Son pocas las tecnologías equiparables a la inteligencia artificial con respecto a su vasto potencial para ser un catalizador de la innovación. Está causando un profundo impacto en el sector bancario, entretenimiento, comercio electrónico, atención médica, fitness y una amplia gama de otras industrias. Por lo tanto, podemos esperar un horizonte prometedor con un sinfín de avances revolucionarios liderados por la IA en estos campos.
Incluso dentro del desarrollo de software, la IA se ha destacado en numerosos aspectos. En realidad, esta área bien podría ser la más favorecida por las capacidades de autoaprendizaje de la IA y su habilidad única para analizar y extraer rápidamente conocimientos valiosos de grandes volúmenes de datos. Ya estamos viendo cómo potencia la productividad, la velocidad y la calidad del trabajo de los desarrolladores.
Es indudable que la creciente incorporación de la IA en la programación seguirá reconfigurando la forma en que se crea el software y lo que significa ser desarrollador. Veamos algunas de las transformaciones emergentes en la ingeniería de software resultantes de la colaboración entre humanos y máquinas.
Los desarrolladores pueden enfocarse en tareas creativas y complejas
A pesar de que la AI todavía no puede culminar por sí sola un ciclo completo de desarrollo, ya se ha vuelto insustituible para llevar a cabo tareas repetitivas y tediosas que, cuando se realizan manualmente, consumen bastante tiempo y esfuerzo. Asistenentes de programación basados en IA como Tabnine y OpenAI Codex están ganando popularidad en este ámbito. Su contribución al proceso de programación reside sobre todo en la finalización automática de código basada en miles de proyectos de código abierto disponibles en plataformas como GitHub.
Esta contribución de la IA no solo ahorra valiosas horas de escritura para los ingenieros de software y mejora la precisión de la codificación, sino que también crea espacio para concentrarse en el refinamiento del diseño, mejoras en la experiencia del usuario, resolución de problemas y la faceta creativa de sus proyectos.
El creciente «compañerismo» entre humanos e inteligencia artificial dará lugar a un cambio de paradigma en donde sus roles se complementen sin superponerse directamente. Mientras que los desarrolladores tendrán una mayor función de supervisión, la IA asumirá la mayor parte del trabajo pesado, haciendo que la contribución humana se limite a dar los últimos toques al proceso.
La mentoría para nuevos desarrolladores es otro dominio en el que las máquinas tendrán cada vez más presencia. Herramientas basadas en IA como Mendix Assistant hacen que las mejores prácticas de codificación sean más accesibles para los entusiastas de la tecnología que carecen de la experiencia necesaria para completar proyectos por sí mismos. Esto pavimentará el camino para la democratización de esta industria.
La IA facilita la detección temprana de fallas de software
Como es bien sabido, las pruebas de calidad son un proceso largo y con muchas complicaciones, que requiere bastante tiempo y recursos. Debido a que los proveedores de software solo pueden dedicar un número limitado de horas de trabajo para buscar defectos en sus productos, algunas líneas de código defectuosas pueden pasar inadvertidas y solo ser descubiertas después de que la solución se haya implementado en el entorno del cliente.
La inteligencia artificial ya está revolucionando este territorio. De hecho, la realización de pruebas de software figura entre las aplicaciones más prometedoras de esta tecnología. Puede rastrear enormes bases de código para identificar errores de sintaxis, inconsistencias lógicas, errores de compilación y otros problemas a una velocidad que sobrepasa la capacidad de los analistas humanos y con una altísima precisión.
Un ejemplo interesante de cómo la IA potencia las pruebas de control de calidad es el uso de tecnologías basadas en imágenes y aprendizaje automático para probar la interfaz gráfica de usuario de una aplicación mediante comparaciones lado a lado. Otra técnica llamada «fuzzing diferencial» introduce el mismo código en diferentes entornos de software para observar discrepancias en el tiempo de ejecución, lo que ayuda a identificar fallas semánticas y lógicas sutiles. La IA también puede aprender de proyectos anteriores y crear nuevos casos de prueba, reduciendo significativamente el tiempo de desarrollo y garantizando que el usuario final obtenga un producto de alta calidad.
La gestión automática de errores en tiempo real seguirá en auge
Cuando los errores no resueltos se acumulan con el tiempo en el software, se produce lo que se conoce como deuda técnica. Esta situación es común en los siempre ajetreados ecosistemas de desarrollo que priorizan la entrega de productos sobre la calidad. Si no se abordan estos problemas a tiempo, los proveedores pueden enfrentarse a futuros fallos y tiempos de inactividad del software. Un problema más grave es que el producto puede tener brechas de seguridad que lo dejen susceptible a ser fácilmente comprometido. Para las organizaciones que ofrecen software como servicio, estos escenarios son particularmente desfavorables porque afectan a la reputación de la compañía y un breve período de inaccesibilidad puede implicar pérdidas financieras.
La inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático pueden cubrir estas lagunas. Son capaces de encontrar errores de forma automática, clasificarlos según una escala de gravedad predefinida y solucionarlos con mínima o ninguna intervención humana. Esta funcionalidad es fundamental porque el costo de corregir errores se incrementa considerablemente a medida que avanza el ciclo de vida del software.
La eficacia de este enfoque radica en la habilidad de estas tecnologías de vanguardia para rastrear grandes bases de datos en unos pocos minutos y detectar código crudo u otras desviaciones de la norma, a la vez que sugieren pasos que ayudan a los ingenieros de software a corregirlos. La alta precisión también es uno de los puntos fuertes de esta estrategia. Además, al ser la IA capaz de extraer conclusiones de datos previamente analizados para mejorar su capacidad de detección y gestión de errores, esta tendencia sin duda seguirá en aumento en el ámbito del desarrollo.
La IA mejora los proyectos con continuos comentarios de los usuarios
Para ofrecer un producto que cumple completamente con las expectativas de su público objetivo, los profesionales de la tecnología necesitan poner en primer lugar la retroalimentación de los usuarios. Para ello, el enfoque debe estar centrado en el cliente, proporcionando un conocimiento práctico sobre qué ajustes pueden mejorar la experiencia del usuario. Este enfoque ayuda a que las aplicaciones amplíen su alcance de manera impresionante.
Dado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser entrenados para monitorear varios aspectos de cómo los usuarios interactúan con un software en tiempo real, se mantiene un efectivo ciclo de retroalimentación, ahorrando a los desarrolladores la molestia de recolectar y organizar estas valiosas piezas del rompecabezas. Los datos sobre el comportamiento del usuario contribuyen a crear una experiencia dinámica basada en diferentes escenarios de uso. Por ejemplo, un software de este tipo puede ajustar con flexibilidad su interfaz de usuario sobre la marcha, incluyendo el tamaño y la posición de sus elementos.
La gestión de requisitos es un proceso periférico orientado a recolectar, validar y mantener un registro de lo que los usuarios finales esperan de una aplicación. Si no se realiza correctamente, esta actividad puede retrasar la entrega, inflar los costos o incluso interrumpir los proyectos por completo. Las soluciones impulsadas por la IA pueden llevar este proceso a un nuevo nivel. Entrenados en prácticas recomendadas en esta área de gestión de proyectos, aprovechan el procesamiento del lenguaje natural para analizar requisitos, identificar inconsistencias y sugerir mejora
Estas herramientas pueden identificar fácilmente cláusulas de escape, requisitos incompletos o ambiguos, reduciendo así el tiempo de revisión. IBMWatson y Visure ALM Requirements son algunos de los ejemplos más conocidos en este nicho.
La planificación y la estimación de costos se hacen menos abrumadoras con la IA
Si tiene experiencia con los detalles de estas fases preliminares de un proyecto de software, entonces sabrá la carga que representan para los equipos de desarrollo. Se parece a una ecuación con muchas variables que los profesionales de TI a menudo luchan por resolver adecuadamente. Afortunadamente, la inteligencia artificial ha demostrado ser excepcionalmente hábil para estimar el cronograma y el presupuesto necesario para un proyecto.
La precisión en la predicción depende de captar todo el contexto de un proyecto. Esto incluye entender 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 enfrentar esos obstáculos. Se pueden entrenar a las máquinas para entender estos metadatos basándose en proyectos anteriores y en información de terceros confiables.
Los detalles sobre todo este funcionamiento interno pueden ser de suma importancia para decidir si se acepta o no un proyecto. A veces es mejor rechazar un proyecto que aceptar uno que está destinado a durar más de lo previsto. No poder cumplir con los plazos es un factor que causa frustración en los clientes, por lo que le conviene proporcionar estimaciones precisas. Con herramientas de análisis predictivo, la IA puede ser una solución útil para este desafío y mantendrá la clara ventaja de contribuir a la toma de decisiones comerciales informadas.
La IA colabora en el mejoramiento de la seguridad del código
Desde las primeras etapas de desarrollo hasta el lanzamiento e implementación de un producto en la infraestructura cliente, la seguridad debe ser una prioridad para los desarrolladores. Muchas filtraciones de datos y ataques de ransomware son resultado de errores de codificación que generan brechas explotables en el software. La única forma de prevenir estos desastres es encontrar y corregir proactivamente tales errores. A esta estrategia de gran importancia se le llama SecDevOps.
La IA es un gran aliado en este sentido para los desarrolladores. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden usar información de fuentes públicas, como la base de datos CVE de MITRE, para verificar cada línea de código en busca de vulnerabilidades conocidas que dejen expuesta una aplicación. La protección cubre todas las etapas del ciclo de vida del software. Después de la implementación de las soluciones, estas herramientas inteligentes pueden detectar amenazas internas y ataques de día cero basados en comportamientos sospechosos en la red.
La implementación de la IA respalda al principio cada vez más popular llamado «shift left», cuyo objetivo es detectar y corregir imperfecciones lo antes posible en el proceso de desarrollo. Esta práctica reduce los costos y ayuda a los proveedores de software a evitar caer en la trampa de la deuda técnica mencionada anteriormente.
Por otro lado, los ciberdelincuentes ya están utilizando esta tecnología para fines malintencionados. Informes recientes que revelan a criminales abusando del ChatGPT para crear malware ejemplifican esta preocupante tendencia. Dicho esto, una mayor implementación de IA para incorporar la seguridad en el proceso de CI/CD puede hacer que la balanza se incline a favor de los «sombreros blancos».
Avanzando hacia el futuro
La inteligencia artificial ya está intrínsecamente integrada en el ámbito del desarrollo de software y estos vínculos seguirán fortaleciéndose. Aunque algunos analistas sostienen que esta tecnología hará que los programadores sean redundantes, tales predicciones no parecen tener fundamentos. En los próximos años, la evolución de la industria probablemente se inclinará hacia una automatización más profunda de tareas y procesos repetitivos en los que el margen de error humano es alto. Mientras tanto, las personas continuarán escribiendo software y la IA seguirá estando allí para echarles una mano.
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