Gen AI en Desarrollo de Software: Beneficios y guía práctica de uso

¿Sabías que ChatGPT tardó sólo cinco días en conseguir un millón de usuarios, mientras que Netflix tardó tres años y medio en alcanzar ese mismo número?

Desde 2022, la aparición de herramientas de IA generativa capaces de producir sonidos, imágenes, textos e incluso códigos informáticos, ha transformado radicalmente el escenario informático cotidiano.

El rápido aumento de la Inteligencia Artificial generativa en el desarrollo de software ha hecho de la IA para la productividad de los desarrolladores un componente significativo de muchas organizaciones y empresas, junto con DevOps o la computación en nube para impulsar su potencial.

Las cifras son impresionantes. Un estudio de Zion Market Research informa que, en 2023, el mercado mundial de la IA generativa estaba valorado en 13,24 mil millones de dólares, y se espera que para 2032, se eleve a 112,27 mil millones de dólares.            

Sin embargo, hay una diferencia notable entre la IA y la IA generativa. Mientras que la IA tradicional se basa en reglas predeterminadas a la hora de abordar determinados problemas, la Inteligencia Artificial generativa se centra en la creación de nuevos contenidos en contexto, después de ser entrenada con amplios conjuntos de datos.La IA tradicional también utiliza modelos discriminativos y aprendizaje supervisado, mientras que la IA generativa utiliza modelos generativos y aprendizaje no supervisado.

¿Qué valor aporta la IA Generativa al trabajo de un desarrollador de software?

Hoy en día, las herramientas de IA generativa ya están influyendo en la forma en que los desarrolladores escriben y crean software.

Aunque la tecnología de las aplicaciones en el desarrollo de software aún se está definiendo, hoy en día ya existen métodos establecidos para aumentar tu productividad con herramientas basadas en IA.

Asistencia en tareas complejas de traducción de código

Según un estudio presentado en la Conferencia Internacional para las Interfaces de Usuario Inteligentes,la inteligencia artificial generativa ofrece a los desarrolladores un marco de referencia con el que traducir el código fuente heredado a Python.

Las sugerencias que daba la Inteligencia Artificial generativa no siempre eran acertadas, pero en esos casos, era mucho más fácil para los desarrolladores evaluar y corregir los errores, que traducir manualmente el código fuente desde cero.

Los desarrolladores que participaron en el estudio también señalaron que el proceso de hacer correcciones era similar a la revisión de código, algo que ya realizan cuando revisan el código de sus colegas.

Codificación más eficaz

Aunque los modernos Entornos de Desarrollo Integrado (IDE) disponen desde hace años de la función de autocompletado, los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) pueden aportar sugerencias más largas o de varias líneas de código, que a menudo son más relevantes.

Un estudio publicado en 2022 en las Actas de la Associacion para la  Maquinaria Computacional en  Lenguajes de Programación (PACMPL) analizó a 20 desarrolladores que interactuaron con GitHub Copilot. Según los reportes, los programadores pueden permanecer en su ritmo de trabajo durante más tiempo y codificar más rápido gracias a las sugerencias finales para completar argumentos y llamadas de funciones.

Resolución de problemas

La IA generativa en el ámbito del desarrollo de software permite a los ingenieros encontrar soluciones sin salir de sus IDE. Los modelos generativos pueden crear soluciones inesperadas y novedosas, que habrían sido inconcebibles usando los enfoques de desarrollo tradicionales.

Por ejemplo, al diseñar prototipos de experiencia de usuario (UX), la Inteligencia Artificial generativa puede proporcionar una amplia gama de alternativas de diseño basadas en la entrada especificaciones o el reto. Estos diseños generados pueden solucionar el problema, o bien inspirar a los desarrolladores a explorar nuevas posibilidades de diseño.

Del mismo modo, al generar fragmentos de código basados en ejemplos o impedimentos, los modelos generativos permiten a los desarrolladores explorar nuevos estilos de codificación, optimizaciones y algoritmos, lo que da lugar a soluciones de software más atractivas y diferenciadas.

Los desarrolladores también usan la IA generativa para entender código que no han escrito, pero que necesitan mantener o actualizar. También les facilita el trabajo, orientándoles hacia bibliotecas o clases de código que poseen la funcionalidad que necesitan.

Los desarrolladores de software también confían en la tecnología para simplificar el código y poner en marcha nuevas tareas, escribiendo código que va más allá de las plantillas o el código en borrador.

Ventajas y desventajas del uso de la IA generativa para el desarrollo de software

Como cualquier herramienta de gran potencia, la IA generativa presenta ventajas e inconvenientes. Analicemos ahora algunos de los beneficios y posibles dificultades en el uso de esta tecnologíadentro del desarrollo de software.

Ventajas del uso de la IA generativa para el desarrollo de software

Aumento de la productividad

Una de las ventajas más significativas del uso de la IA en el desarrollo de software es el espectacular aumento de la productividad. Los modelos recientes de IA generativa, como GPT-4 de OpenAI, pueden generar documentación, escribir fragmentos de código, e incluso depurar errores.

Esto permite a los desarrolladores centrarse en aspectos más creativos y complejos de sus proyectos, lo que se traduce en ciclos de desarrollo más rápidos, y plazos de comercialización más cortos para las nuevas aplicaciones.

Reducción de los errores humanos

El error humano es una parte inevitable de la programación que, a menudo, da lugar a fallos y vulnerabilidades. Al usar la IA generativa para el desarrollo de software, se puede ayudar a minimizar estos errores, automatizando las tareas repetitivas y proporcionando sugerencias precisas.

Así se consigue un software más seguro y robusto, ya que las herramientas de Inteligencia Artificial generativa adhieren sistemáticamente a las normas de codificación y a las mejores prácticas.

Aumento de la creatividad

La IA generativa puede proporcionar ayuda adicional en las sesiones de brainstorming y generación de nuevas ideas. Por ejemplo, puede ofrecer enfoques innovadores, o sugerir múltiples vías de resolver un problema que pueden no ser obvios para el desarrollador.

El uso de la Inteligencia Artificial generativa en la educación puede conducir a soluciones de software únicas y más creativas, desafiando los límites de lo que se considera posible en el desarrollo de software.

Apoyo al desarrollo de competencias

Cuando se aplica de forma óptima, el aprendizaje con herramientas asistidas por IA puede ser beneficioso, tanto para los desarrolladores de software novatos como para los experimentados. Puede ayudarles a mejorar sus habilidades de codificación y a entender conceptos complejos, gracias a la retroalimentación instantánea, y aportando comentarios al instante.

La IA generativa en la educación hace que el acceso a la formación y la mejora sea accesible e inclusivo.

Mejoras en la colaboración

Incorporar el desarrollo de software con IA generativa fomenta una mejor colaboración entre los miembros del equipo, al proporcionar una plataforma común para la generación y revisión del código. Esto agiliza la comunicación y garantiza que todos los participantes en el proyecto estén de acuerdo, lo que reduce los malentendidos y mejora la productividad general del equipo.

Desventajas del uso de la IA generativa para el desarrollo de software

Preocupaciones de fiabilidad

A pesar de su impresionante potencial, la Inteligencia Artificial generativa no está exenta de defectos. La calidad del código que genera puede variar, en función de una serie de factores. Hay casos en los que la IA produce soluciones menos que óptimas o derechamente incorrectas.

No es aconsejable confiar demasiado en el código generado por la IA. Para evitar problemas en el producto final y hacerlo más fiable, considera emparejar el trabajo de la IA generativa con revisiónes precisas y pruebas adecuadas.

Vulnerabilidades de seguridad

Como cualquier otra herramienta, la Inteligencia ArtificiaI generativa puede introducir vulnerabilidades de seguridad si no se utiliza con cuidado. Es posible que el código generado por IA no siempre cumpla las normas de seguridad más recientes o las buenas prácticas, y esto podría potencialmente exponer las aplicaciones a ciberamenazas. Los desarrolladores deben permanecer vigilantes y auditar minuciosamente el código generado por IA.

Consideraciones económicas

La aplicación de herramientas de IA generativa puede resultar costosa, tanto en términos de recursos informáticos, como de inversión financiera.

Además, la formación y el mantenimiento de los modelos generativos de Inteligencia Artificial requieren personal cualificado y un poder de cálculo considerable, lo que puede suponer un obstáculo para algunas organizaciones.

Additionally, the training and maintenance of generative Artificial Intelligence models require skilled personnel and significant computational power, which can be a barrier for some organizations.

Excesiva confianza en el trabajo de la Inteligencia Artificial generativa

En el ámbito del desarrollo de software, cada vez es más preocupante que los desarrolladores se vuelvan dependientes en exceso de la IA generativa en la ingeniería de software, lo que podría conducir a una disminución de sus propias capacidades de resolución de problemas y codificación.

La Inteligencia Artificial Generativa es un asistente potente y útil, pero no debe sustituir la experiencia y el pensamiento crítico de los desarrolladores humanos.

Propiedad intelectual y licencias

El uso de la IA generativa en el desarrollo de software plantea ciertas dudas sobre la propiedad intelectual y la concesión de licencias. Puede que no esté claro a quién pertenecen los derechos de los productos generados por el código de IA. y esto podría dar lugar a potenciales litigios.

Para garantizar las normas de cumplimiento y proteger su propiedad intelectual, les corresponde a las empresas y a los desarrolladores navegar estas complejas cuestiones jurídicas.

Prejuicios y cuestiones éticas

Los modelos generativos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos, que a veces incluyen contenidos inapropiados o sesgados. Esto puede dar lugar a la generación de código sesgado o soluciones que reflejan prejuicios encontrados en sus datos de entrenamiento.

Los desarrolladores de software tienen la responsabilidad de abordar estas cuestiones éticas y tomar medidas para mitigar los sesgos de los resultados generados por la IA.

Cómo utilizar la Inteligencia Artificial Generativa para el desarrollo de software

La IA generativa está generando nuevas ideas y aportando soluciones novedosas a problemas de larga data en el desarrollo de software. A continuación, te explicamos cómo puedes utilizar la IA generativa para el desarrollo de software.

Generación de código

Escribir código es un proceso que suele ser propenso a errores y requiere mucho tiempo, pero la IA generativa puede ayudar, generando código basado en ejemplos o instrucciones escritas.

Por ejemplo, Codex de OpenAI es una eficaz herramienta de generación de código, que utiliza modelos lingüísticos a gran escala para obtener un código escrito en diversos lenguajes de programación.

Codex entiende las instrucciones del lenguaje natural y, por lo tanto, puede generar fragmentos de código para diversas tareas, que van desde simples funciones utilitarias, hasta algoritmos complejos. Puedes utilizar herramientas de generación de código como Codex para programar de forma más rápida y sencilla.

Diseño y creación de prototipos UI/UX

El diseño y la creación de prototipos de interfaz de usuario/experiencia de usuario (UI/UX) se benefician de las capacidades de la IA generativa visual. El diseño de interfaces de usuario visualmente atractivas e intuitivas es una parte importante del desarrollo de software, pero conseguir los resultados deseados suele implicar un gran esfuerzo manual e iteraciones.

Los desarrolladores utilizan modelos generativos de Inteligencia Artificial para generar automáticamente maquetas, prototipos y modelos de diseño basados, ya sea en los comentarios de los usuarios, como en otras especificaciones de diseño.

Herramientas como Adobe Sensei y Runway ML utilizan técnicas de Inteligencia Artificial generativa para ayudar a los diseñadores a crear interfaces atractivas y fáciles de usar.

Puedes aprovechar las herramientas de IA generativa para explorar una gama más amplia de alternativas de diseño, iterar más rápido y, en última instancia, ofrecer mejores experiencias a los usuarios.

Generación de textos y creación de contenidos

La mayoría de los usuarios aprovechan la IA generativa para la creación de contenidos, y para los programadores, esta incluye el uso para tareas de desarrollo de software. Estas tareas pueden incluir la elaboración de recomendaciones personalizadas para el usuario, la redacción de textos de marketing y la generación de documentación.

Los modelos generativos ayudan a los desarrolladores a generar contenidos textuales de alta calidad que generen aceptación entre las partes interesadas.

Por ejemplo, GPT-3 de OpenAI es un modelo de lenguaje que utiliza instrucciones de entrada para generar texto similar al escrito por humanos. Los desarrolladores también pueden utilizar GPT-3 para generar respuestas en lenguaje natural a las consultas de los usuarios, automatizar tareas de escritura repetitivas y crear chatbots interactivos, capaces de entablar conversaciones significativas con los usuarios.

Ahorra tiempo y recursos, utilizando la Inteligencia Artificial generativa para crear contenidos. También te ayudará a garantizar la calidad y coherencia de tus comunicaciones, así como a ofrecer a tus usuarios una experiencia más personalizada.

Pruebas y depuración

A diferencia de los métodos de prueba tradicionales, que tienen tendencia a presentar  errores y suelen consumir mucho tiempo, ya que dependen de la creación y ejecución manual de casos de prueba, la IA generativa puede identificar casos extremos, automatizar la generación de casos de prueba, e incluso predecir posibles fuentes de vulnerabilidades y errores.

Herramientas como DeepTest y Diffblue hacen uso de técnicas de Inteligencia Artificial generativa para generar automáticamente entradas de prueba para activar determinadas rutas de código, identificar posibles errores, e incluso sugerir posibles soluciones para errores comunes de codificación.

Puedes obtener más información sobre cómo utilizar la Inteligencia Artificial generativa en el desarrollo de software enrolándote en el curso de EngX de ingeniería de software asistido por IA. Sobre los métodos de IA generativa que se describirán en el curso, el experto Aliaksandr Trafimenka, Director de Ingeniería de EngX, dice lo siguiente:

En nuestro curso de EngX de Ingeniería de Software Asistida por IA, vamos a explorar algunas técnicas realmente potentes que potenciarán tus conocimientos en ingeniería de software.

En primer lugar, haremos un breve resumen de lo que son los grandes modelos lingüísticos (LLM) para que puedas entender de dónde proceden todos estos enfoques modernos. Piensa en ellos como el poder cerebral que está detrás de las capacidades de la IA para comprender y generar texto similar al creado por humanos.

A continuación, veremos el primer método, utilizando herramientas conversacionales. Las herramientas conversacionales son interfaces potenciadas por IA, como los chatbots, que pueden ayudarte a resolver problemas de forma interactiva. Si necesitas respuestas rápidas, fragmentos de código o simplemente orientación acerca de una pregunta compleja, estas herramientas son tu mejor opción. Te mostraremos cómo integrar LLM en estas interfaces conversacionales, para que tus interacciones sean fluidas y productivas.

La parte divertida: el arte del prompting. Crear el mensaje es como lanzar un hechizo. Cuanto mejor sea el prompt, mejor será la respuesta de la IA. Te enseñaremos técnicas para crear instrucciones eficaces que te den exactamente lo que necesitas de la IA, ya sea para generar código, escribir documentación, o incluso aportar ideas para nuevas funciones.

A continuación, te guiaremos en el uso práctico de ChatGPT en el desarrollo de software. Aprenderás a personalizarlo según las necesidades específicas de tu proyecto, y verás cómo transforma tu flujo de trabajo. Vamos a dar un vistazo a técnicas específicas para tareas de investigación, cómo crear nuevos métodos y clases desde cero, o incluso un módulo entero. Veremos cómo podemos mejorar nuestra eficiencia para refactorizar código o encontrar un error, ya sea usando ChatGPT o herramientas similares. Un punto importante es que aprenderemos a escribir pruebas unitarias más rápido y mejor, y a generar datos de prueba para ellas.

¿Qué habilidades debe tener un ingeniero para utilizar con éxito la IA generativa en desarrollo de software?

Para utilizar con éxito la IA generativa, los desarrolladores de software necesitan una combinación de habilidades técnicas y sociales. Presentamos un desglose a continuación:

Competencias técnicas

• Programación: Los ingenieros de software deben dominar lenguajes de programación como Python, JavaScript, o cualquier otro que sea relevante para el proyecto.
• Aprendizaje automático e IA: Se necesita una co|mprensión de los conceptos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, las redes neuronales y el aprendizaje tanto supervisado como no supervisado. El ingeniero también debe estar familiarizado con marcos de trabajo como TensorFlow, PyTorch o Keras.
• Ciencia de datos: Los ingenieros deben saber recopilar, limpiar y procesar datos, así como analizarlos y visualizarlos utilizando herramientas como Pandas, NumPy y Matplotlib.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Para utilizar la IA con éxito como desarrollador de software, necesitarás conocer las técnicas de PNL y bibliotecas como NLTK, spaCyy Transformers, junto con el conocimiento de modelos lingüísticos como GPT-3 y BERT.
• Desarrollo de software: El uso de la IA generativa requiere el dominio de metodologías de desarrollo de software, como Scrum y Agile, y prácticas como el control de versiones en Git, integración continua/despliegue continuo (CI/CD), y la depuración.
• Computación en la nube: Necesitarás experiencia con plataformas en la nube, como Google Cloud, AWS y Azure, para desplegar modelos de IA y gestionar su infraestructura.
• Interfaz de programación de aplicaciones (API) e integración: Para trabajar con ingenieros de software, se requiere un conocimiento práctico de las API en REST y experiencia en integración de modelos de IA dentro de sistemas de software existentes.

Es una ventaja adicional tener conocimientos analíticos como Matemáticas y Estadística. Tener una base sólida en álgebra lineal, cálculo,y probabilidad, te ayudará a desglosar los problemas y desarrollar soluciones eficaces utilizando IA.

Habilidades sociales

• Creatividad: Resolver retos de desarrollo de software utilizando IA generativa podría requerir ocasionalmente un pensamiento innovador
• Comunicación: Se necesitan buenas dotes de comunicación para colaborar con colegas y explicar conceptos complejos a partes involucradas no técnicas.

Considera la posibilidad de adquirir experiencia práctica en el trabajo con modelos de Inteligencia Artificial generativa, y crea una cartera que muestre cualquiera de los proyectos o contribuciones que has realizado a proyectos de código abierto.

Los mejores ejemplos de uso eficaz de la IA generativa para el desarrollo de software

Para comprender mejor la naturaleza transformadora del uso de GenAI en el desarrollo de software,vale la pena echar un vistazo a algunos ejemplos de escenarios de uso para esta tecnología:

Escenario 1: Creación rápida de prototipos

Caso práctico: Una startup quiere desarrollar rápidamente un prototipo de su aplicación para conseguir financiación. La GenAI puede utilizarse para generar módulos de aplicación completos, código reiterativo, componentes de interfaz de usuario y mucho más, a partir de descripciones de alto nivel, lo que acelerará el proceso.

Escenario 2: Actualización de código heredado

Caso práctico: Una organización necesita actualizar un sistema de herencia escrito en un lenguaje obsoleto. La GenAI puede ayudar a traducir la antigua base de código a un lenguaje moderno, a la vez que conserva la lógica y la funcionalidad, actualizando los marcos y la sintaxis.

Escenario 3: Desarrollo multilingüe

Caso práctico: Un equipo está desarrollando un servicio para dar soporte a múltiples idiomas. La GenAI es perfectamente capaz de proporcionar fragmentos de código y soluciones en diferentes idiomas, lo que permite a los desarrolladores trabajar de forma más eficiente, superando las barreras lingüísticas.

Escenario 4: Revisión de código en tiempo real

Caso práctico: Un desarrollador necesita escribir código que adhiera a estrictos estándares de calidad, pero quiere ahorrar tiempo en la revisión. LA GenAI puede intervenir para iniciar una revisión en tiempo real, sugiriendo mejoras y destacando posibles inconvenientes antes que se conviertan en problemas mayores.

Los escenarios continúan , incluyendo casi cualquier cosa que requiera una función de editor/escritor. Otras tareas para las que se puede utilizar son:

• Pruebas automatizadas
• Asistencia personalizada
• Corrección de errores
• Conversión de diseño a código

Si te inscribes en el EngX Curso de Ingeniería de Software Asistida por IA, es posible que te preguntes: "¿Se aplicarán los métodos de uso de la IA generativa a proyectos reales de los estudiantes?".

Trafimenka responde: "Por supuesto, ¡y ésta es una de las partes más emocionantes del curso! No nos limitamos a enseñarte la teoría que hay detrás de estas técnicas, sino que nos aseguramos de que adquieras experiencia práctica, aplicándola a proyectos del mundo real. A lo largo del curso, resolverás problemas prácticos que reflejan situaciones reales.

Por ejemplo, en el módulo de Codificación, trabajarás en la creación de nuevas funcionalidades, escribiendo métodos, clases y módulos - todo ello utilizando las capacidades de los LLM para ayudarte. Hay tareas evaluadas obligatorias, para garantizar que adquirirás experiencia práctica.

Las habilidades y técnicas que aprenderás en este curso están diseñadas para integrarse perfectamente en tus proyectos actuales y futuros. Si tú estás trabajando en el desarrollo de funciones, corrección de errores, o documentación técnica, las técnicas de Inteligencia ArtificiaI generativa que enseñamos te ayudarán a agilizar estos procesos y aumentar tu productividad.

Al aplicar estas técnicas a proyectos en el mundo real, los estudiantes no sólo afianzan sus conocimientos, sino que también ven beneficios tangibles que la IA generativa aporta en su trabajo. Esto les ayuda a desarrollar un sólido conjunto de habilidades de gran relevancia en la industria tecnológica actual. Además, la evaluación de los trabajos prácticos ofrece una gran oportunidad para recibir comentarios y mejorar su enfoque, lo que garantiza que estén preparados para abordar problemas del mundo real con confianza."

Cómo te ayudará el curso de EngX de Ingeniería de Software Asistida por IA a utilizar la IA generativa para la productividad en el desarrollo de software

El curso de EngX de Ingeniería de Software Asistida por IA ha sido diseñado para ayudarte a mejorar tu desarrollo de software en términos de productividad, utilizando Inteligencia Artificial generativa. Ampliarás tus conocimientos y recibirás formación práctica sobre grandes modelos lingüísticos (LLM) y sobre cómo aprovechar la IA generativa en ingeniería de prompts, tareas de desarrollo, documentación de proyecto y pruebas de desarrollo.