IA para la productividad de los desarrolladores: Una forma sencilla de mejorar la calidad y velocidad del trabajo

A estas alturas, ya habrás interactuado con la IA o, como mínimo, con algún elemento generado con IA. Muchos usuarios tienen claro que ofrece la ventaja de la velocidad, crucial para mejorar la productividad. Todas esas tareas manuales, repetitivas y monótonas que tenías que hacer se pueden automatizar.

Un estudio de McKinsey descubrió que los desarrolladores de software pueden completar las tareas de codificación hasta dos veces más rápido usando la IA Generativa. Además, los beneficios se extienden a la creación de una experiencia de desarrollador que no solo atrae, sino también retiene el talento, dado que a nadie le gusta hacer el trabajo pesado.

Para aprovechar todo el potencial de esta disruptiva tecnología, analizamos cuáles son los posibles beneficios, qué dicen otros desarrolladores al respecto, qué cabe esperar, algunos ejemplos, y las mejores herramientas de IA para la productividad de los desarrolladores.

He hablado con Aliaksandr Trafimenka, quien dirige proyectos innovadores y es mentor de talentos tecnológicos en EPAM, quien me ha ofrecido su visión sobre este transformativo curso de EngX.

¡Vayamos al punto!

¿Qué es la productividad de los desarrolladores y cómo podemos medirla?

Como el término lo indica, la productividad de los desarrolladores se refiere tanto a la eficacia como a la eficiencia con la que los desarrolladores de software completan sus tareas y entregan software de alta calidad. Para medirla, nos centramos en factores como la calidad del código, la gestión del tiempo, la capacidad para resolver problemas, la colaboración, etc.

Algunas de las métricas principales utilizadas en la industria para medir la productividad son:

1. Duración del ciclo ­— Esta métrica estima cuánto tarda tu equipo en pasar del primer commit al lanzamiento en producción.
2. Plazo de entrega — Mide el tiempo que se tarda desde concebir un proyecto a verlo terminado.
3. Frecuencia de despliegue — Esta métrica lleva la cuenta de la frecuencia con la que tus equipos entregan su código.
4. Rotación de Código — Muestra la frecuencia y el número/volumen de cambios en la base de código principal.
5. Tiempo medio de recuperación — También abreviado como MTTR, este parámetro mide el tiempo medio que se tarda una falla en recuperarse.
6. Satisfacción laboral — Esta métrica evalúa la moral y la salud general del equipo de desarrollo.

Aunque la medición de la productividad es esencial, debe usarse criteriosamente, ya que a veces puede ser engañosa si es leída incorrectamente. Por ejemplo, medir la cantidad de líneas de código no es la mejor manera de medir la productividad, ya que este valor no está necesariamente correlacionado con el valor del código.

En última instancia, las métricas deben utilizarse en conjunto con las herramientas disponibles, para averiguar dónde hay obstáculos en el flujo de trabajo, y eliminarlos para que los ingenieros puedan trabajar a su mejor nivel.

Factores que afectan la rapidez y calidad del trabajo de un programador

Para resaltar aún más el carácter transformacional de la integración de la IA en el flujo de trabajo de un programador, he aquí algunos de los factores que afectan la velocidad y la calidad del trabajo, en un sistema que carece de IA:

1. Complejidad del código: A veces puede ser difícil de entender, mantener y modificar, lo que ralentiza las tareas de desarrollo y aumenta el riesgo de cometer errores.
2. Documentación eficaz: Con una buena documentación, todos los programadores pueden entender a, y trabajar con, el código base de forma más eficiente. Esto ayuda a acelerar el desarrollo y obtener buenos resultados.
3. Revisión de código: Revisar el código con regularidad puede ayudar a detectar problemas en una fase temprana, garantizando que las correcciones se apliquen antes que los errores creen más problemas en el futuro. Garantiza la calidad, pero también toma tiempo.
4. Pruebas automatizadas: Con las pruebas automatizadas, los programadores pueden detectar regresiones y errores para garantizar que los cambios en el código no afecten negativamente la base de código existente.
5. Integración y entrega continua: Las prácticas CI/CD son aplicadas por equipos que buscan acelerar el desarrollo, mediante la integración frecuente y el despliegue automático de su código. Esta práctica puede acelerar los lanzamientos y mejorar la calidad.
6. Formación y desarrollo de competencias: El aprendizaje continuo y el desarrollo de competencias son necesarios para que los programadores puedan permanecer actualizados con las últimas tecnologías y las mejores prácticas. Esta práctica garantiza que mantengan altos niveles de profesionalidad.
7. Entorno de trabajo: Un entorno de apoyo y colaboración puede incrementar la productividad y la moral. Los programadores satisfechos trabajan a su mejor nivel, entregando un producto fiable.

Hay más retos, algunos más personales que otros, que afectan la rapidez y fiabilidad con la que los programadores pueden entregar su trabajo, pero todos se centran en el ciclo de desarrollo y en la eliminación de todos los obstáculos (internos y externos) que impiden su buen funcionamiento.

Aquí es donde entran en juego las herramientas GenAI.

Me gustaría saber: ¿qué papel desempeña la IA en la mejora de la productividad de la programación? ¿Es posible conseguir, de parte de un desarrollador moderno, un trabajo eficaz sin el uso de la IA?

Esto es lo que dijo Trafimenka:

La IA ha cambiado las reglas del juego en el ámbito del desarrollo de software, impulsando significativamente la productividad de la programación. Mejora el pensamiento crítico y la resolución de problemas, proporcionando información basada en datos, ayuda a generar rápidamente nuevos métodos, clases y módulos, y ayuda a escribir y revisar el código para garantizar que cumpla con las buenas prácticas de software. Las herramientas de IA también agilizan la depuración, al identificar y solucionar problemas rápidamente, automatizar la documentación y generar historias de usuario claras y concisas.

En cuanto a la segunda pregunta, aunque todavía es posible que los desarrolladores trabajen eficazmente sin IA, se estima que se perderían importantes beneficios en productividad. La IA mejora la velocidad, precisión y eficiencia, lo que la hace cada vez más vital para continuar siendo competitivos e innovadores en el vertiginoso entorno tecnológico actual.

Ventajas del uso de la IA generativa en la mejora de la productividad de los desarrolladores

La IA generativa presenta muchas ventajas para los desarrolladores. A continuación, te explicamos cómo puedes utilizar las herramientas de IA para la productividad de los desarrolladores y tecnologías para mejorar tu rendimiento:

1. Aumenta tu creatividad: La IA generativa puede utilizarse como catalizador de la creatividad humana, permitiendo a los desarrolladores crear soluciones y enfoques novedosos para roblemas complejos.
2. Aceleración de ciclos de desarrollo: La GenAI permite automatizar el proceso de código de rutina, lo que permite a los desarrolladores centrarse en el diseño de alto nivel y la resolución de problemas, acelerando el ciclo de desarrollo desde el concepto a la implantación.
3. Mejora de la calidad del código: Las herramientas de IA pueden sugerir prácticas de optimización del proceso de codificación y refactorizar código existente, haciéndolo más fácil de mantener y mejorando su calidad.
4. Reducción de la carga cognitiva: Los desarrolladores suelen tener que hacer malabarismos con múltiples responsabilidades, lo que puede resultar bastante agotador mentalmente. Con la IA, las tareas secundarias pueden hacerse mucho más rápido, reduciendo tanto el estrés como los errores.
5. Democratización de los conocimientos: Con la llegada de la IA generativa a la educación,los no programadores han descubierto que también pueden participar en los aspectos de ideación y resolución de problemas  en el ciclo de desarrollo, algo en lo que antes no podían hacer. Esto nivela el campo de juego dentro de toda la industria, para que empresas y organizaciones más pequeñas puedan competir a un alto nivel.

Si la IA puede ayudarte a  trabajar más rápido y mejor, esto beneficia a tu empresa a reconocer este potencial y aprovecharlo para tus objetivos.

Desventajas en el uso de la IA para aumentar la productividad de los ingenieros de software

Aunque utilizar IA para la productividad de los desarrolladores puede suponer un gran impulso para ti, hay algunos escollos que debes tener en cuenta. Hablemos de algunos de los más desafiantes:

1. Calidad y fiabilidad — GenAI aún sufre de errores ocasionales, malentendidos y un fenómeno que se ha comparado con "alucinar", en el que inventa código. Como resultado, estas herramientas las utilizan mejor los desarrolladores que se manejan en su campo y pueden comprobar su trabajo. En resumen, es necesario mantener una supervisión humana.
2. El peligro del exceso de confianza — Existe el riesgo de que los desarrolladores se vuelvan demasiado dependientes de la IA generativa para la creación de contenidos. Esto puede repercutir negativamente en sus habilidades fundamentales y, en algunos casos, fomentar un ambiente de complacencia. Este entorno puede hacer que los desarrolladores asuman que el código de IA es siempre correcto.
3. Malinterpretar las limitaciones de la IA — Al oír la descripción de estos modelos de IA por parte de sus fans acérrimos, se pensaría que tu trabajo como desarrollador se ha acabado, porque parece que pueden hacerlo todo. Pero no es así. Siguen necesitando la intervención humana, y un uso inadecuado puede producir resultados indeseados o desastrosos.
4. Cuestiones de seguridad — Dado que las IA se entrenan con datos y código escritos por humanos, pueden incorporar errores y vulnerabilidades de seguridad al código que generan. Los desarrolladores deben tener cuidado con esto.
5. Cuestiones de propiedad intellectual — Podría plantearse la cuestión de "a quién pertenece el código generado por la IA", especialmente si se la entrena con datos protegidos por derechos de autor.
6. Retos de personalización — Adaptar el código generado por la IA a las necesidades específicas de tu proyecto puede ser todo un reto, ya que lo que entrega puede no ajustarse perfectamente a lo que su proyecto necesita.

Dadas todas las preocupaciones aquí expresadas, le pregunté a Trafimenka si el AI in EngX AI-supported course tiene alguna preparación para los alumnos que están aprendiendo a utilizar las tecnologías. Esto es lo que nos tiene que decir:

El curso deEngX aborda varios retos clave a los que suelen enfrentarse los desarrolladores a la hora de utilizar la IA. En primer lugar, comprender todo el potencial y las limitaciones de la IA puede resultar complejo. El curso ofrece una visión exhaustiva de las capacidades de la IA, para que los desarrolladores sepan cuándo y cómo utilizarla con eficacia.

La GenAI en la ingeniería de prompts es otra área en la que muchos tienen dificultades. Elaborar instrucciones eficaces para obtener respuestas útiles de la IA es crucial, y este curso profundiza en las técnicas necesarias para dominar esta habilidad, permitiendo una mejor comunicación con los modelos de IA.

Integrar las herramientas de IA en los flujos de trabajo existentes suele ser complicado. Este curso ofrece consejos prácticos para incorporar la IA a la perfección en las tareas diarias, mejorando la productividad sin causar interrupciones. Esto ayuda a los desarrolladores a aprovechar las ventajas de la IA, manteniendo sus procesos actuales.

La depuración y la resolución de problemas pueden mejorar considerablemente con la IA, pero solo si se utiliza correctamente. El curso enseña técnicas de resolución de problemas rápidas y precisas usando IA, lo que facilita la identificación y resolución de problemas en poco tiempo.

La documentación es otra área en la que la IA puede ahorrar tiempo, pero es esencial saber cómo automatizar este proceso de forma eficaz. En este curso, se explica cómo configurar y utilizar la IA para generar documentación automática, garantizando que los desarrolladores puedan mantener su documentación completa y actualizada con mínimo esfuerzo.

Por último, la creación de historias de usuario precisas es crucial para la alineación del proyecto, y la IA también puede ayudar en esto. El curso muestra cómo generar rápidamente historias de usuario claras y precisas utilizando IA, garantizando que el desarrollo se mantenga alineado con los requisitos del proyecto.

Al abordar estos retos, el curso de EngX dota a los desarrolladores de los conocimientos necesarios para utilizar la IA con eficacia, aumentando la productividad y haciendo más eficientes sus procesos de trabajo.

Cómo utilizar la IA generativa para la productividad de los desarrolladores. Ejemplos prácticos

Sería de mucha ayuda saber dónde puede ser utilizada la GenAI. Para ello, repasamos algunos escenarios en los que podrías utilizar esta tecnología con gran efecto.

Escenario 1: Refactorización para microservicios

Una organización quiere pasar de una arquitectura monolítica a una basada en microservicios.

Aplicación: GenAI ayuda a identificar los componentes que pueden aislarse como microservicios, y genera los andamios de código necesarios para la nueva arquitectura.

Escenario 2: Documentación del código

Un proyecto ha acumulado una cantidad significativa de código sin documentar.

Aplicación: GenAI puede generar automáticamente una extensa documentación, originada en el código base, lo que facilita enormemente tanto el mantenimiento como la incorporación de nuevos desarrolladores.

Escenario 3: Pruebas automatizadas y control de calidad

Un equipo de control de calidad necesita crear un conjunto completo de pruebas para una nueva aplicación.

Aplicación: GenAI despliega automáticamente varios casos de prueba, incluidos casos límite, para garantizar que el proceso sea completo y fiable.

Los escenarios no acaban aquí; lo que puedas hacer con estas herramientas depende de ti, de tu habilidad e imaginación. Otras posibilidades son: conversión de lenguaje natural a código, revisión de código, actualización y aprendizaje personalizados con herramientas asistidas por IA, depuración y resolución de errores, optimización del rendimiento, y mucho más.

Herramientas de IA para la productividad de los desarrolladores

En 2024, el mercado de herramientas de IA se ha disparado con el lanzamiento de herramientas más recientes, mejores, más rápidas y más fiables. Estas son algunas de las más utilizadas:

GitHub Copilot

La herramienta GitHub Copilot se ha entrenado en extensos conjuntos de datos de código, lo que le confiere capacidades, incluyendo la conversión de prompts de lenguaje natural a sugerencias de código en varios lenguajes de programación. Puede integrarse con varios IDE y ofrece a los usuarios recomendaciones contextuales para acelerar el proceso de codificación.

OpenAI ChatGPT

Esta es la herramienta con la que la mayoría de los usuarios están familiarizados y, aunque se utiliza principalmente para funciones de escritura e investigación, también es capaz de codificar, ofreciendo complementos de código, explicaciones e incluso interacciones conversacionales para guiar a los desarrolladores a través de diversas tareas de codificación.

Tabnine

Tabnine es un modelo de aprendizaje automático que puede desplegarse para ayudar a completar código, basándose en la base de código actual de un desarrollador. Es compatible con varios idiomas (más de 25) y puede integrarse con varios IDE.

Mutable.ai

Mutable.ai es una potente herramienta de refactorización, generación de pruebas y sugerencias de código. Se presenta como una herramienta para mejorar la calidad y la eficiencia del código.

Stepsize AI

Stepsize está dedicado a la gestión y el seguimiento de la deuda técnica, directamente dentro de su editor de código. Los equipos pueden utilizarlo para priorizar y abordar los problemas de salud del código base, de forma rápida y sencilla.

Cody AI

Cody AI es un programador de par virtual que te ofrece revisiones de código en tiempo real y sugerencias para mejorar la calidad del código, ahorrando tiempo en revisión y mantenimiento.

Cursor

Se trata de un IDE con funciones de chat, generación, edición y depuración. Es un fork de VSCodium, lo que significa que la interfaz es similar a VS Code, una ventaja adicional para los usuarios de este último distro.

Replit Ghostwriter Chat

Se trata de un asistente web integrado en Replit, con chat, autocompletado de frases, y depuración en tiempo real integrados. Funciona con OpenAI para chat, y con el sistema operativo replit-code-v1-3b para autocompletado.

Hay literalmente cientos de herramientas que puedes usar para varios aspectos del desarrollo, incluyendo clientes en Git, software de pruebas, motores de búsqueda, agentes de PR, generadores de UI, asistentes, asistentes en shell, modelos fundacionales, documentación, IA generativa visual y mucho más.

Hablando de las herramientas que se les presentarán a los estudiantes en el curso EngX de Ingeniería de Software Asistido por IA, Trafimenka expresó:

En el curso de EngX de Ingeniería de Software Asistido por IA, los estudiantes conocerán dos herramientas principales de IA que fueron diseñadas para aumentar significativamente la productividad: GitHub Copilot y ChatGPT.

GitHub Copilot es un avanzado asistente de código, basado en IA y desarrollado por GitHub. Se integra directamente en el entorno de codificación, ofreciendo sugerencias de código en tiempo real y en función del contexto. Con GitHub Copilot, los desarrolladores pueden escribir funciones completas, generar fragmentos de código y recibir sugerencias de mejora mientras escriben. Esta herramienta ayuda a los desarrolladores a escribir código más rápidamente, reducir errores y agilizar su flujo de trabajo.

ChatGPT, desarrollada por OpenAI, es otra potente herramienta. Entiende y genera texto similar al creado por humanos, basándose en las instrucciones que se le proporcionan. En este curso, los alumnos aprenderán a aprovechar ChatGPT para diversas tareas, como la lluvia de ideas, generación de documentación, resolución de problemas de codificación, e incluso depuración. ChatGPT actúa como un asistente virtual, proporcionando apoyo inmediato y mejorando la productividad general.

Al dominar GitHub Copilot y ChatGPT, los estudiantes podrán integrar la IA a la perfección en sus procesos de desarrollo, mejorando la eficiencia, la precisión y la calidad de su trabajo.

Aprende a mejorar la productividad de los desarrolladores de software en los cursos EngX asistidos por IA

Excelencia en Ingeniería (EngX) se fundó en 2014 para hacer frente a los retos diarios de desarrolladores, equipos y proyectos, proporcionando productos, herramientas y servicios necesarios para que los ingenieros de software puedan mejorar su rendimiento en la etapa de desarrollo.

 EngX es actualmente es un programa de eficacia probada, y un creador de tendencias en el sector de la ingeniería, dedicado a promover las mejores prácticas de ingeniería y ayudarte a aprender cómo aumentar tu productividad con herramientas de IA.

El Curso de EngX de Ingeniería de Software Asistido por IA está especialmente diseñado para ingenieros que desean aprender cómo utilizar la Inteligencia artificial para la productividad de los desarrolladores. Este curso proporciona un conocimiento profundo de los fundamentos de los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) que abarcan conceptos como IA,  ML, PNL y LLM.

Ofrece formación práctica sobre cómo utilizar eficazmente las Herramientas de productividad de IA para desarrolladores, como ChatGPT y GitHub Copilot, para tareas de desarrollo, documentación de proyectos, ingeniería de prompts, pruebas de desarrollo y mejoras generales en la productividad del desarrollo de software.