La mejor IA para la calidad de código: Herramientas y formas de aplicación

Por qué es tan importante la calidad del código y cómo la IA puede ayudar

La calidad del código es importante porque mejora su legibilidad, fiabilidad, eficacia, mantenimiento y reutilización. Ayuda a reducir y prevenir problemas, como errores y vulnerabilidades de seguridad.

Enfocarse en un código de alta calidad permite a los desarrolladores leerlo, comprenderlo y modificarlo con facilidad. En el mercado global actual, la calidad del código es el elemento diferenciador clave de una variedad de productos y servicios y, por tanto, puede ser aprovechado para generar confianza y fidelizar a los clientes.

La capacidad de los desarrolladores de software para mejorar la calidad del código evoluciona con los avances tecnológicos. La Inteligencia Artificial (IA) está a la vanguardia del próximo salto adelante.

La IA para la productividad de los desarrolladores ha surgido como una poderosa herramienta capaz de mejorar enormemente la calidad del código creado por desarrolladores. La IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar problemas, realizar análisis de código automatizados y ofrecer tanto recomendaciones de optimización como normas de codificación.

Analicemos varios escenarios en los que la IA innovativa es utilizada en la codificación para mejorar la calidad del código

Generación de código

La IA generativa en el desarrollo de software simplifica las tareas de desarrollo y ofrece a los desarrolladores sugerencias inteligentes y fragmentos de código que reducen significativamente las curvas de aprendizaje y de codificación.  necesarias para aprender las nuevas tecnologías. Facilitar el proceso ayuda a los desarrolladores a aumentar su productividad.

Revisión de código

Las herramientas de revisión de código basadas en IA complementan a los revisores humanos y mejoran la eficacia del proceso de revisión de código. Estas ayudan a identificar automáticamente posibles problemas, y a garantizar los estándares de codificación.

Permiten que los revisores humanos se centren en los aspectos de codificación que son más críticos. Esta simbiosis entre la IA y los evisores humanos ayuda a generar software de alta calidad.

Optiización del rendimiento

El software de IA para codificación puede ayudar a identificar cuellos de botella en el rendimiento, identificando áreas que utilizan más memoria de la necesaria o se ejecutan con lentitud. Una vez descubiertas, la IA sugerirá un uso más optimizado de la memoria o algoritmos perfeccionados, lo que mejorará la eficiencia del código.

Detección de errores

Los errores suponen un reto para los desarrolladores y requieren mucho tiempo y esfuerzo para solucionarlos. La IA proporciona ayuda en este sentido, identificando posibles errores y analizando el flujo de datos, la sintaxis y los patrones de código.

Aliaksandr Trafimenka, director de proyectos  de innovación y mentor de talentos tecnológicos en EPAM, ofrece la siguiente perspectiva sobre cómo mejorar la calidad del código con inteligencia artificial en tareas de testeo:

La IA ofrece varias formas de impacto para mejorar la calidad del código, haciendo que el proceso de desarrollo sea más eficiente y libre de errores.

Herramientas como GitHub Copilot ofrecen sugerencias en tiempo real. A medida que los desarrolladores escriben el código, Copilot ofrece fragmentos contextuales, funciones completas, y correcciones. Esto ayuda a los desarrolladores a escribir un código más limpio y eficiente desde el principio, reduciendo la probabilidad de errores y mejorando la calidad general del código base.

Para la revisión, algunas herramientas de IA como ChatGPT pueden analizar el código, identificar posibles problemas y sugerir mejoras. Este proceso de revisión automatizado garantiza que las normas de codificación y las buenas prácticas se sigan al pie de la letra, detectando errores e incoherencias que podrían pasar desapercibidos en las revisiones manuales.

La IA también desempeña un papel crucial en la depuración. Las herramientas de depuración basadas en IA pueden detectar rápidamente problemas en el código y ofrecer soluciones o sugerencias para corregirlos. Esta rápida identificación y resolución de problemas ayuda a mantener una base de código estable y fiable, acelerando el proceso de desarrollo.

Además, la IA puede automatizar la generación de pruebas unitarias y datos de prueba, garantizando pruebas con una cobertura extensa. Al crear automáticamente casos de prueba exhaustivos, la IA ayuda a identificar casos extremos y posibles errores en las primeras fases del ciclo de desarrollo.

Además, la IA puede ayudar a mantener una documentación precisa y actualizada. Las herramientas que generan y actualizan la documentación automáticamente garantizan que todos los aspectos del código estén bien documentados. Esto no solo ayuda a los nuevos desarrolladores a entender el código base con mayor rapidez, sino que también garantiza que cualquier cambio en el código se refleje en la documentación, reduciendo el riesgo de contener información obsoleta o incorrecta.

Al aprovechar estas capacidades de la IA, los desarrolladores pueden mejorar significativamente la calidad del código. Estas herramientas ayudan a escribir mejor el código, detectar problemas en una fase temprana, mantener altos estándares y garantizar pruebas exhaustivas, todo lo cual contribuye a crear un software más fiable y fácil de mantener.

Ventajas de la inteligencia artificial en el control de calidad del código

Estas son algunas de las principales ventajas de uso de la IA dentro del desarrollo de softwarepara garantizar su calidad:

• Reducción en las pruebas : La IA puede automatizar la generación y ejecución de casos de prueba, lo que reduce el trabajo manual y ahorra tiempo.
• Mayor trazabilidad: La IA te permite mantener una documentación detallada y un seguimiento de los cambios y problemas a lo largo de todo el proceso de desarrollo.
• Análisis predictivo: La IA examina datos históricos para predecir dónde pueden surgir fallos antes de que se produzcan, lo que ayuda a resolver problemas.
• Experiencia de usuario (UX): La IA puede simular interacciones de usuarios para detectar problemas de UX y aumentar su satisfacción general.
• Integración con prácticas modernas de desarrollo: Las herramientas de IA para codificación trabajan bien con métodos ágiles y DevOps, haciendo que el trabajo en equipo y el trabajo en general fluyan mejor.
• Optimización de recursos: La IA optimiza la ejecución de las pruebas, asignando recursos de forma dinámica, lo que ahorra dinero y permite hacer más cosas.
• Análisis detallados: La IA proporciona un análisis en profundidad de los resultados de las pruebas y las métricas de rendimiento, y ofrece información práctica para la mejora continua de la calidad del código..
• Escalabilidad: Los procesos de control de calidad impulsados por la IA pueden crecer para gestionar sistemas de software más grandes e intrincados sin sacrificar la calidad.

Excelencia en Ingeniería (EngX) ofrece un curso en ingeniería asistida por IA que enseña las mejores formas de utilizar la IA para escribir código. Trafimenka añade lo siguiente sobre los temas tratados en el curso:

El curso ofrece un enfoque práctico de la aplicación de la IA en diversas fases del desarrollo de software. Para la investigación de tareas, se utiliza IA para recopilar y sintetizar información, automatizar revisiones bibliográficas y recuperar información técnica.

Cuando se crea una nueva función, la IA ayuda en la lluvia de ideas y el diseño de nuevas funciones, así como en la generación de fragmentos de código y código repetitivo para acelerar el desarrollo. En cuanto al mantenimiento de funciones y la corrección de errores, las herramientas basadas en IA analizan el código en busca de posibles errores y problemas, ofreciendo sugerencias automatizadas para correcciones y mejoras.

Durante la refactorización, la IA identifica los "code smells" y sugiere oportunidades de refactorización, automatizando la refactorización del código para mejorar la calidad y la capacidad de mantenimiento. Para la creación de nuevas pruebas, la IA genera pruebas unitarias y casos de prueba basados en el análisis del código, creando conjuntos de pruebas completos mediante herramientas de generación de pruebas basadas en IA.

La generación de datos de prueba implica el uso de IA para producir datos de prueba realistas y variados, automatizando la creación de casos extremos y escenarios de pruebas de estrés. Por último, en la documentación técnica, la IA ayuda a generar documentos a partir de comentarios y estructura, y ayuda a mantener y actualizar la documentación a medida que el código evoluciona.

Estas aplicaciones de IA están diseñadas para mejorar significativamente la eficiencia y eficacia de las prácticas de ingeniería de software, apoyando a los desarrolladores a lo largo de todo el ciclo de vida de la codificación.

Las mejores herramientas de IA para mejorar la calidad en la codificación

He aquí una lista de los mejores AI para ayuda a la codificación herramientas que pueden mejorar la calidad general de la programación:

Pieces para desarrolladores

Pieces es la mejor IA para escribir código. Está diseñada para mejorar la eficiencia y la colaboración entre desarrolladores, permitiéndoles buscar, enriquecer, guardar , reutilizar y hacer referencia a sus fragmentos de código de forma más productiva y organizada.

Además, los complementos de Pieces en el navegador, las aplicaciones de escritorio, el Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) y las herramientas de colaboración cuentan con un copiloto de IA centralizado que aprende de las interacciones de los desarrolladores a través de toda la cadena de herramientas, para ofrecer sugerencias y asistencia personalizada.

Este copiloto puede soportar funcionalidad multimodal. Esto significa que puede entregar una captura de pantalla de su código al copiloto, y éste la extraerá utilizando un modelo de lenguaje reducido en el dispositivo. Pieces es también una de las únicas herramientas de IA completamente gratuitas para uso en desarrollo web y otras tareas de ingeniería.

Puedes mejorar la calidad de tu código utilizando la búsqueda asistida por IA de Piece para acceder de forma rápida y eficaz a tus materiales de codificación, tanto si estás navegando por la aplicación de escritorio,  como si estás codificando en ese momento. Pieces también garantiza la seguridad de tus datos, ya que utiliza una arquitectura fuera de línea para sus plugins esenciales y funciones de IA.

OpenAI Codex

Es una herramienta OpenAI gratuita que entiende y escribe código. Es la mejor IA para programar y también puede traducir lenguaje natural a texto. Codex es un descendiente de GPT-3, cuyos datos de entrenamiento consisten en lenguaje natural, así como miles de millones de líneas de código extraídos de repositorios de GitHub.

Conecta el lenguaje natural y el código. Codex mejora la calidad y facilita la vida de los desarrolladores, al describir el código que necesitan en idioma inglés sencillo y cotidiano.

Una gran variedad de programadores pueden beneficiarse también  al utilizarlo para generar código en múltiples lenguajes de programación.

Tabnine

Tabnine es una herramienta de autocompletado de código impulsada por IA,que utiliza el contexto de lo que escribe el programador para sugerir las líneas de autocompletado de código más adecuadas. Se trata de una buena herramienta que también mejora la calidad, al ayudar a los desarrolladores a escribir código más limpio con mayor eficiencia y de forma mucho más rápida.

Los datos de entrenamiento cargados en el algoritmo de Machine Learning de Tabnine e onuna mezcla de código propio y código abierto aportado por los usuarios, lo que le permite ofrecer predicciones más precisas y diversas.

Además, Tabnine permite autocompletar código en más de 25 lenguajes de programación. Ofrece un plan gratuito para particulares y planes de pago para equipos.

Amazon CodeWhisperer

Es la mejor AI para escribir código para desarrolladores de software que trabajan con IDE y línea de comandos. Genera código en tiempo real, utilizando sus comentarios y el conjunto de símbolos existente. Tiene la capacidad única de poder escanear en busca de vulnerabilidades en su código y mejorar su calidad al garantizar un resultado más seguro. CodeWhisperer utiliza IA generativa para sugerir posibles soluciones para los problemas de seguridad detectados.

CodeWhisperer también te permite seleccionar hasta 15 lenguajes de programación, así como tu IDE favorito, incluidos los más populares como IntelliJ IDEA y VS Code. Es gratuito para individuos y tiene un plan de pago para equipos.

Figstack

Figstack es una de las mejores herramientas IA para programación. Te permite leer y escribir código en numerosos lenguajes de programación, capaz de traducir tu código a tu lenguaje natural. Figstack puede utilizarse para traducir código entre varios lenguajes de programación.

Por ejemplo, si alguna vez necesitas convertir un fragmento escrito en JavaScript a Python entonces Figstack es tu mejor opción Figstack puede mejorar la calidad de tu código, optimizando su complejidad temporal.

Para ello, mide la eficiencia del código en notación Big O y ofrece sugerencias para mejorarlo. Figstack tiene un Escritor de Docstring que puedes usar para ayudarte a crear docstrings detallados para tu función, y asegurarte de que siempre son legibles.

GitHub Copilot

Según GitHub, su GitHub Copilot ha sido adoptado por más de 20.000 organizaciones y activado por más de 1 millón de desarrolladores. Es una de las mejores herramientas de IA para asistir en la codificación. Esta herramienta es similar a Tabnine y suele ser utilizada por los desarrolladores para autocompletar su código en el IDE.

GitHub Copilot es compatible con numerosos IDEs,  incluyendo JetBrains, Neovimy VS Code. Aumenta la productividad de los desarrolladores y ayuda a acelerar el ritmo de desarrollo de software.

Replit Ghostwriter

Replit es un IDE en línea donde los desarrolladores pueden crear prototipos utilizando recursos que se encuentran en la nube. Dispone de asistente de IA para codificación, llamado "Replit Ghostwriter" que tiene la capacidad de proporcionar ediciones, explicaciones y complementos de código en tiempo real.

Replit tiene un plan gratuito, un plan Hacker y un plan Pro. Funciona mejor con código Python y JavaScript, pero puede ofrecer soporte hasta a 16 lenguajes de programación.

Trafimenka dice lo siguiente sobre las herramientas de codificación de IA que se tratarán en el curso de EngX:

En el curso de EngX de Ingeniería de Software Asistida por IA, los estudiantes dominarán dos herramientas clave de codificación con IA: GitHub Copilot y ChatGPT.

GitHub Copilot es un avanzado asistente de código basado en IA y desarrollado por GitHub. Se integra perfectamente en el entorno de codificación y ofrece sugerencias en tiempo real,integradas con el contexto mientras los desarrolladores escriben. Esta herramienta ayuda a escribir funciones completas, generar fragmentos de código y sugerir mejoras, haciendo que el proceso de codificación sea más rápido y eficiente. Al utilizar GitHub Copilot, los desarrolladores pueden reducir errores y mejorar la calidad general de su código.

ChatGPT, desarrollada por OpenAI, es otra potente herramienta incluida en el curso. Es capaz de comprender y generar texto similar al creado por humanos, a partir de las instrucciones que se le facilitan. Los estudiantes aprenderán a aprovechar ChatGPT para diversas tareas, como 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.

Cómo implementar herramientas de IA en su proceso de codificación

A veces, la programación puede resultar abrumadora, pero los recientes avances tecnológicos han hecho decrecer esta sensación.

Piensa en la IA como en un asistente digital para la codificación que trabaja incansablemente a tu lado durante todo el proceso, revisando cada línea de código, analizándolo, detectando errores y vulnerabilidades de seguridad, antes de que se conviertan en un gran problema y haciendo sugerencias para mejorarlos.

Aquí tienes una guía, paso a paso, sobre cómo implementar herramientas de IA en tu proceso de programación:

1. Identifica tus necesidades: Piensa en qué partes de tu proceso de codificación podrían beneficiarse con ayuda de la IA. Esto suele incluir: comprobación del código, ejecución de pruebas, búsqueda de errores y definición de documentación.
2. Elige las mejores herramientas: Busca las mejores herramientas de IA para codificación que se ajusten a lo que necesitas. Algunas de las más populares son Codacy, para comprobar la calidad del código, Selenium, para ejecutar pruebas , y otras que hemos discutido como TabNine, para ayudar a llevarlo a término.
3. Integración con los flujos de trabajo existentes: Asegúrate de que las herramientas de IA son compatibles con las que ya utilizas. La mayoría de las herramientas de IA pueden conectarse a tu software de codificación y trabajar con tus sistemas de construcción.
4. Instalación y configuración: Descarga la mejor IA para codificación que hayas escogido y configúrala para tu proyecto. Puede que tengas que modificar algunos parámetros, crear algunas reglas y ajustar su funcionamiento para adaptarlas a tu forma de programar.
5. Forma a tu equipo: Enseña a tu equipo a utilizar bien estas herramientas de IA. Proporciónales entrenamiento e información para ayudarles a entender lo que las herramientas pueden y no pueden hacer.
6. Control y ajuste: Comprueba a menudo el funcionamiento de las herramientas de IA. Solicita la opinión de tu equipo y realiza los cambios necesarios en la configuración o el uso de la herramienta, para asegurarte de que funcionará de la mejor manera posible.
7. Aprovecha los conocimientos de la IA: Utiliza la información proporcionada por las herramientas de IA para mejorar continuamente tu código base. Analiza patrones, identifica problemas recurrentes y aplica las buenas prácticas para mejorar, tanto la calidad como la eficiencia del código.

Tendencias futuras en IA y calidad del código

La IA está provocando una revolución en la calidad del código. En 2025, las revisiones basadas en IA serán la norma, lo que facilitará el proceso y permitirá a los desarrolladores centrarse en tareas más importantes. Un estudio de Forrester indica que estas herramientas podrían reducir los tiempos de revisión en un 30%. Además, se prevé que la IA se vuelva experta en anticipar fallos. Gartner, una empresa de investigación, predice un descenso del 20% en los puntos débiles del software para 2027 dado que la IA puede estudiar patrones y anticipar posibles problemas.

Para ello, te preguntarás: "¿cómo cambiará el desarrollo de software con la IA?"

Aunque la IA es una herramienta útil, no sustituirá a los desarrolladores. Los humanos siempre serán necesarios para el pensamiento crítico y para tomar decisiones de diseño. En el futuro, la calidad del código mejorará gracias al trabajo en equipo, en el que la IA capacitará a los desarrolladores para construir software de mejor calidad.

Aprende a utilizar Efectivamente  la IA en  Codificación con el curso de de EngX

Engineering Excellence (EngX) comenzó en 2014 para abordar los problemas cotidianos a los que se enfrentan desarrolladores, equipos y proyectos. Ofrece a los ingenieros de software los productos, herramientas y servicios necesarios para mejorar sus habilidades en desarrollo de software.

Hoy, EngX destaca por ser un programa probado y pionero en el mundo de la ingeniería, centrado en la promoción de las buenas prácticas en ingeniería.

Si deseas obtener más información sobre el papel que desempeña la IA en la mejora de la calidad del código, considera la posibilidad de inscribirte en el curso de EngX AI-Supported Software Engineering Course. El curso pretende enseñar a los ingenieros a aumentar su productividad con la Inteligencia Artificial.

Los estudiantes se sumergirán en los fundamentos de los grandes modelos lingüísticos (LLM), que abarcan la IA, el ML, la PNL y los LLM. El curso ofrece una formación práctica para utilizar herramientas de IA como ChatGPT y GitHub Copilot.

Estas herramientas proporcionan ayuda basada en inteligencia artificial para la codificación, redactar documentos de proyecto, crear instrucciones, ejecutar pruebas y hacer que el desarrollo de software sea más eficaz en general, además de mejorar la calidad del código.