IA generativa para desarrolladores: beneficios y desafíos

La IA generativa está transformando la manera en que los desarrolladores de software codifican, pasando de un asistente pasivo a un socio de programación activo. Aumenta sus capacidades y contribuye a la eficiencia y calidad generales del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

Una encuesta realizada por la consultora de gestión McKinsey encontró que las organizaciones de software de alto rendimiento experimentaron ganancias del 16 % al 30 % en métricas como la productividad del equipo y el tiempo de comercialización y del 31 % al 45 % de mejoras en la calidad del software a partir de la inteligencia artificial. ¹ Pero la IA generativa también tiene sus inconvenientes. En un informe sobre el impacto de la IA generativa en el desarrollo de software, los investigadores del programa DORA de Google Cloud se sorprendieron al descubrir que un aumento en la adopción de la IA puede afectar negativamente al rendimiento de la entrega de software.² Consideran que la causa probable radica en que la IA genera rápidamente grandes cantidades de código, lo que puede ralentizar las revisiones de código y aumentar la probabilidad de que se produzcan inestabilidades en la entrega de software.²

Esas promesas y esos riesgos ya se están haciendo realidad en el mundo real. Gabe Goodhart, arquitecto jefe de innovación abierta en IA de IBM, compartió que, incluso con múltiples asistentes de IA integrados en casi cada paso de su flujo de desarrollo, sigue manteniendo el juicio y la responsabilidad, revisando cada fragmento de código generado por IA antes de comprometerlo. Peter Staar, gerente de software y jefe técnico de Docling en IBM, compartió una experiencia similar y señaló que las herramientas de IA generativa le ayudan a aumentar su productividad y rapidez, pero que sigue siendo fundamental una supervisión estrecha.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) forman la base de la IA generativa en la programación. Estos modelos de aprendizaje profundo se basan en un tipo de arquitectura de red neuronal conocida como transformador, que destaca en el procesamiento de datos secuenciales. Los LLM de código están entrenados en grandes conjuntos de datos de código fuente, equipándolos con la capacidad de comprender la estructura y sintaxis de los lenguajes de programación.

Los modelos de IA generativa están preentrenados en conjuntos de datos masivos que contienen diversos ejemplos de código escrito en varios lenguajes de programación. Durante el preentrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra o token en una secuencia de código en función del contexto de los tokens anteriores. Este proceso permite que el modelo capture la sintaxis, la semántica y los patrones inherentes a diferentes lenguajes de programación.

Los modelos de machine learning también pueden ajustarse utilizando los repositorios de código de la propia empresa y los datos propios relacionados, lo que les permite adquirir conocimientos específicos del sector.

Cuando se le presenta una instrucción o consulta de programación, el modelo de IA generativa procesa la entrada y utiliza su conocimiento aprendido para comprender el contexto y la intención. El modelo considera las relaciones entre diferentes elementos de código, como variables, funciones y estructuras de control, para generar código relevante y sintácticamente correcto.

Muchos modelos también están equipados con capacidades de generación aumentada de recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). La RAG ayuda a enriquecer consultas o instrucciones con información de las últimas versiones de API, incorporaciones de bases de código, directrices de estilo de codificación, marcos, bibliotecas, estándares de codificación seguros y documentación técnica para proporcionar un contexto actualizado y mejorado.

Utilizando patrones aprendidos y comprensión contextual, el modelo produce fragmentos de código como salida. El código generado se basa en la instrucción de entrada y sigue la estructura y el estilo de los lenguajes de programación en los que se entrenó el modelo.

Los modelos de IA a menudo tienen mecanismos para adaptarse y mejorar en función del feedback. Los desarrolladores pueden proporcionar feedback sobre el código generado, ayudando al modelo a refinar su comprensión y mejorar los resultados futuros. Este ciclo iterativo de feedback contribuye a que el modelo sea capaz de generar, con el tiempo, un código más preciso y relevante para el contexto.

Existen varias formas en que la IA puede agilizar los flujos de trabajo del desarrollo de software. Estos son algunos casos de uso comunes:

• Detección de errores

• Documentación del código

• Refactorización de código

• Revisión de código

• Sugerencia de código

• Pruebas de código

• Traducción de código

• Creación de prototipos

La IA generativa puede apoyar a los equipos de ingeniería de software al depurar, identificar e incluso corregir errores automáticamente. Esto puede conducir a un software más robusto y confiable y a ciclos de desarrollo más rápidos.

La IA generativa ayuda a automatizar la documentación de código, sugiriendo comentarios en línea, facilitando actualizaciones para reflejar rápidamente los cambios en el código e implementando estándares de estilo y estructura. Esto puede ser útil para mantener una documentación del proyecto clara y actualizada.

Las herramientas de programación impulsadas por IA pueden acelerar la refactorización del código, ya que recomiendan mejoras al código existente mediante la identificación de partes redundantes o ineficientes. Esto puede ayudar a mantener un código de alta calidad y optimizar el rendimiento a lo largo del tiempo. Los problemas que podrían haber sido difíciles de identificar se pueden encontrar y rectificar rápidamente mediante la implementación de soluciones sugeridas por IA, que incluso se pueden hacer automáticamente.

Los modelos de IA generativa pueden actuar como revisores iniciales del código, evaluando su funcionalidad, estilo y calidad. Pueden destacar posibles problemas y proponer formas de abordarlos.

Los asistentes de programación basados en IA pueden ayudar a los principiantes al ofrecerles explicaciones, orientación y sugerencias adaptadas al contexto en tiempo real mientras escriben código. Esto puede aplanar la curva de aprendizaje para los nuevos desarrolladores.

La IA generativa puede analizar código y crear casos de prueba de forma automática. Puede generar datos de prueba que reflejen el uso y el comportamiento del mundo real y esbozar escenarios de prueba detallados, incluso para casos extremos, lo que ayuda a mejorar la cobertura de las pruebas.

Las aplicaciones asistidas por IA pueden traducir código de un lenguaje a otro, lo que agiliza los proyectos de conversión de código o de modernización de aplicaciones. Algunos ejemplos son la actualización de aplicaciones heredadas mediante la conversión de COBOL a Java o la reescritura gradual del código heredado de C a Python.

La IA generativa puede ayudar a diseñar prototipos pequeños y sencillos, acelerando el proceso de ideación para los equipos de ingeniería de software y permitiéndoles explorar algoritmos novedosos y soluciones innovadoras rápidamente. A continuación, los equipos pueden revisar y perfeccionar los prototipos generados por IA para adaptarlos a sus necesidades.

La IA generativa sirve como otra herramienta en la caja de herramientas de los desarrolladores. Ofrece estas ventajas para los equipos de ingeniería de software:

• Automatiza el trabajo rutinario

• Mejora la productividad de los desarrolladores

• Optimiza los ciclos de desarrollo

• Personaliza los entornos de desarrollo

• Proporciona interfaces de lenguaje natural

La programación a veces implica tareas tediosas, y es ahí donde las aplicaciones de IA generativa suelen destacar. El trabajo rutinario, como escribir métodos estándar, se puede acelerar con las características de finalización de código. Las herramientas de IA generativa pueden sugerir líneas de código o funciones completas a partir de descripciones en lenguaje natural. También ayudan a los programadores a cumplir con formatos específicos de documentación de código.

Al automatizar las tareas rutinarias, la IA permite a los desarrolladores centrarse en los aspectos estratégicos, de mayor nivel y de visión general de la creación de software, como la seguridad, la arquitectura y el diseño del sistema. Esto puede aumentar la productividad de los desarrolladores e incluso podría mejorar la satisfacción laboral.

Incorporar IA en el SDLC puede dar lugar a lanzamientos de software más fluidos. En el pipeline de integración continua/entrega continua (CI/CD), por ejemplo, los equipos de DevOps pueden usar IA generativa para automatizar tareas de infraestructura como el equilibrio y el escalado de carga, detectar problemas de rendimiento en tiempo real para minimizar el tiempo de inactividad o pronosticar posibles fallas en el pipeline para evitar interrupciones.

La IA generativa ayuda a crear entornos de desarrollo integrados (IDE) personalizados que se adaptan a los estilos y preferencias de programación individuales. Esto puede promover una experiencia positiva para los desarrolladores, lo que permite a los programadores hacer su mejor trabajo.

La IA generativa puede facilitar interfaces de lenguaje natural para herramientas de desarrollo de software. Los programadores pueden interactuar con los IDE y los sistemas de control de versiones mediante comandos de lenguaje natural, lo que lo hace más accesible para quienes no tienen una amplia experiencia en programación.

Aunque la IA generativa es una herramienta poderosa, no sustituye la creatividad y las capacidades de los desarrolladores humanos. Sirve para complementar y ayudarles durante la programación, pero los programadores deben seguir utilizando la IA generativa de manera responsable.

A continuación, se presentan algunos desafíos que los equipos de ingeniería de software pueden encontrar al integrar la IA generativa en el proceso de desarrollo de software:

• Inexactitud

• Revisiones de código más completas

• Dependencia excesiva

• Vulnerabilidades de seguridad

Las aplicaciones impulsadas por IA pueden producir resultados incorrectos o engañosos, funciones poco manejables o código poco refinado que podría degradar el rendimiento. Esto significa que los desarrolladores deben validar y probar exhaustivamente el código generado antes de confirmarlo.

Ahora que la IA generativa se encarga de muchas tareas de programación, la atención se centra en la verificación. Es posible que el código generado por IA deba pasar por múltiples evaluaciones detalladas para asegurarse de que esté listo para su envío. Esto agrega más tiempo y esfuerzo al proceso de revisión de código.

El uso constante de herramientas de IA generativa puede llevar a una dependencia excesiva. Los desarrolladores pueden tratar estas herramientas como algo más que una fuente de soporte: pueden utilizarlas de forma predeterminada y depender en gran medida de ellas. Esto puede mermar su capacidad de pensamiento crítico o de resolución de problemas. Los programadores deben complementar los resultados de la IA generativa con su propia experiencia y conocimientos.

Un riesgo importante con la programación asistida por IA implica la posibilidad de introducir vulnerabilidades de seguridad. Puede producir código que no se adhiere a las prácticas de programación segura, que emplea dependencias desactualizadas o inseguras o que expone o maneja de manera inadvertida datos confidenciales.

Los desarrolladores deben estar capacitados en estándares de programación segura y detección de secretos para que sepan qué buscar. Es posible que los equipos deban agregar un paso de revisión centrado en la seguridad del código.

Hay muchas opciones de herramientas de IA generativa para el desarrollo de software. Al seleccionar la opción adecuada, los equipos deben considerar la compatibilidad con su pila tecnológica y cómo las herramientas se integran perfectamente en sus flujos de trabajo. También deben delinear políticas bien definidas para el uso de IA responsable e implementar medidas para mantener la seguridad. Impulsar la adopción implica talleres prácticos y tutoriales sobre cómo funcionan estas herramientas y capacitación en habilidades relevantes, como ingeniería rápida.

Los agentes de programación y los asistentes de programación impulsados por IA van más allá de generar código. También pueden crear solicitudes de extracción, depurar y refactorizar código y actualizar la documentación. Algunos de los más populares incluyen Claude Code, Cline de código abierto, Codex de OpenAI, Cursor, GitHub Copilot, IBM Bob, Kiro de AWS, Tabnine y Windsurf.

Algunas aplicaciones de IA generativa pueden hacer una primera revisión de código, identificando problemas comunes y errores sutiles que podrían pasarse por alto con las revisiones manuales de código. Estas aplicaciones incluyen Codacy, CodeRabbit, Graphite, Greptile y Qodo.

Las tecnologías de IA conversacional pueden ayudar con la lluvia de ideas, explicar el código, realizar una investigación de algoritmos y resumir la documentación. Algunos ejemplos de chatbots que pueden ofrecer apoyo en el desarrollo son Claude de Anthropic, Google Gemini, Microsoft Copilot, ChatGPT de OpenAI y Perplexity.

Algunas herramientas de IA destacan por generar prototipos a partir de instrucciones. Estos incluyen Bolt, Lovable, Replit y v0.