• Mejora de la comunicación: Los chatbots y asistentes virtuales con IA pueden facilitar una mejor comunicación entre los miembros del equipo, proporcionando respuestas instantáneas a las consultas y garantizando que todos estén en la misma página.
• Intercambio de conocimientos: La IA puede ayudar a gestionar y recuperar conocimientos de grandes bases de código y documentación, facilitando a los miembros del equipo el acceso a la información pertinente.

Innovación y creatividad

• Generación de ideas: La IA puede ayudar en el brainstorming y la generación de nuevas ideas, aportando diferentes perspectivas y soluciones.
• Exploración de alternativas: La IA puede sugerir múltiples formas de resolver un problema, lo que permite a los desarrolladores explorar varios enfoques y elegir el mejor.

Supervisión y mantenimiento en tiempo real

• Detección de anomalías: La IA puede supervisar continuamente el rendimiento del sistema y detectar anomalías en tiempo real, lo que permite un mantenimiento proactivo.
• Mantenimiento predictivo: La IA puede predecir posibles fallos del sistema y sugerir medidas preventivas, reduciendo el tiempo de inactividad.

IA ética y responsable

• Detección de sesgos: La IA puede ayudar a identificar y mitigar los sesgos en el código y los algoritmos, fomentando la equidad y la inclusión.
• Directrices éticas: La IA puede ayudar a garantizar que el desarrollo de software cumpla las directrices éticas y las normas del sector.

Experiencia de usuario mejorada

• Análisis del comportamiento de los usuarios: La IA puede analizar el comportamiento y los comentarios de los usuarios para sugerir mejoras en el software y los sitios web, lo que se traduce en una mejor experiencia de usuario.
• Funciones personalizadas: La IA puede ayudar a crear características y funcionalidades personalizadas basadas en las preferencias y el comportamiento del usuario.

En resumen, el desarrollo de software asistido por IA ofrece una amplia gama de beneficios que pueden conducir a soluciones de software más eficientes, de alta calidad e innovadoras. Sin embargo, es esencial utilizar estas herramientas de forma responsable, teniendo en cuenta las implicaciones éticas y las posibles limitaciones.

Una consecuencia de esta nueva tecnología se ha reducido a averiguar cómo aumentar su productividad con herramientas de IA.

Entonces, ¿qué tipos de tareas de desarrollo se volvieron mucho más fáciles de resolver cuando se hizo posible utilizar la Inteligencia Artificial? “Todo. Pero debes entender que la IA no añade esfuerzo a tu trabajo; multiplica tus esfuerzos. Consigue aumentar el rendimiento de como aplicas tus habilidades.Tienes que controlar e integrar los resultados de las herramientas de IA. Leer tu código”. responde Vitali V.

El futuro de la ingeniería de software asistida por IA

El futuro de la ingeniería de software asistida por IA está destinado a ser transformador y a mejorar significativamente la productividad, la calidad y la innovación. La IA permitirá una generación de código más avanzada, facilitando la conversión de descripciones en lenguaje natural en código funcional.

Las herramientas de colaboración serán más inteligentes y facilitarán la retroalimentación en tiempo real y la programación virtual en parejas. La gestión de proyectos será más eficiente gracias a la IA, que se encargará de la asignación de tareas, la gestión de recursos y la predicción de riesgos.

Las pruebas y la garantía de calidad experimentarán mejoras gracias al código autorreparable y las pruebas continuas. Los procesos DevOps se automatizarán aún más, optimizando los conductos ID/DC y la supervisión del rendimiento en tiempo real.

Las experiencias personalizadas de los desarrolladores se adaptarán mediante el aprendizaje adaptativo y entornos de desarrollo personalizables. Las consideraciones éticas se gestionarán mejor con la mitigación de prejuicios impulsada por la IA y el cumplimiento de la normativa.

A medida que las tecnologías se hacen más visibles, vemos se desvelan los mitos de la IA. El temor predominante es que la IA pueda sustituir a nuestra futura mano de obra y que incluso los trabajos que requieren un aprendizaje constante y años de experiencia, como los desarrolladores de software, estén en peligro.

Sin embargo, las limitaciones de la IA hacen que siga considerándose un “ayudante” o un “acelerador” y no tanto un sustituto de las personas altamente cualificadas y creativas.

La IA fomentará la innovación a través del diseño generativo y la programación exploratoria, y se integrará a la perfección con tecnologías emergentes como la computación cuántica y el IoT. En general, la IA aumentará las capacidades humanas, haciendo que el desarrollo de software sea más accesible e inclusivo, al tiempo que garantiza altos estándares de seguridad y cumplimiento.

Si quieres saber si los programadores experimentados o los novatos son más propensos a utilizar la IA en el desarrollo de software, Vitali V. responde, “Recomiendo encarecidamente a los programadores experimentados que utilicen las herramientas de IA de cualquier modo, ya sea completando código o por chat. También recomiendo a los novatos que utilicen las herramientas de IA con atención y que prefieran el modo chat para aprender, buscar y hacer brainstorming.”

Aprende el uso eficaz de la IA para el desarrollo de software en los cursos de EngX

El principal objetivo del programa Engineering Excellence, o EngX, creado en 2014, es proporcionar a los ingenieros de software de EPAM los recursos, equipos y servicios que necesitan para mejorar la calidad de su desarrollo de software.

Por el momento, EngX es un programa de eficacia probada que fomenta las prácticas óptimas de ingeniería en todo EPAM.

Si deseas obtener más información sobre el uso eficaz de la IA en la ingeniería de software, considera la posibilidad de inscribirte en Ingeniería de software asistida por IA de EngX. Con este curso, aprenderás sobre:

• Fundamentos del LLM;
• Tareas de desarrollo;
• GitHub Copilot y ChatGPT;
• Documentación de proyecto;
• Ingeniería rápida
• Tests de desarrollo.

¿Te preguntas para quién es relevante la mejora de sus conocimientos sobre el uso de la IA en el desarrollo de software? “Es un nuevo enfoque de tendencia en el desarrollo de software, y no muchos desarrolladores están familiarizados con él. Desde esta perspectiva, creo que este curso puede ser relevante para todos los ingenieros que quieran mantenerse en la demanda y aumentar su productividad.” Vitali Vishneuski, Director de Entrega, EngX.