El impacto de la IA en el desarrollo de software: todo lo que necesitas saber para ser exitoso

La evolución del desarrollo de software usando IA

La utilización de la IA en el desarrollo de software siempre se vio como cosa del futuro lejano, pero ya no. Al principio, la IA se utilizaba para tareas de control de calidad y pruebas. Con los avances tecnológicos, ahora se extiende a lo largo de todo el proceso de creación del software, abarcando desde la recopilación de requerimientos hasta el mantenimiento.

La distribución de la IA para la productividad de los desarrolladores se ha centrado en el uso de la innovación en el lenguaje de las máquinas y el procesamiento del lenguaje natural para automatizar cantidades de tareas en el desarrollo de software.

Por ejemplo, la IA puede analizar los requisitos y los comentarios de los usuarios, reconocer patrones, generar plantillas de código basadas en esas especificaciones, predecir defectos y crear casos de prueba, reduciendo el tiempo y el esfuerzo requeridos para el testeo.

Hoy en día, existen muchas herramientas de desarrollo de software basadas en IA. Una de ellas es Copilot de GitHub, que puede sugerir y generar fragmentos de código, en función de los requisitos y el contexto del proyecto.

Otra herramienta de software impulsada por IA es DeepCode, que analiza el código y recomienda mejoras basadas en patrones y buenas prácticas.

Factores que influyen en la IA para el desarrollo de software

Algunos de los principales factores que influyen en el uso de IA generativa en el desarrollo de software incluyen:

Automatización

La Inteligencia Artificial en el desarrollo de software automatiza las tareas repetitivas y libera a los desarrolladores, permitiéndoles centrarse en los aspectos más complejos y creativos del desarrollo.

Análisis predictivo

La IA y la ingeniería de software son una gran combinación. La IA puede anticipar la seguridad y el rendimiento del software en el futuro, lo que permite aplicar medidas preventivas para reducir errores o vulnerabilidades, y optimizar el software.

Toma de decisiones basada en datos

La IA analiza grandes conjuntos de datos y proporciona información útil que gestiona decisiones de diseño y arquitectura, lo que da lugar a un software más sólido y centrado en el usuario.

Generación de código

Las herramientas basadas en IA generan código automáticamente, lo que acelera la creación de prototipos, fomenta la innovación y permite a los desarrolladores experimentar con nuevas ideas rápida y eficazmente.

Desarrollo inteligente de aplicaciones

La IA facilita la creación de aplicaciones más inteligentes, como chatbots, sistemas de recomendación y experiencias de usuario personalizadas, mejorando así la funcionalidad del software.

Problemas de integración de la IA en el trabajo de los desarrolladores

Aunque está claro que la IA para ingeniería de software tiene numerosas ventajas, su integración sigue presentando ciertos problemas que deben abordarse. Estos problemas incluyen:

Requisitos de gestión

Las herramientas basadas en IA pueden automatizar ciertas tareas rutinarias, pero algunos sistemas de IA son complejos y pueden requerir de un manejo más cuidadoso.

Los sistemas de desarrollo de software de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos cuyo rendimiento es necesario supervisar, lo que aumenta la carga de trabajo del desarrollador y exige que posea competencias adicionales.

Adquiriendo competencias

Otro problema de la adopción de herramientas avanzadas de IA es que requieren un aprendizaje determinado. El equipo de desarrollo necesita dedicar tiempo y esfuerzo para utilizar eficazmente las herramientas de IA.

Para los equipos más pequeños, este requisito puede resultar caro y ralentizar el ciclo de desarrollo, incluso si, a la larga, aumentará su eficacia.

Exceso de confianza

Depender excesivamente de la IA para el desarrollo de software puede poner a los desarrolladores a un aprieto. Aún requieren comprender la lógica que subyace a ciertas tareas realizadas por las herramientas de IA, como la generación de código y la depuración.

Esto les ayudará a resolver problemas inesperados que puedan surgir y que requieran un conocimiento profundo de código.

Me preguntaba, "¿Cómo cambiará la IA el desarrollo de software?" Para ello, pregunté a Trafimenka cómo se están adaptando los desarrolladores para el impacto de la IA.

Esto es lo que nos tiene que decir:

"La adaptación de los desarrolladores al impacto de la IA en el desarrollo de software varía, pero en general, la tendencia es positiva. Muchos desarrolladores están integrando herramientas de IA en sus flujos de trabajo y apreciando la eficiencia y productividad que ofrecen estas herramientas.

La IA ayuda a automatizar tareas repetitivas, sugerir fragmentos de código e identificar posibles errores, lo que reduce significativamente el tiempo de desarrollo y mejora la calidad del código.

Sin embargo, la transición no está exenta de dificultades. Al principio, algunos desarrolladores pueden mostrarse escépticos o reacios, preocupados por la precisión de los resultados generados por la IA o por el impacto potencial en sus funciones.

También hay una curva de aprendizaje asociada a la comprensión de cómo utilizar eficazmente las herramientas de IA e integrarlas en los procesos existentes. Los recursos educativos, como el curso "EngX AI-Supported Software Engineering", son cruciales para facilitar esta transición.

Al proporcionar una formación completa sobre cómo sacar provecho de la IA con eficacia, estos cursos ayudan a los desarrolladores a adquirir confianza en el uso de las herramientas de IA. Con el tiempo, y a medida que los desarrolladores se familiarizan con la IA, comprobando sus ventajas, su adaptación se vuelve más fluida y habitual.

Además, la colaboración entre la inteligencia humana y la IA es clave. Las herramientas de IA están diseñadas para apoyar las capacidades humanas, no para sustituirlas.

Los desarrolladores que entienden esta asociación y aprenden a utilizar la IA como una herramienta de apoyo en vez de un sustituto, tienden a adaptarse más fácilmente y a beneficiarse al máximo de estas tecnologías.

En resumen, aunque existen retos iniciales, los desarrolladores se adaptan cada vez más al impacto de la IA porque mejora la productividad y la calidad del código. Con la formación y mentalidad adecuadas, integrar la IA al desarrollo de software se convierte en una progresión natural y beneficiosa."

Principales competencias para desarrolladores de software en el contexto del impacto de la IA

En la era de la IA, los desarrolladores de software necesitan ciertas competencias técnicas y sociales para implementar las herramientas de IA. Necesitan habilidades técnicas para implementar la IA en la ingeniería de software y sacarles el máximo partido, pero también necesitan habilidades interpersonales para colaborar efectivamente y crear soluciones con  otros.

Competencias técnicas

Ingeniería de prompts

Se trata de crear instrucciones bien diseñadas que guían el comportamiento de la IA para obtener respuestas o resultados deseados.

Los asistentes de codificación de IA a veces no consiguen generar resultados valiosos, lo que puede resultar bastante frustrante. Sin embargo, la innovación en ingeniería rápida puede ayudarte a aprender cómo comunicarte con la IA para obtener las mejores respuestas.

Testeo de pruebas y seguridad

El uso de la IA en el desarrollo de software facilita la generación y automatización de pruebas. Sin embargo, los desarrolladores siguen requiriendo sólidos conocimientos de base sobre buenas prácticas en seguridad, principios de testing y habilidades de programación.

La inteligencia artificial en testing ayuda a los ingenieros de software en analizar e interpretar eficazmente las pruebas, para identificar sesgos o posibles limitaciones. Cuando se complementan con la experiencia humana en testing, pueden aprovecharse para lograr más de lo que sería posible con herramientas convencionales.

Revisión de código

La IA y el desarrollo de software son combinaciones útiles, pero no perfectas. La IA puede generar código conteniendo fallas lógicas, errores de sintaxis u otras fallas. Por eso, los desarrolladores de software necesitan habilidades de revisión de código: para asegurarse de que no están introduciendo código defectuoso en producción.

Habilidades sociales

Comunicación

Los desarrolladores necesitan grandes dotes de comunicación para colaborar con los miembros del equipo y otras partes involucradas. Una buena comunicación también es importante a la hora de generar prompts. Estos últimos deben estar bien pensados, ser directos y claros.

Adaptabilidad

La IA es una tecnología que avanza rápidamente, por lo que los desarrolladores de software deben adaptarse a nuevos marcos, metodologías y herramientas. Necesitan desarrollar una mentalidad que les permita aprender constantemente y mantenerse al día con la constante evolución de las herramientas de IA.

Pensamiento ético

Cuando se trata de la IA, los desarrolladores deben tener en cuenta temas como la privacidad, la transparencia, la imparcialidad y la parcialidad.

El futuro de la IA para desarrollo de software

De cara al futuro, los expertos afirman que la IA se convertirá en la base de muchas soluciones de software, impulsando la productividad en diferentes procesos empresariales e industrias. Este papel clave transformará el desarrollo de software, centrándose más en el pensamiento de plataforma en lugar del habitual diseño basado en resultados.

El auge de las herramientas de IA podría dar lugar a un enfoque más abierto del desarrollo de software, en el que personas sin conocimientos técnicos puedan ayudar a codificar a través de plataformas amigables con el usuario. Este cambio podría ayudar a resolver la escasez de trabajadores cualificados en este campo.

Algunos expertos creen que en 2040 la IA podría sustituir muchos trabajos humanos de programación. Sin embargo, la mayoría de los especialistas coinciden en que, aunque la IA cambiará la forma de hacer software, los desarrolladores humanos seguirán siendo necesarios para resolver problemas complicados y asegurarse de que todo encaja en el producto final.

Según Trafimenka, "El curso EngX está diseñado para dotar a los desarrolladores de un conjunto de conocimientos altamente prácticos, que pueden aplicar inmediatamente a su trabajo. Permítanme darles una idea de lo que pueden esperar  en materia de aprendizaje.

En primer lugar, los desarrolladores dominarán la ingeniería de prompts. Es el arte de elaborar preguntas y órdenes para obtener las mejores respuestas de parte de los modelos de IA. Se asemeja al aprendizaje para comunicarse fluidamente con la IA, asegurándose de que pueda aprovechar todo su potencial.

Igualmente, perfeccionarán su pensamiento crítico y capacidad de resolución de problemas. Mediante el uso de herramientas de IA para la investigación y el análisis de tareas, los desarrolladores podrán abordar problemas complejos usando conocimientos basados en datos, mejorando su capacidad para pensar de forma crítica sobre los problemas que se plantean, y encontrar soluciones eficaces.

El curso les enseñará a obtener soluciones coherentes. Ya sea creando nuevos métodos, clases o módulos enteros desde cero, los desarrolladores aprenderán técnicas para agilizar estos procesos, haciéndolos más eficientes y confiables.

En lo que respecta a la codificación, los desarrolladores podrán completar y revisar el código con GenAI. Comprenderán cómo aprovechar la IA para generar fragmentos de código, revisar el código existente en busca de posibles mejoras, y garantizar que su código sea de la máxima calidad.

Otra habilidad clave es la solución rápida y granular de problemas , y depuración de código con GenAI Los desarrolladores aprenderán a identificar y solucionar rápidamente los problemas de su código, utilizando la IA para que les proporcione información detallada y soluciones, convirtiendo lo que podrían ser tareas de largo aliento en soluciones rápidas.

El curso también incluye documentación automática con GenAI. La creación de documentación técnica detallada y precisa se hará sin esfuerzo, con ayuda de la IA, para garantizar que se capture y organice toda la información necesaria.

Por último, los desarrolladores se volverán expertos en crear historias de usuario rápidas y precisas con GenAI. Esto les permitirá generar rápidamente historias de usuario claras, concisas y que reflejen con precisión los requisitos de sus proyectos".

Aprende a utilizar eficazmente la IA en el desarrollo de software en el curso de EngX

Excelencia en ingeniería (EngX) nació en 2014 para abordar los problemas cotidianos a los que se enfrentan desarrolladores, equipos y proyectos. Ofrece a los ingenieros de software productos, herramientas y servicios que necesitan para impulsar el desarrollo de software.

El curso EngX de ingeniería de software asistida por IA está dirigido a ingenieros que quieran aprender a utilizar la IA para aumentar el rendimiento de sus desarrolladores. Este curso enseña los fundamentos de los grandes modelos lingüísticos (LLM), abarcando ideas como IA, ML, PNL y LLM.

Ofrece formación práctica sobre el uso de herramientas de IA como ChatGPT y GitHub Copilot. Estas herramientas ayudan con las tareas de codificación, redacción de documentos de proyecto, creación de alertas, pruebas de código y mejora de la velocidad de desarrollo de software.