¿Qué es la refactorización de código de IA?

La refactorización de código de IA utiliza la inteligencia artificial para automatizar el proceso de refactorización del código. Utiliza técnicas de machine learning y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para modificar la estructura interna del código de software sin alterar su comportamiento externo ni su funcionalidad.

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 IA se basa en modelos de lenguaje grandes (LLM). Estos LLM se han entrenado con enormes 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, depuración, modernización de código heredado y refactorización de código.

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

• Coincidencia de patrones léxicos

• Árbol de sintaxis abstracta

• Árbol semántico sin pérdidas

• Aprendizaje por 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 “oler” los típicos “code smell”, incluidos condicionales complejos, funciones duplicadas, módulos monolíticos, métodos demasiado largos o nombres de variables poco claros. A partir de estos patrones reconocidos, los modelos recomiendan una transformación de refactorización en tiempo real, comoextract function para dividir una función enorme en fragmentos más pequeños, move method para 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 impulsado por IA pueden optar por representar el código fuente como un árbol de sintaxis abstracta o AST, que refleja 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 incorporaciones vectoriales que las redes neuronales pueden procesar.¹

Luego, los modelos manipulan los AST, aplicando transformaciones de refactorización que dan como resultado un nuevo estado del código. Este nuevo estado del código aún debe compilarse y ejecutarse correctamente, preservar los comportamientos esperados y mantener la estructura lógica de todo el código base.

Otros asistentes de programación de IA utilizan árboles semánticos sin pérdidas (LST). Los LST conservan el formato de estilo e incluyen información sobre el tipo de cada elemento de código.² Dicha atribución de tipo permite búsquedas de código semántico más seguras que van más allá de la sintaxis hacia el significado, además de actualizaciones de dependencia y migraciones de entornos más seguros.³

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo entrenan modelos de machine learning para tomar acciones que generen 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 consideran el feedback de los desarrolladores, aprendiendo 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 de código pueden obtener las siguientes ventajas:

• Mejor calidad de código

• Mayor productividad de los desarrolladores

• Escalabilidad

• Velocidad más rápida

La refactorización manual puede ser propensa a errores, lo que conlleva la posibilidad de crear un nuevo error o resurgir uno existente. El uso de la IA ayuda a reducir esta posibilidad, ya que genera menos errores durante el proceso de refactorización del código y garantiza la coherencia en lo que respecta a las normas de programación. Algunos sistemas de refactorización impulsados por IA incluso ofrecen la posibilidad de integrarse con los flujos de trabajo de CI/CD, lo que ayuda a mantener la calidad del código a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software.

La IA puede realizar refactorización rutinaria y repetitiva en nombre de los desarrolladores, permitiéndoles abordar refactorización de código más complejo. Muchas herramientas de IA también se integran perfectamente con la mayoría de los entornos de desarrollo integrados (IDE) para no interrumpir 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 optimizar el proceso a través de agentes de IA encargados de implementar 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:

• Comience poco a poco

• Verifique y pruebe

• El toque humano sigue siendo vital

Los equipos de ingeniería de software pueden empezar a utilizar la IA para realizar cambios menores, como eliminar código obsoleto o corregir el formato. Este alcance limitado permite a los desarrolladores experimentar con herramientas de refactorización basadas en IA sin perder el control sobre su código.

Un estudio encontró que la IA agéntica sobresale en tareas de refactorización de bajo nivel y orientadas a la congruencia, incluido el cambio de nombre y los cambios de tipo. El estudio también señaló que las herramientas de programación con agentes actúan como “socios de limpieza incremental”, ya que producen mejoras estructurales pequeñas, pero estadísticamente significativas, como reducir el tamaño y la complejidad de las clases.⁴

Las herramientas de IA no pueden sustituir la experiencia y el criterio de un desarrollador humano, lo que significa que los ingenieros de software deben revisar siempre las sugerencias de la IA o las transformaciones de refactorización generadas por la IA para asegurarse de que sean correctas. Además, los desarrolladores deben realizar pruebas exhaustivas para validar que cualquier característica o funcionalidad afectada funcione como se espera.

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 suelen carecer de concientización contextual y, por ello, tienen dificultades para realizar tareas que implican una lógica compleja 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 deben primero 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, la 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 impulsadas por IA entre las cuales elegir:

• LLM

• Asistentes de programación de IA

• Herramientas de programación con agentes

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

Los equipos de desarrollo podrían considerar ajustar estos LLM en sus propias bases de código, permitiendo que los modelos generen 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 programación de IA combinan la IA generativa y la automatización para ayudar a los desarrolladores a refactorizar sus bases de códigos. Son compatibles con los principales lenguajes de programación como Java, JavaScript, Python y TypeScript y se integran con IDE populares como Eclipse, la suite JetBrains, Visual Studio y VS Code. Algunos ejemplos de asistentes de programación de IA son Amazon Q Developer, CodeScene ACE, Gemini Code Assist, GitHub Copilot, Mistral Code y Tabnine.

Las herramientas de programación con agentes son un paso adelante respecto a los asistentes de codificación con IA, que refactorizan el código de forma autónoma. Por ejemplo, IBM Bob cuenta con un modo de revisión de código que va más allá del simple análisis sintáctico: analiza el código de forma estática en busca de posibles errores, comprende la intención del desarrollador, señala los problemas de forma temprana y explica su razonamiento. Otros agentes de IA para la refactorización incluyen Claude Code, Moddy de Moderne, Qwen Code y Refact.ai.