¿Qué es la generación de código de IA?

La generación de código por IA emplea inteligencia artificial—normalmente grandes modelos de lenguaje (LLM)—para producir automáticamente código informático a partir de instrucciones en lenguaje natural o fragmentos parciales de código.

Utilizar IA generativa para proporcionar sugerencias de código y completar automáticamente el código fuente en tiempo real ayuda a agilizar el proceso de desarrollo de software . Los programadores introducen una instrucción de texto que describe lo que debe hacer el código, y la herramienta de IA generativa crea automáticamente el código. También puede modernizar código heredado y traducir código de un lenguaje de programación a otro. Las herramientas de generación de código por IA pueden ayudar a depurar errores de codificación, identificar oportunidades de refactorización y optimización para la legibilidad y mantenibilidad, y a identificar posibles vulnerabilidades de seguridad.

La IA generativa para la codificación es posible gracias a los recientes avances en los LLM y el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Utiliza algoritmos de machine learning y grandes Neural Networks entrenadas con vastos conjunto de datos de código fuente diverso, que generalmente provienen de proyectos de código abierto.

Los LLM de código aprenden a predecir el siguiente token de una secuencia de código según el contexto de los tokens anteriores. Esto permite a los modelos capturar la sintaxis, la semántica y los patrones detrás de varios lenguajes de programación. También consideran las relaciones entre diferentes elementos de código, como estructuras de datos y control, funciones y variables, para generar código sintácticamente correcto.

Los programadores introducen instrucciones en lenguaje natural que describen lo que quieren que haga el código. Las herramientas de IA generativa aplican técnicas de PNL para analizar la intención detrás de la instrucción y se basan en los conocimientos adquiridos para sugerir líneas de código relevantes o funciones completas.

Los sistemas de IA generativa están destinados a ayudar a los desarrolladores y no a sustituirlos. Por ello, la generación de código por IA ofrece estas ventajas para los equipos de desarrollo de software:

• Acelerar los flujos de trabajo de desarrollo

• Mejorar la productividad de los desarrolladores

• Hacer que la codificación sea más accesible

Embedding la IA en la codificación fase del ciclo de vida del desarrollo de software puede llevar a lanzamientos más rápidos. Las herramientas de generación de código de IA permiten a los programadores programar más rápido y automatizar las tareas repetitivas, como escribir código repetitivo para las configuraciones de API, los flujos de autenticación, las declaraciones de clases, las conexiones a bases de datos, los andamios de los componentes del marco y la gestión de errores.

Al abordar las tareas de codificación rutinarias, las herramientas de IA generativa permiten a los desarrolladores centrarse en trabajos de mayor valor. Muchas plataformas de generación de código por IA también se integran de manera fluida con la mayoría de los entornos de desarrollo integrados (IDEs). Esto mantiene a los programadores en el flujo, reduce la necesidad de cambiar de contexto y conserva la energía mental.

La IA generativa puede facilitar que desarrolladores de todos los niveles de habilidad —ya sean principiantes o expertos— escriban código. Incluso quienes no son desarrolladores pueden usar estas herramientas para crear prototipos.

El código generado por IA aún puede contener fallas. Estos son algunos inconvenientes que los equipos de ingeniería de software deben tener en cuenta al incorporar la IA generativa en sus flujos de trabajo de desarrollo:

• preocupaciones sobre la calidad del código

• Habilidades y experiencia disminuidas

• Problemas de seguridad

El software de codificación con IA puede generar código que es inestable, duplicativo, inexacto o innecesario. Los desarrolladores deben revisar el código generado por IA y someterlo a tests unitarios para verificar su exactitud.

Los equipos también pueden considerar ajustar los modelos de IA en toda la base de código de sus proyectos y utilizar la generación aumentada por recuperación (RAG) para acceder a los estándares de codificación actualizados, la documentación y mantener la calidad del código, mejorando la conciencia y el conocimiento del contexto.

Demasiada dependencia de las herramientas de AI Coding puede potencialmente erosionar las habilidades y la experiencia de los desarrolladores. Los programadores deben tratar la IA como una ayuda, confiando en su propio pensamiento crítico y en sus capacidades de resolución de problemas para tomar decisiones de codificación informadas.

Los asistentes de codificación con IA podrían introducir inadvertidamente vulnerabilidades de seguridad. Protegerse contra ellos requerirá tanto reseñas como pruebas de seguridad robustas.

Los desarrolladores también deben proporcionar instrucciones claras que especifiquen los requisitos de seguridad junto con la funcionalidad. El RAG puede volver a ser útil para conectar las herramientas de IA generativa con estándares de codificación seguros.

La IA generativa, el low-code y el no-code ofrecen formas de generar código rápidamente. Sin embargo, las herramientas low-code y no-code dependen de plantillas y bibliotecas de componentes preconstruidas. Las herramientas permiten a las personas sin conocimientos de codificación utilizar interfaces visuales y controles intuitivos como arrastrar y soltar. Mediante el uso de estas herramientas, las personas pueden crear y modificar aplicaciones de forma rápida y eficiente mientras el código real permanece oculto en segundo plano.

Sin embargo, la IA generativa para el software de código no utiliza plantillas y bibliotecas de componentes. El software analiza las indicaciones en lenguaje natural de un desarrollador y sugiere fragmentos de código desde cero que producirán los resultados requeridos.

Mientras que las herramientas low-code y no-code suelen estar dirigidas a no desarrolladores y usuarios empresariales, tanto los desarrolladores profesionales como otros usuarios pueden utilizar software de generación de código de IA.

Las opciones abundan cuando se trata de plataformas de codificación por IA generativa. Los equipos de desarrollo deben considerar las características que satisfacen sus necesidades, la compatibilidad con su pila tecnológica y cómo estos sistemas encajan en sus flujos de trabajo.

Estas son algunas herramientas populares de generación de código de IA:

• Claude Code

• Codex

• Cursor

• Copiloto de GitHub

• Google Antigravity

• IBM® Bob

• Tabnine

Claude Code funciona con los modelos de IA de Anthropic y se ha optimizado para la generación y comprensión de código. Puede realizar cambios coordinados en varios archivos de un repositorio. Claude Code vive dentro del terminal y funciona con herramientas de interfaz de línea de comandos (CLI), pero también se integra con los IDE de JetBrains y Visual Studio Code (VS Code).

El Codex de OpenAI es un agente de codificación respaldado por los últimos modelos GPT de la compañía. Tiene extensiones para JetBrains y VS Code IDE, mientras que su CLI se ejecuta localmente desde el terminal.

Codex ayuda a los desarrolladores a escribir código que coincida con su intención y se adapte a las estructuras de proyecto existentes y a las convenciones de codificación. También puede analizar el código para detectar posibles fallos y errores lógicos, explicar códigos complejos y rastrear fallos y sugerir correcciones específicas.

Cursor es un agente de codificación diseñado para planificar y construir características, revisar cambios de código y encontrar y corregir correcciones. Crea un índice de búsqueda de una base de código y emplea la búsqueda semántica contra ese índice para una comprensión profunda del código. Cursor funciona con múltiples modelos de IA y ofrece un modelo Tab propietario que va más allá de la finalización de código para ofrecer sugerencias contextuales.

GitHub Copilot es uno de los primeros asistentes de AI Coding. Está respaldado por los modelos GPT de OpenAI y es compatible con lenguajes de programación importantes como Java, JavaScript, Python y TypeScript.

GitHub Copilot ofrece sugerencias de código en línea y cuenta con una característica de "sugerencias para la siguiente edición" que predice la ubicación probable de la siguiente edición del programador y propone una solución de autocompletado de código para ella. Una interfaz de chat también permite a los desarrolladores hacer preguntas relacionadas con la codificación.

Google Antigravity es una plataforma de desarrollo agéntico creada para casos de uso empresariales, front-end y full stack. Delega tareas como la generación de código, la refactorización y la escritura de pruebas unitarias a múltiples agentes de IA que trabajan en paralelo. La CLI de Antigravity permite a los desarrolladores ejecutar comandos de barra oblicua y comandos de shell directamente en el terminal, mientras que el IDE de Antigravity ofrece autocompletado de pestañas y comandos de código en lenguaje natural.

IBM Bob es un socio de desarrollo con IA que ayuda a los equipos a crear, enviar y modernizar el software en repositorios, canalizaciones y entornos. Puede responder a preguntas sobre un código fuente, limpiar y corregir automáticamente el código existente, realizar autocompletados de una o varias líneas, generar o actualizar documentación a partir del código y convertir el lenguaje natural en código funcional.

Bob selecciona automáticamente el modelo más adecuado para cada tarea en función de la complejidad, la eficiencia de costes y las capacidades requeridas. Este enrutamiento inteligente ayuda a garantizar que los desarrolladores reciban respuestas de alta calidad al tiempo que optimiza el uso de recursos.

Además de un IDE, Bob tiene una CLI llamada Bob Shell. Proporciona asistencia de IA para tareas de línea de comandos, automatización de scripts y flujos de trabajo basados en terminales.

Tabnine es un asistente de codificación de IA que se centra en mantener el código privado y seguro. Tiene una política de "no entrenar, no retener" para el código, y ofrece opciones de implementación empresarial que abarcan en las instalaciones, nube privada y una instalación privada totalmente air-gapped .

Las finalizaciones de código de Tabnine se adaptan a medida que los desarrolladores escriben, y puede generar código a partir de comentarios en lenguaje natural en un programa. También tiene una aplicación de chat centrada en el código diseñada para responder a problemas relacionados con el código.

Algunos chatbots de propósito general, como ChatGPT de OpenAI y Google Gemini, también generan código basado en instrucciones de texto. Estas aplicaciones de IA conversacional son herramientas independientes, en lugar de complementos integrados que funcionan directamente en los editores de código.