Estás leyendo la publicación: ¿Cómo está la IA remodelando el ecosistema de desarrollo de software?
Pocas tecnologías están a la altura de la inteligencia artificial (IA) en términos del potencial para impulsar la innovación. Está transformando el sector bancario, el entretenimiento, el comercio electrónico, la salud, el fitness y muchas otras industrias, con decenas de nuevos y fascinantes avances en estos campos en el horizonte.
AI también sobresale en varios aspectos del desarrollo de software. Además, esta área en particular podría ser la mayor beneficiaria de la tecnología debido a su competencia de autoaprendizaje combinada con una capacidad incomparable para analizar y extraer rápidamente información significativa de cantidades masivas de datos. Ya está aumentando la productividad, la velocidad y la calidad del trabajo de los programadores.
No hay duda de que la mayor penetración de la IA en el mundo de la programación continuará redefiniendo la forma en que surge el software y lo que significa ser un desarrollador. Repasemos los cambios revolucionarios en la ingeniería de software impulsados por el tándem de humanos y máquinas.
Los desarrolladores pueden concentrarse más en tareas creativas y complejas
Aunque la IA difícilmente puede finalizar un ciclo de desarrollo completo por sí sola en este punto, ya se ha vuelto indispensable para realizar flujos de trabajo repetitivos y tediosos que requieren mucho tiempo y esfuerzo cuando se realizan manualmente. Asistentes de codificación basados en IA como tabnina y Códice OpenAI están ganando impulso en esta área. Su aporte al proceso de programación se reduce principalmente a la finalización automática del código en función de miles de proyectos de código abierto disponibles en GitHub y recursos similares.
Esta contribución no solo ahorra a los ingenieros de software horas de escritura y mejora la precisión de la rutina de codificación, sino que también libera espacio mental para concentrarse en el refinamiento del diseño, las mejoras en la experiencia del usuario, la resolución de problemas y la faceta creativa de sus proyectos.
La “asociación” cada vez más estrecha entre humanos e inteligencia artificial provocará un cambio de paradigma en el que sus roles se complementarán entre sí sin superponerse directamente. El próximo hito importante es que los desarrolladores tendrán más funciones de supervisión. AI, a su vez, hará la mayor parte del trabajo tedioso para que la contribución de las personas se limite a dar los toques finales al proceso.
La tutoría para nuevos desarrolladores es otro ámbito en el que las máquinas mantendrán y aumentarán su presencia en el futuro. Herramientas basadas en IA de esta categoría, como Asistente de Mendix haga que las mejores prácticas de codificación sean accesibles para los entusiastas de TI que carecen de la experiencia para completar proyectos por su cuenta. Esto allanará el camino para la democratización de esta industria.
AI facilita la detección temprana de fallas de software
Es de conocimiento común que las pruebas de control de calidad son un proceso largo y que requiere muchos recursos, con muchos escollos. Dado que los proveedores de software pueden asignar un número limitado de horas-hombre para buscar imperfecciones en sus productos, algunas líneas de código de mala calidad pueden pasar desapercibidas y solo descubrirse después de que la solución se haya implementado en el entorno de un cliente.
La inteligencia artificial ya está revolucionando este territorio. De hecho, las pruebas de software son una de las aplicaciones más prometedoras de esta tecnología en todo el espectro. Puede atravesar enormes bases de código para identificar errores de sintaxis, inconsistencias lógicas, errores de compilación y otros errores a una velocidad que está más allá de la capacidad de los analistas humanos y con una precisión súper alta.
Un ejemplo interesante de IA que da un impulso a la rutina de control de calidad es el uso de imágenes basadas en aprendizaje automático para probar la interfaz gráfica de usuario de un programa a través de comparaciones en paralelo. Otra técnica llamada fuzzing diferencial introduce el mismo código en diferentes entornos de software para observar las discrepancias en el tiempo de ejecución, lo que ayuda a identificar fallas lógicas y semánticas sutiles. Además de ejecutar pruebas basadas en escenarios predefinidos, las herramientas impulsadas por IA pueden aprender de proyectos anteriores y crear nuevos casos de prueba. Esto reduce significativamente el tiempo de desarrollo y garantiza que el usuario final obtenga un producto de calidad decente.
La gestión de errores automatizada en tiempo real seguirá en auge
Cuando los errores no resueltos en el software se acumulan con el tiempo, esto crea lo que se llama deuda técnica. Esa es una situación común en los ecosistemas de desarrollo siempre apresurados que priorizan la entrega del producto sobre la calidad. Si no abordan estos problemas hoy, los proveedores corren el riesgo de lidiar con el tiempo de inactividad y las fallas del software mañana. Otro obstáculo grave es que el producto puede tener lagunas de seguridad que lo hacen susceptible a un compromiso fácil. Para las organizaciones que brindan software como servicio, estos son escenarios particularmente adversos porque afectan su reputación e incluso un breve período de inaccesibilidad conlleva pérdidas financieras.
Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden llenar el vacío. Encuentran errores automáticamente, los categorizan de acuerdo con una escala de gravedad preestablecida y los corrigen con poca o ninguna participación humana. Esta funcionalidad es valiosa porque el costo de abordar los errores aumenta sustancialmente más adelante en el ciclo de vida del software.
La eficiencia de un enfoque como ese se deriva de la capacidad de estas tecnologías de vanguardia para rastrear bases de datos muy grandes en cuestión de minutos y descubrir código crudo u otras desviaciones de la norma, al tiempo que sugiere pasos que ayudan a los ingenieros de software a corregirlos. La alta precisión también está en el lado positivo de esta táctica. Además, la IA puede sacar conclusiones de los datos analizados previamente para afinar su detección de errores y su capacidad de gestión. Dados todos los beneficios, esta tendencia seguirá ganando fuerza en los círculos de desarrollo.
La IA enriquece los proyectos con comentarios continuos de los usuarios
Para entregar un producto que cumpla completamente con los requisitos de su público objetivo, los profesionales de TI deben poner los comentarios al frente y al centro. Este enfoque centrado en el cliente proporciona información procesable sobre qué ajustes pueden mejorar la experiencia del usuario, lo que ayuda a las aplicaciones a ampliar su alcance de forma espectacular.
Dado que se puede enseñar a los algoritmos de aprendizaje automático a monitorear varios aspectos de cómo los usuarios interactúan con una pieza de software en tiempo real, mantienen un ciclo de retroalimentación constante y ahorran a los desarrolladores la molestia de recopilar y organizar estas pequeñas piezas del rompecabezas. El flujo incesante de datos de comportamiento del usuario ayuda a crear una experiencia dinámica basada en diferentes escenarios de uso. Por ejemplo, dicho software puede ajustar de manera flexible su manifestación de interfaz de usuario sobre la marcha, incluido el tamaño y la posición de sus elementos.
La gestión de requisitos es un proceso adyacente orientado a recopilar, validar y mantener un registro de lo que los usuarios finales esperan de una aplicación. A menos que se haga correctamente, esta actividad puede retrasar los plazos, inflar los costos o incluso interrumpir los proyectos por completo. Las soluciones impulsadas por IA pueden llevarlo a un nivel superior. Capacitados en las pautas de mejores prácticas en esta área de gestión de proyectos, aprovechan el procesamiento del lenguaje natural para analizar requisitos, identificar inconsistencias y sugerir mejoras.
Estos instrumentos pueden identificar fácilmente cláusulas de escape, requisitos incompletos o compuestos y diversas ambigüedades, lo que minimiza el tiempo de revisión. ibm watson y Requisitos de visualización ALM son ejemplos de las herramientas más conocidas en este nicho.
La planificación y la estimación de costos se vuelven menos abrumadoras
Si está familiarizado con los matices de estas fases preliminares de un proyecto de software, sabrá la carga que representan para los equipos de desarrollo. Es como una ecuación con un montón de variables que la gente de TI a menudo no puede resolver correctamente. Afortunadamente, la inteligencia artificial demostró ser increíblemente experta en estimar la línea de tiempo y el presupuesto requerido.
La predicción precisa es una cuestión de comprender todo el contexto de un proyecto, incluidos los requisitos de los clientes, los obstáculos que tienden a surgir al desarrollar un tipo específico de software y la cantidad de tiempo que lleva abordarlos. Las máquinas se pueden entrenar para comprender estos metadatos en función de proyectos anteriores e información de fuentes de terceros verificadas.
Los detalles sobre todo este funcionamiento interno pueden ser cruciales para decidir si aceptar o no un proyecto. A veces es más juicioso decir “No” que aceptar un trabajo que está condenado a durar inexcusablemente. No poder cumplir con los plazos es un catalizador para la frustración del cliente, por lo que le conviene proporcionar estimaciones precisas. Con el análisis predictivo en su conjunto de herramientas, la IA puede ser la bala de plata en este sentido y seguirá siendo la piedra angular para tomar decisiones comerciales informadas.
AI ayuda a mejorar la seguridad del código
Desde las primeras etapas de desarrollo hasta el lanzamiento y la implementación del producto dentro de la infraestructura de un cliente, la seguridad debe ser una prioridad para los desarrolladores. Una gran cantidad de violaciones de datos y ataques de ransomware ocurren debido a errores de codificación que generan brechas explotables en el software. La única forma de evitar estos desastres es encontrar y corregir dichos errores de manera proactiva. Esta estrategia de enorme importancia se conoce como SecDevOps.
AI es el mejor aliado de un programador en este sentido. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden usar información de fuentes disponibles públicamente, como la base de datos CVE de MITRE, para verificar cada línea de código en busca de vulnerabilidades conocidas que conviertan una aplicación en una fruta al alcance de la mano. La protección se extiende a todas las etapas del ciclo de vida del software. Después de la implementación, estas herramientas inteligentes pueden detectar amenazas internas y ataques de día cero basados en actividad de red sospechosa.
El uso de la IA encaja en el contexto del principio cada vez más popular denominado “desplazamiento a la izquierda”, cuyo objetivo es detectar y reparar las imperfecciones lo antes posible en el proceso de desarrollo. Esta práctica reduce costos y ayuda a los proveedores de software a evitar la trampa derivada de la deuda técnica mencionada anteriormente.
Como nota al margen, los ciberdelincuentes ya están utilizando esta tecnología como arma. Informes recientes de gentuza abusar de ChatGPT para crear malware ejemplifica la tendencia desconcertante. Dicho esto, una mayor implementación de IA para incorporar seguridad en la canalización de CI/CD puede hacer que el péndulo oscile a favor de los sombreros blancos.
Avanzando
La inteligencia artificial ya está integrada en el tejido del desarrollo de software, y estos lazos seguirán estrechándose. Mientras que algunos analistas argumentan que esta tecnología está a punto de hacer que los codificadores sean redundantes, tales predicciones parecen ser descabelladas. En los próximos años, la evolución de esta industria muy probablemente seguirá la ruta de una automatización más profunda de tareas y procesos repetitivos en los que el margen de error humano es alto. La gente seguirá escribiendo software y la IA les prestará una mano amistosa.
