Nueve formas en que la productividad de los desarrolladores se ve impulsada por la IA generativa

El desarrollo de software es un ámbito en el que ya estamos viendo un impacto significativo de las herramientas de IA generativa. Los beneficios son muchos, y actualmente hay importantes ganancias de productividad disponibles para las empresas que adoptan estas herramientas. Un estudio de McKinsey afirmaque los desarrolladores de software pueden completar tareas de programación hasta dos veces más rápido con la IA generativa.

La investigación de la consultora reveló, como era de esperar, que las tareas complejas de programación no se vieron gravemente afectadas por el uso de IA generativa, por lo que las preocupaciones sobre la sustitución de los desarrolladores por IA pueden disipar con seguridad. Sin embargo, hay casos de uso de “pocos frutos colgantes” en los que la IA puede acelerar drásticamente la productividad del equipo y mejorar la experiencia del desarrollador.

Pero antes de entrar en cómo las herramientas de IA generativa pueden tener impacto, hablemos de forma más general sobre cómo mejorar la productividad de los desarrolladores mediante metodologías, infraestructura y mejores prácticas. La IA generativa es solo una herramienta en el cinturón de herramientas.

Medir la productividad de los desarrolladores, un subconjunto de la productividad de los empleados, representa un desafío multifacético. Las métricas tradicionales, como las líneas de código escritas o las horas trabajadas, a menudo no logran capturar las complejidades de los flujos de trabajo complejos. Es posible que no reflejen adecuadamente la calidad o el impacto más amplio del trabajo de un desarrollador, y una evaluación adecuada puede requerir la incorporación de factores externos, como la satisfacción del cliente. Es crucial reconocer que la productividad de los desarrolladores va más allá de la mera generación de código; abarca la entrega de resultados de alta calidad que satisfacen constantemente a los clientes, al tiempo que mitigan el riesgo de agotamiento. Un desarrollador agotado suele ser improductivo.

Las métricas de investigación y evaluación de DevOps (DORA), que abarcan métricas como la frecuencia de despliegue, el tiempo de entrega y el tiempo medio de recuperación, sirven como criterios para evaluar la eficiencia de la entrega de software. Estas métricas de productividad de los desarrolladores permiten a los gerentes de ingeniería y a los directores de tecnología (CTO) medir con precisión el rendimiento individual y de equipo.

Las herramientas de gestión de proyectos, como la ampliamente utilizada Jira, permiten realizar un seguimiento del progreso, gestionar tareas y facilitar el análisis de las contribuciones. La implementación del marco SPACE Ingeniería de software, productividad, analytics, colaboración y eficiencia ofrece un enfoque holístico para el desarrollo de software. Los indicadores clave de rendimiento (KPI), como los puntos de historia y las herramientas de productividad en tiempo real, sirven como puntos de referencia para medir y mejorar de manera constante la productividad de los desarrolladores de software.

Diversificar la medición de la productividad más allá del desempeño individual requiere una comprensión integral de la dinámica del equipo. Las plataformas de colaboración como GitHub actúan como catalizadores de una cultura de comunicación abierta, comentarios de código colaborativos y solicitudes de extracción fácilmente facilitadas. Estas plataformas no solo permiten a los miembros del equipo aprender unos de otros, sino que también proporcionan un espacio colectivo para mejorar las habilidades. La introducción estratégica de nuevas características y la entrega constante de código de alta calidad no solo refuerzan la competitividad del producto, sino que también contribuyen significativamente a la satisfacción del usuario final.

DevOps surgió como una metodología transformadora que integra perfectamente las prácticas de desarrollo y operaciones, optimizando la eficiencia del ciclo de vida del desarrollo de software. Al fomentar la colaboración entre desarrolladores y equipos de operaciones, DevOps tiene como objetivo optimizar los procesos, minimizar el tiempo de entrega y elevar la frecuencia de despliegue. Al hacerlo, allana el camino para un entorno propicio para la innovación y la mejora continuas. DevOps ayuda a direción los cuellos de botella y a gestionar de forma proactiva la deuda técnica, lo que permite un entorno de trabajo que mantiene a los desarrolladores contentos y en marcha.

Los responsables de ingeniería pueden realizar análisis regulares de contribuciones y emplear esta información para integrar nuevas herramientas y abordar preocupaciones sobre la experiencia de los empleados, creando un entorno propicio para la productividad de los desarrolladores. La adopción del modelo YES (Your Engineering Success) subraya la importancia de cultivar una cultura positiva y de apoyo dentro del equipo, fomentando una atmósfera que fomente la innovación y la creatividad. Este enfoque integral garantiza que la productividad de los desarrolladores se mida y optimice de una manera que no solo mejore el rendimiento individual y del equipo, sino que también fomente el bienestar general del personal de desarrollo.

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

Eliminación de tareas repetitivas

La programación suele implicar tareas sencillas, a veces tediosas, y ahí es donde las herramientas de IA generativa suelen destacar. Las tareas repetitivas y rutinarias, como escribir funciones estándar, se pueden agilizar con las características de autocompletar. Herramientas como Codex de OpenAI pueden sugerir líneas de código o funciones completas basadas en descripciones en lenguaje natural. La documentación del código se puede acelerar ayudando a los desarrolladores a adherirse automáticamente a formatos de documentación específicos.

Interfaces de lenguaje natural

La IA generativa puede facilitar interfaces de lenguaje natural para herramientas de desarrollo de software. Los desarrolladores pueden interactuar con entornos de desarrollo, depuración y 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.

Sugerencia de código

La IA generativa también puede ayudar a los principiantes proporcionando sugerencias, explicaciones y orientación conscientes del contexto mientras escriben código. Esto puede acelerar la curva de aprendizaje para los nuevos desarrolladores y democratizar el acceso al desarrollo de software.

Mejora del código

La IA generativa puede sugerir mejoras al código existente identificando partes redundantes o ineficientes. Esto puede ayudar a mantener la calidad y el rendimiento del código a lo largo del tiempo. Los problemas que antes podían ser difíciles de identificar ahora se pueden detectar y solucionar mucho más rápidamente mediante la implementación de soluciones sugeridas por la IA, lo que incluso se puede hacer de forma automática.

Traducción de código

La IA generativa también puede traducir código de un lenguaje a otro, lo que agiliza los proyectos de conversión de código o modernización de aplicación, como la actualización de aplicaciones heredadas/existentes por transformar COBOL a Java.

Pruebas de código

La IA generativa se puede emplear en la creación automática de casos de prueba. Puede analizar código y generar entradas de prueba, lo que ayuda a mejorar la cobertura de las pruebas e identificar posibles problemas en una fase temprana del proceso de desarrollo.

Detección de errores

Mediante el análisis de grandes bases de código, la IA generativa puede ayudar a los equipos de desarrollo de software a identificar e incluso corregir automáticamente los errores. Esto puede conducir a un software más robusto y fiable, así como a ciclos de desarrollo más rápidos.

Entornos de desarrollo personalizados

La IA generativa podría ayudar a crear entornos de desarrollo personalizados que se adapten a las preferencias y estilos de programación de cada desarrollador. Esto mejoraría la productividad y haría que la experiencia de programación fuera más cómoda para los programadores.

Documentación mejorada

La IA generativa puede ayudar a los equipos de ingeniería a generar documentación resumiendo las funcionalidades del código, explicando los algoritmos y proporcionando contexto. Esto puede ser útil para mantener una documentación del proyecto clara y actualizada.

La IA generativa en la codificación funciona aprovechando modelos de machine learning que se entrenan con grandes conjuntos de datos de código. Estos modelos son capaces de comprender la estructura y la sintaxis de los lenguajes de programación.

Preentrenamiento del modelo

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

Comprenda el contexto

Cuando se le presenta una solicitud o consulta de codificación, el modelo de IA generativa procesa la entrada y utiliza sus conocimientos adquiridos para comprender el contexto y la intención. El modelo considera las relaciones entre diferentes elementos del código, como variables, funciones y estructuras de control, para generar código relevante y sintácticamente correcto.

Generación de código

Utilizando los patrones aprendidos y la comprensión contextual, el modelo de IA generativa genera fragmentos de código como resultado. 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.

Adaptación al feedback de los usuarios

Los modelos de IA generativa a menudo tienen mecanismos para adaptarse y mejorar en función de los comentarios de los usuarios. Los desarrolladores pueden proporcionar retroalimentación sobre el código generado, ayudando al modelo a refinar su comprensión y mejorar los resultados futuros. Este ciclo iterativo de retroalimentación contribuye a la capacidad del modelo para generar código más preciso y relevante para el contexto a lo largo del tiempo.

Si bien la IA generativa en la codificación es una herramienta poderosa, no es un sustituto de la creatividad, la resolución de problemas y la experiencia en el dominio de los desarrolladores humanos. Sirve como una herramienta de aumento, ayudando a los desarrolladores en tareas de programación, proporcionando sugerencias y acelerando potencialmente ciertos aspectos del proceso de desarrollo. Los desarrolladores deben utilizar la IA generativa de manera responsable, validar a fondo el código generado y complementar sus resultados con su propia experiencia y comprensión.

Imagine un programador que tiene la tarea de implementar una característica compleja para un proyecto de aplicación web. Ante el reto que suponen la compleja manipulación de datos y la representación dinámica de contenidos, decide integrar la IA generativa en su workflow para agilizar el proceso de programación. Comienza definiendo cuidadosamente los requisitos de la nueva característica, encapsulando la lógica central y la estructura en una instrucción de programación. Aprovechando una herramienta de IA generativa capacitada en un conjunto de datos de código de desarrollo web, ella introduce su instrucción de programación, lo que hace que el modelo genere de manera autónoma un fragmento de código preliminar alineado con los requisitos especificados. Este código generado incluye funciones para el procesamiento de datos, el manejo de eventos y la representación dinámica de contenido.

Entra en un proceso iterativo de refinamiento y ajuste del código generado. A través de esta interacción, se asegura de que el código generado por IA se adhiera a las convenciones de codificación y los matices arquitectónicos del proyecto. Con el código generado ahora satisfecho, lo integra en el código base existente de la aplicación web. A pesar del proceso de desarrollo acelerado facilitado por la IA generativa, reconoce el papel indispensable de la validación humana en pruebas exhaustivas para garantizar la corrección, capacidad de respuesta y confiabilidad de la característica.

La integración de la IA generativa en su flujo de trabajo no solo agiliza el proceso de codificación, sino que también le permite dedicar más tiempo a aspectos de diseño de mayor nivel, consideraciones sobre la experiencia del usuario y pruebas exhaustivas. Este caso de uso ejemplifica cómo la IA generativa sirve como un valioso aliado, aumentando las capacidades de los desarrolladores y contribuyendo a la eficiencia y calidad generales del ciclo de vida del desarrollo de software.

IBM watsonx Code Assistant aprovecha la IA generativa para acelerar el desarrollo mientras mantiene los principios de confianza, seguridad y cumplimiento en su núcleo. Los desarrolladores y operadores de TI pueden acelerar los esfuerzos de modernización de aplicaciones y generar automatización para escalar rápidamente los entornos de TI. watsonx Code Assistant se basa en los modelos fundacionales de IBM Granite, que incluyen modelos lingüísticos de última generación diseñados para código, orientados a ayudar a los equipos de TI a crear código de alta calidad mediante recomendaciones generadas por IA basadas en solicitudes de lenguaje natural o código fuente existente.