7 maneras en que GenAI puede ayudar a mejorar el desarrollo de software

La IA generativa puede ayudar a escribir sonetos al estilo de Shakespeare, luego cambiar de marcha y redactar un plan de negocio accionable basado en datos brutos y análisis. Dados los insumos y la capacitación adecuados, GenAI incluso puede ayudar a crear un concepto de producto, un pegadizo jingle publicitario, un logotipo y un plan de marketing completo con asesoramiento sobre precios. Por lo tanto, no es difícil que GenAI ayude a los equipos de desarrollo de software a lo largo del ciclo de vida del desarrollo o incluso escriba código en Java, C++, JavaScript, SQL o cualquier lenguaje que prefiera su organización.

Para el sistema GenAI, la codificación no es diferente de escribir un poema con un esquema de rima específico y un medidor en inglés, español o latín. Y el uso de GenAI para ayudar con el proceso de desarrollo de software representa una gran oportunidad: los analistas de PwC dicen que al trabajar con herramientas de generación de código GenAI, un equipo de desarrollo puede ver beneficios de rendimiento del 20% al 50% en este momento. Veamos cómo funciona.

¿Qué es la IA generativa?

La inteligencia artificial generativa, o GenAI, es una tecnología en rápida evolución que puede ayudar a crear nuevo contenido extrapolando datos de entrenamiento. Los modelos GenAI funcionan mediante la creación y el uso de una red neuronal artificial codificada en software. Muchas redes neuronales comprenden miles de millones o incluso billones de parámetros específicos, o valores, que se "entrenan" a través del procesamiento de grandes cantidades de materiales. Afortunadamente, los modelos más eficientes pueden resultar excelentes programadores una vez que están entrenados con un conjunto razonablemente grande y diverso de ejemplos de código funcional, seguro y eficiente.

Cuando está aprendiendo a escribir código durante el proceso de entrenamiento, lo que da como resultado un modelo de lenguaje grande, o LLM, el sistema GenAI intenta predecir cuál debería ser el siguiente comando. Luego prueba esa predicción; si es buena, los parámetros neuronales se ajustan de una manera. Si la predicción es mala, los parámetros se ajustan de otra manera. Con suficientes iteraciones, el sistema GenAI ayuda a generar resultados en función de sus datos de entrenamiento. Entonces, cuando la precisión es suficiente para el propósito, el sistema GenAI tiene la tarea de generar nuevo código basado en parámetros de entrada o peticiones de datos. Si hace un buen trabajo, estás listo para rodar. Si no, bueno, es hora de que los científicos de IA descubran qué salió mal.

La buena noticia: no necesitas crear tu propio LLM centrado en el código. Ya está listo para ti de parte de los principales proveedores de herramientas.

Conclusiones clave

• GenAI es muy eficaz en el aprendizaje de lenguajes de codificación con una gramática y reglas estrictas.
• La formación en GenAI es costosa y requiere muchos recursos, pero una vez desplegada, el sistema puede utilizar muchos menos recursos.
• Las herramientas de desarrollo basadas en GenAI pueden actuar como asistentes para desarrolladores de software individuales o como miembros completos del equipo.

La IA generativa en el desarrollo de software

En este escrito, no espere describir un programa complejo y que un sistema GenAI muestre una aplicación completa y lista para usar basada en la petición de datos. Aún no llegamos a eso. Sin embargo, las herramientas GenAI se están utilizando para aumentar el trabajo de los equipos de desarrollo empresarial, ayudándoles a mejorar la calidad del código y la productividad individual. Puede que pienses en GenAI como un miembro del equipo que desempeña uno o más roles.

• Los equipos pueden utilizar GenAI de uso general para ayudar a describir un problema y crear un plan de proyecto para que los desarrolladores lo sigan.
• Un humano puede dirigir a GenAI para generar casos de prueba, que se pueden utilizar para evaluar la calidad del código escrito por el humano.
• Un sistema GenAI puede ayudar a generar fragmentos de código fijos o de código que los desarrolladores humanos pueden personalizar, completar o incorporar en otros módulos de código.
• Un uso popular de GenAI está ayudando con la garantía de calidad, revisando el código para detectar errores o fallos de seguridad antes de que se verifique en el sistema de gestión de configuración de software. El sistema puede revisar las bases de código en función de criterios externos, como los estándares de codificación corporativa o la lista OWASP Top 10 de vulnerabilidades de seguridad y resaltar problemas.
• El sistema GenAI puede ayudar a diseñar la arquitectura de un sistema complejo, como uno que utiliza microservicios.
• GenAI puede ayudar a revisar el código existente para sugerir mejoras de rendimiento u otras ideas de refactorización. También puede ver el código "spaghetti" heredado y ayudar a describir cómo funciona.
• Cuando el código desplegado no funciona correctamente, la petición de datos correcta puede ayudar a GenAI a encontrar la causa raíz del fallo y a ofrecer soluciones.
• GenAI puede ayudar a los desarrolladores individuales a mejorar sus habilidades discerniendo cuándo cometen errores y luego enseñándoles mejores técnicas.

¿Por qué es importante GenAI para el desarrollo de software?

La IA generativa es importante para el desarrollo de software porque puede ayudar a que los equipos de desarrollo sean más productivos en cada etapa del ciclo de vida de desarrollo de software. Eso es fundamental porque las empresas modernas funcionan con software, no hay duda de eso. Gran parte de ese software, incluidos los procesadores de texto, las hojas de cálculo y los sistemas de contabilidad y RR.HH., está listo para usar. Pero una ventaja competitiva proviene de la escritura de software personalizado para operaciones de backend, sitios web, bases de datos, aplicaciones móviles y más.

El desafío allí: el código de alta calidad requiere tiempo y experiencia para crear, ya sea con personal de desarrollo o contratistas. Cuando se necesitan nuevas aplicaciones para aprovechar una oportunidad o abordar un desafío, a menudo hay una acumulación de proyectos en la cola. La contratación de más desarrolladores es un proceso lento, al igual que su incorporación. El tiempo es dinero. Con GenAI, las nuevas ideas se pueden poner en producción antes, lo que ayuda a hacer o ahorrar dinero, mejorar la satisfacción de los empleados y clientes y, de lo contrario, ayudar a la organización a cumplir su misión.

Ventajas potenciales de GenAI en el desarrollo de software

GenAI puede ser una valiosa adición a los equipos de desarrollo de software empresarial y, como es común con las herramientas que ayudan a los desarrolladores, su organización puede definir, medir y evaluar esas mejoras. Todas las plataformas de desarrollo que utilizan tecnologías modernas, como GitHub o sistemas de gestión de código fuente, recopilan métricas rutinarias sobre el rendimiento del desarrollador y del equipo, como líneas de código por día y calidad del código.

Los equipos de desarrollo que incorporan GenAI para todo el ciclo de vida, desde la planificación de proyectos hasta el diseño arquitectónico y el análisis de código y preguntas y respuestas, a menudo encuentran que funcionan significativamente más rápido. Estas son algunas de las formas en que GenAI puede ayudar:

• Aumento de la productividad. Los casos de código y prueba a menudo pueden ser generados por la IA y luego revisados por humanos más rápido de lo que los humanos podrían hacer el proceso solos.
• Menos errores. Los sistemas GenAI pueden ayudar a generar código que puede tener menos fallos, como el uso de un nombre de variable incorrecto u olvidar la inicialización de un puntero. Esto es especialmente cierto con tareas repetitivas y rutinarias en las que los desarrolladores experimentados pueden aburrirse.
• Mejor calidad del código. La GenAI puede ayudar con las revisiones de código, la identificación de errores lógicos, fallos de seguridad o puntos en los que el código puede no reflejar los requisitos de casos de uso de negocio.
• Creación rápida de prototipos. GenAI puede ayudar a crear un código de simulación que quizás no se pueda utilizar para la producción, pero puede servir como prueba de concepto para mostrar a las partes interesadas.
• Mayor accesibilidad al desarrollo para no desarrolladores. GenAI ofrece el potencial de permitir que los no desarrolladores creen programas simples escribiendo sus requisitos, en lenguaje sencillo, en una ventana de chat.

¿Cómo puede GenAI ayudar al desarrollo de software?

La IA generativa puede ayudar al desarrollo de software empresarial al ayudar a mejorar la productividad de los desarrolladores y equipos individuales, ayudándoles a crear software de mejor calidad más rápido. Las áreas donde es particularmente útil incluyen la definición de arquitecturas de software, la creación de planes de productos y la generación de código.

La GenAI también es fuerte en ayudar con tareas repetitivas y generar el llamado código fijo que es genérico para muchos programas, que un desarrollador humano puede personalizar y completar o usar en otros lugares. GenAI también puede ayudar a revisar el código fuente del software en busca de fallas y posibles problemas, como vulnerabilidades de seguridad y dónde la funcionalidad del código puede desviarse de los requisitos del usuario o los estándares corporativos.

7 maneras en que GenAI puede ayudar a mejorar el desarrollo de software

Hay muchas áreas en las que las herramientas de desarrollo basadas en GenAI pueden actuar como asistentes a desarrolladores individuales de software empresarial o como miembros completos del equipo. Estos son algunos de los lugares más comunes en los que la tecnología puede ayudar hoy en día, desde el diseño de software hasta el despliegue de software.

1. Detección y depuración de errores. Los sistemas GenAI pueden ayudar eficazmente a identificar y corregir errores en el código, o sugerir correcciones para ellos. Por supuesto, hay toda una industria construida en torno a la corrección de defectos; las herramientas comerciales y de código abierto pueden escanear el código fuente en busca de defectos funcionales o de seguridad, incluidos errores sutiles que solo podrían ocurrir si el sistema está muy cargado, o si hay fugas de memoria, problemas con la ejecución multithread, intentos de acceder a la memoria protegida y mucho más.

La GenAI puede agregar valor a la solución de bugs de varias formas. En primer lugar, podría utilizar peticiones de datos para ayudar a analizar si el código hará lo que el desarrollador o la parte interesada pretendía, porque incluso si el código compila y se ejecuta correctamente, es posible que no realice la acción correcta o devuelva el resultado deseado. En segundo lugar, GenAI puede ayudar a resumir los informes de defectos de las herramientas tradicionales para ayudar a los equipos de prueba y desarrolladores a comprender los errores sutiles, encontrar patrones de código erróneo y sugerir correcciones.

2. Generación de código. GenAI puede automatizar la escritura de código en función de peticiones de datos o especificaciones. Como se ha mencionado, es poco probable que GenAI genere una aplicación de negocio compleja en el corto plazo. Sin embargo, puedes ayudar a crear código fijo que los desarrolladores pueden completar, así como fragmentos de código que podrían implementar un algoritmo complejo, realizar una llamada de procedimiento difícil o acceder a recursos externos.

Por ejemplo, muchos desarrolladores saben cómo utilizar SQL para leer, escribir y actualizar información de la base de datos. Sin embargo, existe una técnica para escribir procedimientos almacenados SQL que puedan manejar tablas de bases de datos complejas y ejecutarse de manera eficiente en conjuntos de datos muy grandes, por ejemplo. Las herramientas GenAI pueden utilizar peticiones de datos para ayudar al programador a expresar los requisitos para el acceso a la base de datos y, a continuación, proporcionar una llamada o procedimiento SQL sugerido que se pueda copiar y pegar en la aplicación.

3. Revisión de código. GenAI puede ayudar a revisar la calidad del código, la seguridad y el cumplimiento de las mejores prácticas. Las revisiones de código son una parte esencial del proceso de desarrollo de software, donde un equipo analiza el código complejo en un entorno de grupo, proyectado en una pantalla o un monitor grande, con el objetivo de validar su funcionalidad adecuada y sugerir áreas de mejora. Los desarrolladores pueden encontrar que las revisiones de código son estresantes, especialmente cuando están en presencia de ingenieros de software más experimentados que no encuentran más que culpa. Las revisiones de código también consumen mucho tiempo y muchas personas simplemente quieren terminarlas rápidamente, lo que puede resultar en una falta de diligencia.

La GenAI puede ayudar guiando a los desarrolladores a través de una revisión preliminar del código para detectar errores obvios. Esto ayuda a los desarrolladores jóvenes a aprender y puede hacer que las sesiones de revisión en persona sean más rápidas. La GenAI también puede actuar como miembro participante del equipo de revisión de código de grupo, destacando áreas que requieren atención adicional, incluso ofreciendo su propia orientación sobre la mejor manera de realizar mejoras.

4. Documentación. La IA puede generar o mejorar automáticamente la documentación de las bases de código. Incluso con la mejor de las intenciones, los desarrolladores son propensos a preguntar: "¿Qué estaba pensando en el mundo?" al revisar el software que escribieron solo unos meses antes. Es por eso que la documentación es tan importante en muchos niveles, incluso para la arquitectura completa del proyecto y los propósitos de módulos o microservicios específicos. Dentro de los módulos y servicios, la documentación puede explicar las decisiones tomadas para bibliotecas, API y algoritmos, especialmente cuando el desarrollador tiene una opción. Había una razón, ahora, ¿qué era? La GenAI puede ayudar pidiéndole al desarrollador, mientras la codificación está en curso, que explique esas decisiones y, a continuación, amplíe esas explicaciones en una documentación fácil de entender.

Además, cuando se utiliza GenAI para ayudar a generar código en sí (consulte el número 2 anterior), puede escribir documentación completa que explique lo que hace el fragmento de código o el microservicio y cómo utilizarlo correctamente.

5. Formación y formación. GenAI puede ayudar a proporcionar ejemplos y explicaciones instantáneos para mejorar las habilidades de los desarrolladores. Los desarrolladores de software, incluso, o tal vez especialmente, los codificadores estrella, están aprendiendo continuamente. Siempre hay nuevas tecnologías, como la IA y los microservicios, que se conectan, así como nuevas herramientas, nuevas funciones de lenguaje, nuevos patrones de diseño, nuevas vulnerabilidades de seguridad, nuevos estándares corporativos y mejores prácticas, e incluso nuevos requisitos de cumplimiento.

Si bien hay numerosos cursos y clases, así como capacitación y tutoría internas, la ayuda continua es valiosa. La GenAI ofrece el potencial de ayudar a detectar cuando un desarrollador tiene problemas, como cuando hay intentos de utilizar una función obsoleta o una API obsoleta, y proporcionar formación instantánea y personalizada. También puede, a través de peticiones de datos, ayudar a proporcionar orientación instantánea cuando el desarrollador no sabe o recuerda cómo realizar una tarea nueva o rara vez utilizada. Es como una pantalla de ayuda, pero personalizada para esa situación exacta.

6. Refactorización. Optimizar y reestructurar el código existente para un mejor rendimiento es algo con lo que GenAI puede ayudar. La refactorización es una parte esencial del ciclo de vida del desarrollo de software: es donde se toma una sección de código y, sin cambiar su funcionalidad, se hace funcionar mejor. Eso puede significar mejorar su velocidad y escalabilidad, reducir su consumo de memoria, actualizar un algoritmo, aprovechar un nuevo acceso directo de microprocesador o usar una nueva instrucción de idioma. Los desarrolladores utilizan métricas de tiempo de ejecución para detectar áreas de código que son lentas, consumen demasiados recursos o provocan retrasos integrales y orientarlas a la refactorización.

La refactorización puede ser un lugar ideal para la generación de código GenAI, donde los desarrolladores alimentan el código problemático en el sistema y, esencialmente, preguntan: "¿Puedes hacer una versión que se ejecute más rápido?" Estamos simplificando demasiado, pero al ver qué hace el código y cómo funciona, las capacidades predictivas de la GenAI a menudo pueden permitirle encontrar un mejor enfoque. Además, debido a que el código antiguo y el código refactorizado se pueden comparar y comparar, es fácil determinar los beneficios del proceso de refactorización, así como verificar que, de hecho, la funcionalidad subyacente no cambió.

7. Pruebas. GenAI puede ayudar a crear casos de prueba, automatizar procesos de prueba y simular casos perimetrales. Diferentes metodologías tienen sus propias vistas únicas del proceso de prueba de software. Por ejemplo, el desarrollo controlado por prueba (TDD) insiste en que, antes de escribir una sola línea de código, se crean casos de prueba para garantizar que todo lo que se escribe funcione correctamente. En otras metodologías, el equipo de desarrollo puede hacer pruebas al final de un sprint; en otros, un equipo de pruebas dedicado hace pruebas. El papel de las partes interesadas en las pruebas es esencial y varía según la metodología: a veces, las partes interesadas participan constantemente y en otros casos solo revisan a los candidatos de liberación.

GenAI puede desempeñar varios roles para ayudar a la gestión de pruebas y pruebas. Hemos mencionado la detección de errores, pero GenAI también puede ayudar a escribir scripts que se pueden utilizar como herramientas de automatización de pruebas, un proceso que muchos desarrolladores encuentran tedioso. Estas herramientas mejoradas con GenAI también pueden ayudar a probar casos perimetrales, es decir, situaciones que es poco probable que se produzcan, pero que aún deben ser manejadas correctamente por un módulo de código, un procedimiento almacenado o un microservicio. Además, GenAI puede ayudar a revisar los casos de prueba, incluidos los escritos por humanos, para determinar si son buenas pruebas y que cubren todas las situaciones probables, incluidas las condiciones de error y los intentos de hackear el código en tiempo de ejecución.

El futuro de la GenAI en el desarrollo de software

"Es difícil hacer predicciones, especialmente sobre el futuro", dijo el gran béisbol Yogi Berra. La IA generativa es un nuevo campo: los primeros ejemplos de la tecnología solo surgieron a principios de 2020 con productos como ChatGPT, que se centraron en generar texto, y DALL-E para crear imágenes. Muchos consumidores y ejecutivos empresariales comenzaron a sintonizar GenAI alrededor de 2022, hace solo dos años.

No importa cómo veas la GenAI, estamos en las primeras etapas de la tecnología y sin duda encontraremos nuevos casos de uso de negocios en áreas que incluyen el desarrollo de software.

Pero vamos a dar un giro: ¿qué podemos esperar en los próximos años?

Para empezar, GenAI debe hacer todo lo que puede hacer hoy, pero mejor, en términos de apoyar a los equipos de desarrollo con la generación de código, el control de calidad, la documentación y la creación de casos de prueba. GenAI puede ser más conversacional y más capaz de interactuar con desarrolladores y no desarrolladores para guiarlos a través del proceso de definición de requisitos y luego convertir esos requisitos en planes de proyecto, documentación, casos de prueba y código.

Si realmente miramos a la bola de cristal, tal vez algún software no tendrá que ser escrito en absoluto. Los usuarios de negocios pueden simplemente decirle al sistema GenAI lo que desean lograr, y el software creará aplicaciones ad hoc que realicen esa tarea exacta. Sea cual sea el futuro de GenAI en el desarrollo de software, es probable que tenga un enorme valor para las empresas que lo adopten.

Aprovecha el potencial de GenAI en el desarrollo con Oracle

La IA generativa de Oracle está disponible hoy en día con enormes capacidades integradas en aplicaciones empresariales, como Fusion y NetSuite, y integradas en Oracle Database 23ai.

Una área interesante que explorar es cómo utilizar GenAI y Oracle APEX para el desarrollo de aplicaciones con poco código mediante una nueva función, APEX AI Assistant, que puede ayudar a los desarrolladores con tareas complejas. En términos más generales, puede registrarse para obtener una cuenta de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y obtener créditos gratuitos en la nube para probar los servicios de IA de Oracle, incluido GenAI. Comienza hoy mismo gratis.

Para una tecnología tan nueva, las aplicaciones de la IA generativa al desarrollo de software son infinitas. Las probabilidades son que tus desarrolladores encuentren a GenAI como un valioso asistente, y tal vez, un miembro esencial del equipo.

GenAI en preguntas frecuentes sobre desarrollo de software

¿Cómo puedo utilizar la IA generativa en la codificación?

GenAI se puede utilizar durante muchas partes del proceso de desarrollo de software. Para la codificación, GenAI debe estar formado en el lenguaje de programación específico utilizado para el proyecto. Dale al sistema comandos muy específicos, llamados peticiones de datos, para lo que deseas hacer, y debería poder generar código fuente terminado que esté listo para ser compilado y ejecutado o agregado a tu sistema de gestión de código fuente o repositorio en línea, como Github.

¿Puedo crear software con IA?

Puede crear software mediante GenAI de muchas maneras. Puede ayudar a generar código, aunque en esta etapa del desarrollo de la tecnología, ese código solo realiza funciones relativamente simples. El valor real de la GenAI, al menos ahora, es ayudar a tu equipo de desarrollo con tareas como la planificación de proyectos, el diseño de la arquitectura, la generación de casos de prueba, la realización de revisiones de código y la escritura de documentación.

¿Cómo será la IA un desafío en el desarrollo de software?

GenAI sigue siendo nuevo, especialmente para su uso dentro de un equipo de desarrollo. Podría decirse que el mayor desafío será la aceptación de la tecnología por parte de desarrolladores escépticos que se sienten cómodos con el status quo y resistentes a los cambios en sus metodologías, cadenas de herramientas y procesos. También puede haber algunos que ven GenAI como una amenaza potencial para sus carreras.

Más allá de eso, cada organización tendrá que generar confianza en el software GenAI. ¿El código es sólido, seguro y eficaz? ¿Los casos de prueba son precisos y ofrecen cobertura de código completo? ¿La documentación cumple los requisitos? Las etapas iniciales del desarrollo de software asistido por GenAI serán en gran medida experimentación. Los resultados, si la tecnología se aplica correctamente, deben mejorar en gran medida la productividad de los desarrolladores, llevando un mejor software a la producción más rápido y a un costo menor, para ayudar a la organización a cumplir su misión.

Finalmente, la ley aún está evolucionando en cuanto a la propiedad y la protección del código generado por la IA. ¿Se puede registrar un copyright en un software en el que se utilizó la IA para generar parte del código? Si utiliza un sistema comercial GenAI, ¿los Términos de Servicio exigen que devuelva alguna salida al propietario del modelo? Debe investigar estos problemas antes de embarcarse en el uso de GenAI en el desarrollo de software.