Puede sonar polémico, pero la codificación tradicional es ya casi cosa del pasado. Especialmente cuando existen sofisticados generadores de código de IA, la codificación tradicional es como correr colina arriba con una mochila. Descargar a la IA de tareas que requieren mucho trabajo es como deshacerse de esa mochila. Cuando la IA asume la carga, el ciclo de vida de la programación se convierte de repente en un viaje mucho más satisfactorio en el que sobra energía para la creatividad.
En resumen, los generadores de código de IA están aquí para quedarse y facilitarte la vida, si sabes cómo utilizarlos de forma óptima. Esta guía te proporcionará todas las herramientas que necesitas para comprender el funcionamiento de los generadores de código de IA. Nos hemos adentrado en los entresijos para ofrecerte una "guía para dummies" de fácil manejo para principiantes.
¿Qué es un generador de código de IA?
Un generador de código de IA es una herramienta que genera sugerencias de código y autocompletado que incluyen, entre otros, fragmentos de código, funciones completas o incluso aplicaciones completas. Los generadores de código de IA emplean la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para generar el código pertinente en función de la solicitud recibida por el usuario en la que se describe la funcionalidad deseada.
Cómo funciona un generador de código de IA
En principio, lo que hace que un generador de código de IA sea capaz de generar código no es muy distinto de un desarrollador humano en ciernes. La base de ambos es aprender de los recursos disponibles en Internet, aplicar ese aprendizaje y seguir evolucionando. Los desarrolladores humanos también buscan respuestas en Internet, al igual que sus homólogos de IA. La diferencia radica en la escala, la velocidad y la configuración.
Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan en grandes bibliotecas de código fuente de proyectos de código abierto, alimentando así la herramienta de generación de código. El proceso de formación suele dividirse en los siguientes pasos:
- Recogida de datos: Internet está repleto de código fuente disponible públicamente. El código de sitios web como GitHub, Stack Overflow y otras fuentes se recopila para formar el enorme conjunto de datos en el que se entrenan los algoritmos de aprendizaje automático. Este conjunto de datos está repleto de código que abarca múltiples lenguajes de programación, lo que hace que la herramienta de IA domine varios lenguajes.
- Preprocesamiento de datos: Este es el paso que prepara el conjunto de datos para el entrenamiento. El código recopilado se limpia y preprocesa para garantizar que es adecuado para el entrenamiento. Esto implica eliminar código duplicado, normalizar el formato y segmentar el código en trozos significativos.
- Entrenamiento de modelos: Los modelos de aprendizaje automático, a menudo basados en redes neuronales como Transformers, se entrenan utilizando los conjuntos de datos preprocesados. Estos modelos aprenden a comprender las construcciones de programación, la sintaxis y la semántica.
- Consulta y respuesta: Cuando un usuario proporciona una instrucción (por ejemplo, una descripción en lenguaje natural de una función deseada), el generador de código de IA procesa la entrada y genera el fragmento de código correspondiente.
- Perfeccionamiento y comentarios: Los usuarios pueden perfeccionar el código generado aportando comentarios o especificaciones adicionales, lo que permite a la IA mejorar iterativamente el resultado.
Estos pasos forman un rito de paso esencial en la generación de código de IA, solidificando la capacidad de una herramienta de IA para complementar los esfuerzos de programación del desarrollador.
Codificación generativa y productividad del desarrollador
Una vez que el generador de código de IA se gradúa de la formación, lleva a cabo la generación de código de dos formas principales:
1. Función de autocompletar
En este escenario, el desarrollador está en el asiento del conductor mientras acepta sugerencias de un asistente de conducción entrenado. El desarrollador inicia la codificación y el generador de código presenta sugerencias de autocompletado basadas en patrones de codificación reconocidos a partir de los conjuntos de datos de formación. Depende del desarrollador aceptar la sugerencia o seguir adelante.
2. Entrada en lenguaje natural
Los desarrolladores articulan sus peticiones utilizando lenguaje natural, lo que permite a la herramienta de IA generar sugerencias que cumplan el objetivo establecido. Esta opción permite a los usuarios participar en el desarrollo de código incluso siendo novatos. A través de la funcionalidad de chat, los desarrolladores pueden comunicar directamente sus intenciones a la herramienta de IA. Por ejemplo, realizando peticiones específicas de optimización de código, corrección de errores, etc. Esta capacidad conversacional de la herramienta echa una mano al desarrollador en cada fase del proceso de generación de código.
La codificación generativa puede aumentar drásticamente la productividad de los desarrolladores en muchos casos. Una investigación realizada por McKinsey afirma que los ingenieros de software pueden desarrollar código entre un 35% y un 45% más rápido, refactorizar entre un 20% y un 30% más rápido y realizar la documentación entre un 45% y un 50% más rápido.
Estas son algunas estadísticas que indican muchas promesas y potencial. Sin embargo, la misma investigación señala que la productividad como métrica depende de varias variables, como la naturaleza de la tarea que se realiza (repetitiva o creativa) y el conjunto de habilidades del ingeniero que utiliza la IA. Más adelante hablaremos de cómo y por qué estas cifras pueden confundirse fácilmente si se sacan de contexto.
Pero a pesar de esta dicotomía en el debate sobre la productividad, podemos afirmar con seguridad que la generación de código mediante IA puede aportar velocidad, coherencia y satisfacción al proceso de generación de código.
La menor barrera de entrada también la convierte en una herramienta revolucionaria en el espacio de la ingeniería de software.
Cómo utilizar eficazmente la generación de código de IA
Para aprovechar todo el potencial de los generadores de código de IA, siga estas prácticas recomendadas:
- Entender la herramienta: Familiarícese con la herramienta específica de codificación de IA que está utilizando. Cada herramienta tiene características y limitaciones únicas. Empezar poco a poco también es una buena regla para los principiantes. Empieza generando pequeños fragmentos de código antes de pasar a piezas más grandes y complejas.
- Proporcione instrucciones claras: La calidad del código generado depende de la claridad de su entrada. Proporcione instrucciones detalladas y específicas para obtener los mejores resultados. Analiza el código generado para entender los patrones y la lógica utilizada por la IA. Esto puede mejorar tus habilidades de ingeniería y codificación.
- Revisar y editar: Revisa siempre el código generado para comprobar que es preciso y está completo. Es posible que el código generado por la IA no siempre satisfaga sus requisitos a la perfección.
- Iterar: Utilice las capacidades iterativas de la herramienta para refinar el código. Aporte comentarios y detalles adicionales para mejorar el resultado. Colaborar con otros desarrolladores para perfeccionar y mejorar su código es clave para perfeccionar su capacidad de utilizar la herramienta de IA.
- Integración en el flujo de trabajo: Intente integrar la generación de código de IA en su flujo de trabajo de desarrollo existente para obtener resultados optimizados y una mayor productividad. Las herramientas de codificación de IA evolucionan rápidamente. Manténgase al día con las últimas actualizaciones y características para que pueda extraer el máximo beneficio de la funcionalidad mejorada.
Herramientas populares de generación de código de IA
Varias herramientas de generación de código de IA se han adoptado de forma generalizada, y cada una de ellas aporta puntos fuertes únicos. Piense en GitHub Copilot, el generador de código de IA más popular, como un asistente altamente cualificado junto a su escritorio, listo para proporcionar sugerencias de finalización de código en tiempo real. Utiliza modelos de aprendizaje profundo entrenados en grandes cantidades de código público, de forma similar a como un aprendiz aprende estudiando las obras de los maestros.
Zencoder lleva esto un paso más allá con su flujo de trabajo de reparación agéntica. Imagina tener un equipo de editores diligentes que refinen automáticamente tus borradores. Los agentes de IA de Zencoder se integran perfectamente en su flujo de trabajo para pulir y perfeccionar el código generado por sus modelos lingüísticos. Su compatibilidad con IDEs populares como Visual Studio Code y JetBrains lo convierte en una potente herramienta para aumentar la productividad.
Amazon CodeWhisperer es otra herramienta digna de mención, que proporciona sugerencias y optimizaciones inteligentes de código aprovechando la amplia infraestructura y análisis en la nube de Amazon.
También merece la pena mencionar Kite, cuyo objetivo es agilizar la experiencia de codificación. Utiliza el aprendizaje automático para ofrecer complementos contextuales para fragmentos de código y es especialmente eficaz con Python.
En el ecosistema de Google, herramientas como AI Hub y Vertex AI ofrecen sólidas capacidades de generación de código. Estas herramientas utilizan los amplios marcos de IA y aprendizaje automático de Google para ayudar en tareas de desarrollo complejas, especialmente en proyectos a gran escala.
Como los instrumentos de una orquesta que contribuyen a una interpretación armoniosa, estas herramientas de IA trabajan juntas para mantener a los desarrolladores a la vanguardia de la industria del software. Su continua evolución promete una mayor integración y utilidad, haciendo que el proceso de desarrollo sea más eficiente e innovador.
Limitaciones de la generación de código de IA
1. Código defectuoso o difícil de entender
Suele haber tantas alabanzas en torno a la idea y los beneficios de la generación de código de IA que los desarrolladores suelen lanzarse con grandes expectativas en cuanto a la facilidad de uso y el aumento de la productividad. Sin embargo, su experiencia no siempre coincide con sus expectativas. Un estudio titulado "Expectativas frente a experiencia", realizado por estudiantes de Harvard para comprobar cómo afectaba el uso de GitHub CoPilot a la productividad, ilustra perfectamente este punto. El estudio se realizó asignando tareas de generación de código a 24 estudiantes para medir la productividad y la facilidad de resolución de problemas utilizando IA. Aunque la mayoría de los estudiantes (19 de 24) manifestaron su satisfacción y preferencia por el uso de CoPilot, no se registró un gran aumento de la productividad. También hubo casos en los que CoPilot sugería código defectuoso o con errores que al estudiante le costaba entender o depurar. En definitiva, a pesar de todas las afirmaciones sobre la funcionalidad de Copilot, "no redujo necesariamente el tiempo de realización de las tareas ni aumentó el porcentaje de éxito en la resolución de tareas de programación en un entorno real". Por lo tanto, es importante tener en cuenta el propio nivel de habilidad en un lenguaje de programación y utilizar el propio discernimiento para revisar el código generado por las herramientas de IA.
2. Deuda técnica
En pocas palabras, la deuda técnica (también conocida como deuda de diseño o deuda de código) se refiere a los costes en los que se incurre por dar prioridad a una entrega rápida frente a un código perfecto. Básicamente, tomar atajos indebidos en el desarrollo de software tiene consecuencias. Y si el código generado por IA no se implementa con el cuidado adecuado, puede resultar muy caro y llevar mucho tiempo corregir o depurar el código generado por IA en fases posteriores. La falta de cuidado adecuado incluye, entre otras cosas, falta de prácticas de seguridad, pruebas y validación inadecuadas, mala calidad y legibilidad del código, etc.
3. Mantenimiento del código
La mantenibilidad del código es un tema importante en el desarrollo de software. Esto significa que el código es fácil de leer, entender, modificar y reutilizar por uno mismo o por otros a largo plazo. Esto se puede conseguir siguiendo los estándares de codificación y las mejores prácticas. Pero cuando se trata de código generado por IA, la capacidad de mantenimiento se resiente por varias razones. GitClear encuestó 153 millones de líneas de código modificadas entre enero de 2020 y diciembre de 2023 y ahora proyecta que el churn de código ("el porcentaje de líneas que se revierten o actualizan menos de dos semanas después de haber sido escritas") se duplicará en 2024. Confiar demasiado en el código generado por IA sin discernimiento o una comprensión y documentación adecuadas puede provocar problemas de mantenimiento del código a largo plazo.
Consideraciones de seguridad para el código generado por IA
La seguridad es un aspecto crítico del desarrollo de software, y el código generado por IA no es una excepción. Jeimy Ruiz, de Github, insiste en que el código generado por IA "no es más inseguro que el generado por humanos". Y en su artículo de blog, afirma además que "una combinación de pruebas, revisiones manuales de código, análisis, supervisión y bucles de retroalimentación puede producir la misma calidad de código que el generado por humanos".
El código generado por ordenador está destinado a tener vulnerabilidades y problemas de seguridad. Es imprescindible utilizar un comprobador de vulnerabilidades siempre que sea posible para detectar posibles fallos de seguridad. Siempre que los desarrolladores de software se adhieran a las siguientes buenas prácticas, los problemas de seguridad pueden mantenerse a raya o solucionarse en una fase temprana.
- Revisión del código: Realice siempre revisiones exhaustivas del código para identificar y corregir posibles vulnerabilidades de seguridad en el código generado por IA.
- Validación de entrada: Asegúrese de que el código generado incluye la validación de entrada adecuada para evitar problemas de seguridad comunes como los ataques de inyección.
- Gestión de dependencias: El código generado por IA puede incluir dependencias que deben ser examinadas para detectar riesgos de seguridad.
- Privacidad de los datos: Tenga cuidado al utilizar herramientas de IA que requieran acceso a código confidencial o patentado.
Lo que nos depara el futuro
La IA en el desarrollo de software va más allá de la mera escritura de código. Los sistemas avanzados de IA son ahora capaces de traducir requisitos de alto nivel en código funcional, salvando las distancias entre el lenguaje natural y los lenguajes de programación. Este avance acelera significativamente el proceso de desarrollo y abre nuevas posibilidades para que los interesados no técnicos contribuyan a la creación de software.
En el ámbito de las pruebas y el mantenimiento de software, la IA está avanzando a pasos agigantados. Los sistemas basados en IA pueden generar conjuntos de pruebas completos, predecir posibles errores y recomendar estrategias de refactorización para mejorar la calidad y la capacidad de mantenimiento del código. Estas capacidades aumentan la fiabilidad del software y reducen el tiempo y los recursos necesarios para garantizar la calidad.
De cara al futuro, podemos esperar
- Mejores herramientas de IA en nuestro software de codificación, que ofrezcan ayuda en tiempo real y detecten errores.
- Una IA que comprenda mejor el lenguaje sencillo, para que podamos explicar lo que necesitamos de forma más natural.
- Herramientas de codificación de IA que aprendan nuestro estilo personal de codificación y se adapten a él.
- La IA se convierte en un socio útil durante todo el proceso de desarrollo, aprendiendo y mejorando con nosotros.
Estos cambios no sustituirán a los desarrolladores. Por el contrario, nos ayudarán a trabajar de forma más inteligente y rápida, permitiéndonos centrarnos en resolver problemas mayores y ser más creativos.