¿Qué es la refactorización de código de IA?

La refactorización de código IA emplea la inteligencia artificial para automatizar el proceso de refactorización de código. Utiliza técnicas de machine learning y procesamiento del lenguaje natural para modificar la estructura interna del código del software manteniendo intacto el comportamiento o la funcionalidad externa.

La refactorización del código es una parte integral del proceso de desarrollo de software, ya que reduce la deuda técnica mediante mejoras en el código que optimizan el rendimiento y conducen a una mayor legibilidad y una mejor mantenibilidad. Con la ayuda de la IA, la refactorización puede ser más eficiente.

La refactorización del código de la IA se basa en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Estos LLM se han entrenado en amplias bases de código, aprendiendo la estructura del código en diferentes lenguajes de programación. Los LLM de código pueden entonces ajustarse para casos de uso como generación de código, la depuración, la modernización del código heredado y la refactorización de código.

Muchas herramientas de IA implementan uno o una combinación de estos conceptos para refactorizar el código:

• Coincidencia de patrones léxicos

• Árbol de sintaxis abstracta

• Árbol semántico sin pérdidas

• Aprendizaje de refuerzo

Los modelos de IA podrían tratar el código de software como una secuencia de tokens, aplicando la coincidencia de patrones léxicos para detectar ineficiencias comunes y "olfatear" los típicos "olores de código", incluidos condicionales complejos, funciones duplicadas, módulos monolíticos, métodos demasiado largos o nombres de variables poco claros. Basándose en estos patrones reconocidos, los modelos recomiendan una transformación de refactorización en tiempo real, comoextract function dividir una función enorme en fragmentos más pequeños, move method reubicar un método de una subclase a una superclase para su reutilización y menos duplicación de código, yrename variable para nombres de variables más descriptivos.

Algunos sistemas de refactorización de código con IA pueden optar por representar el código fuente como un árbol de sintaxis abstracta o AST, que captura la jerarquía del código en términos de estructura y sintaxis. Estos sistemas analizan el código existente para convertirlo en un AST, preprocesan el AST en datos secuenciales o estructurales y codifican los datos en embeddings que las redes neuronales pueden procesar.¹

A continuación, los modelos manipulan los AST, aplicando transformaciones de refactorización que dan como resultado un nuevo estado del código. Este nuevo estado del código debe seguir compilándose y ejecutándose correctamente, preservar los comportamientos esperados y mantener la estructura lógica de toda la base de código.

Otros asistentes de codificación de IA utilizan árboles semánticos (LST) sin pérdidas. Los LST conservan el formato de estilo e incluyen información de tipo para cada elemento del código^.2 Esta atribución de tipos permite búsquedas de código semántico más seguras que se mueven más allá de la sintaxis y pasan al significado, además de actualizaciones de dependencias y migraciones de marcos más seguras.³

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo entrenan modelos de machine learning para realizar acciones que obtengan la mayor recompensa. En el caso de la refactorización de código, los modelos aprenden qué transformaciones de refactorización conducen a mejores resultados mediante métricas como un tiempo de ejecución más rápido, más pruebas unitarias y pruebas de integración superadas, o una mayor cobertura de pruebas. Los modelos también tienen en cuenta los comentarios de los desarrolladores y aprenden cuándo los desarrolladores de software aceptan o rechazan las sugerencias de refactorización de código.

Los equipos de ingeniería de software que utilizan la IA para la refactorización del código pueden obtener estas ventajas:

• Mejor calidad del código

• Mejorar la productividad de los desarrolladores

• Escalabilidad

• Velocidad más rápida

La refactorización manual puede ser propensa a errores, ya que ofrece la posibilidad de crear un nuevo error o reaparecer uno existente. El empleo de la IA ayuda a disminuir esta posibilidad, introduciendo menos errores durante el proceso de refactorización del código y estableciendo coherencia en lo que respecta a los estándares de codificación. Algunos sistemas de refactorización impulsados por IA incluso ofrecen la posibilidad de integrarse con pipelines de CI/CD, lo que ayuda a mantener la calidad del código a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software.

La IA puede encargarse de tareas de refactorización rutinarias y repetitivas en lugar de los desarrolladores, que así pueden dedicarse a tareas más complejas. Además, muchas herramientas de IA se integran de manera fluida con la mayoría de los entornos de desarrollo integrados (IDE), por lo que no se interrumpen los flujos de trabajo de desarrollo de software.

La refactorización de código puede ser un reto, especialmente para bases de código grandes. La refactorización impulsada por IA ayuda a agilizar el proceso a través de los agentes de IA encargados de implementar los cambios a gran escala.

La refactorización manual puede llevar horas, especialmente en proyectos con dependencias elaboradas. Los sistemas de IA pueden acelerar la refactorización, analizar el código y generar sugerencias en segundos, ahorrando valiosas horas a los desarrolladores humanos.

La IA puede ser una tecnología poderosa, pero no está exenta de desafíos. Esto es lo que las empresas deben tener en cuenta al utilizar la IA para la refactorización de código:

• Empezar poco a poco

• Verificar y probar

• El toque humano sigue siendo vital

Los equipos de ingeniería de software pueden empezar a utilizar la IA para cambios menores como borrar código muerto o corregir el formato. Este alcance limitado permite a los desarrolladores experimentar con herramientas de refactorización de IA sin dejar de mantener el control sobre su código.

Un estudio descubrió que la IA agéntica es excelente en las tareas de refactorización de bajo nivel y orientadas a la coherencia, incluidos los cambios de nombre y tipo. El estudio también señaló que las herramientas de codificación agéntica actúan como "socios de limpieza incremental", ya que producen mejoras estructurales pequeñas pero estadísticamente significativas, como la reducción del tamaño y la complejidad de las clases.⁴

Las herramientas de IA no pueden sustituir la experiencia y el juicio de un desarrollador humano, lo que significa que los ingenieros de software deben revisar siempre las sugerencias de IA o las transformaciones de refactorización generadas por IA para asegurarse de que son precisas. Además, los desarrolladores deben realizar pruebas exhaustivas para validar que cualquier característica o funcionalidad afectada funciona según lo esperado.

En el estudio mencionado anteriormente, los investigadores descubrieron que la mantenibilidad y la legibilidad son los principales controladores de la refactorización agéntica, mientras que los desarrolladores humanos se dirigen con mayor frecuencia a las preocupaciones a nivel de diseño.⁴ Los sistemas de IA carecen a menudo de conciencia contextual y, como tales, tienen dificultades con las tareas que implican una lógica intrincada o una arquitectura sofisticada. Esta refactorización a alto nivel sigue siendo competencia de los programadores humanos, que pueden delegar la limpieza rutinaria a los agentes de IA.

Las organizaciones primero deben encontrar la opción adecuada antes de adoptar una herramienta. Los factores a tener en cuenta incluyen capacidades que se alineen con los objetivos y requisitos del proyecto, compatibilidad con el flujo de trabajo de desarrollo y la pila tecnológica del equipo, y modelos de precios que se adapten a los presupuestos empresariales, entre otros.

Estas son algunas tecnologías de refactorización de código con IA entre las que elegir:

• LLM

• Asistentes de codificación de IA

• Herramientas de codificación agéntica

Algunos ejemplos populares de LLM de código que se pueden utilizar para la refactorización son CodeGemma de Google, Code Llama de Meta y Codestral de Mistral. Los modelos de código abierto incluyen DeepSeek Coder y Qwen3-Coder. Otros LLM que no son únicamente para programación, sino que han sido entrenados y optimizados para codificación incluyen las últimas versiones de Claude Sonnet y Opus de Anthropic, Gemini de Google y GPT de OpenAI.

Los equipos de desarrollo podrían considerar la posibilidad de afinar estos LLM en sus propias bases de código, lo que permitiría a los modelos generar recomendaciones de refactorización personalizadas. Sin embargo, los equipos también deben consultar con los proveedores de modelos para asegurarse de que los datos confidenciales o el código propietario permanezcan privados y seguros.

Los asistentes de codificación de IA combinan la IA generativa y la automatización para ayudar a los desarrolladores a refactorizar sus bases de código. Son compatibles con los principales lenguajes de programación como Java, JavaScript, Python y TypeScript e integran con IDEs populares como Eclipse, la suite JetBrains, Visual Studio y VS Code. Algunos ejemplos de asistentes de codificación basados en IA son Amazon Q Developer, CodeScene ACE, Gemini Code Assist, GitHub Copilot, Mistral Code y Tabnine.

Las herramientas de codificación agéntica son un paso adelante en comparación con los asistentes de codificación de IA, ya que refactorizan el código de forma autónoma. Por ejemplo, IBM Bob dispone de un modo de revisión del código que va más allá del linting para analizar estáticamente el código en busca de posibles errores, comprender la intención del desarrollador, marcar los problemas con antelación y explicar su razonamiento. Otros agentes de IA para la refactorización son Claude Code, Moddy de Moderne, Qwen Code y Refact.ai.