Oportunidades y retos del desarrollo de software gracias a la IA

La Inteligencia Artificial se está abriendo paso en todas las áreas y sectores de la tecnología. El desarrollo de software no es una excepción, ya que gracias a la IA los desarrolladores pueden automatizar no pocas tareas que hasta ahora realizaban manualmente. También generar contenidos, e incluso resumir documentación y textos que necesitan conocer para realizar sus tareas.

Esto ha hecho que los desarrolladores hayan adoptado esta tecnología con rapidez, pero ¿hasta qué punto podrán integrarla en el desarrollo de software, y que oportunidades y retos plantea la integración de la IA, tanto la tradicional como la generativa, en ello? Veamos para qué puede utilizarse, sus ventajas, problemas e impedimentos.

Uso de la IA en desarrollo de software

Evidentemente, se puede utilizar la IA en distintos aspectos del desarrollo de software. Por ejemplo, para la elaboración de resúmenes de código y para la generación de documentación. Por ejemplo, en el marco de la revisión de software. Es necesario revisar varias veces el código de una herramienta antes de publicarla, para comprobar que todo está en orden. También hay que probar si todo funciona adecuadamente antes de presentarlo. La IA puede encargarse de reducir el tiempo necesario para estas pruebas.

Evidentemente, no puede encargarse de todo sin supervisión de un humano, y será necesario realizar una prueba manual del código para comprobar que todo está bien. Pero los desarrolladores pueden automatizar las pruebas del código mediante IA para poder detectar fallos. Y cuando ya esté el código afinado, la IA puede equilibrar los pasajes de texto que sean demasiado extensos para hacer que las líneas sean más cortas. De esta manera los desarrolladores tendrán más facilidades para hacer ajustes y analizar el código.

Eso sí, ten en cuenta que la revisión y la prueba no pueden ser automatizadas por entero, y deben combinarse con revisión manual. Eso sí, una vez que estén terminadas las pruebas, lo que sí puede hacer la IA, y solo será necesario una revisión final para evitar errores, es ayudar con la documentación del código.

Pero la IA también puede utilizarse para agilizar el proceso de escritura de código. De hecho, hay ya varias herramientas que pueden acelerar el desarrollo. Pueden desde sugerir líneas de código, hacer pequeñas correcciones en él, e incluso insertar declaraciones. Una vez que la IA ha hecho sus sugerencias y correcciones sobre la base del código, el desarrollador puede hacer sus aportaciones.

Los desarrolladores pueden emplear también herramientas de depuración automatizadas para identificar y eliminar fallos de codificación y bugs. La IA puede ayudarles a que este proceso sea mucho más ágil que de manera manual, ya que en este caso las herramientas que la incorporan están bastante avanzadas, y llegan a ser capaces de predecir problemas que tendrá el código en el futuro con base en el contenido de la base de datos utilizada.

La IA también puede ayudar en aspectos no relacionados directamente con la escritura de código pero sí con los proyectos que la contemplan. Por ejemplo, en la planificación y asignación de recursos. Puede revisar proyectos de desarrollo anteriores, estudiar las asignaciones de recursos que se hicieron en ellos y ofrecer recomendaciones con base en ellos. Además pueden ayudar a determinar el alcance de un proyecto, los flujos de trabajo, las responsabilidades asignadas, sus etapas y su presupuesto.

Desafíos del uso de IA en desarrollo de software

Quizá el principal desafío al que se enfrenta en la actualidad la adopción de la IA en el desarrollo de software es la preocupación sobre la privacidad y seguridad que la acompaña. Dado que todas las herramientas de IA se basan en datos que reciben de varias fuentes. Además, analizan, procesan y comparten grandes cantidades de información. Por tanto, es necesario asegurarse de que hay un protocolo adecuado en vigor para el proceso de datos para evitar las preocupaciones sobre su privacidad y seguridad cuando estos datos se procesan de manera inadecuada.

También es necesario tener en cuenta las consideraciones éticas asociadas al impacto del uso de la IA en el trabajo humano o al sesgo de los algoritmos, entre otras cosas. Para evitartodo esto es necesario asegurar que el proceso de desarrollo de software con IA se lleva a cabo de manera ética y responsable, y con la intervención de los desarrolladores humanos.

En cuanto a la escritura de código, el uso de la IA en la generación de código puede llevar a que los desarrolladores sientan que tienen menos control sobre él, y puede que no estén tampoco de acuerdo con las decisiones de la herramienta de cara al desarrollo. Por eso es necesario procurar que los desarrolladores tengan el control del proceso y que puedan revisar el código parea evitar ambos problemas.

La IA, al acelerar el proceso de desarrollo de software por su capacidad para automatizar diversas tareas repetitivas o realizar sugerencias de código, puede utilizarse para paliar el déficit de talento en desarrollo. Pero a su vez, a lo largo de la próxima década será necesario encontrar desarrolladores con experiencia en disciplinas relacionadas con la IA: machine learning, proceso y análisis de datos o deep learning. Por eso es aconsejable contratar ya este tipo de perfiles, u ofrecer incentivos a desarrolladores ya contratados para que amplíen su formación con ciertas disciplinas, incluso a través de cursos y certificaciones online.

En el caso de trabajo con modelos personalizados, tienes que tener en cuenta que es necesario entrenarlos. Y si la empresa no cuenta con los datos adecuados, ni con la cantidad suficiente de ellos (hacen falta cantidades muy grandes de datos para entrenar modelos), no podrá desarrollarlos lo suficiente. Por tanto, la falta de datos para la IA es un gran desafío para el sector. Además, es necesario tener en cuenta que solo es posible utilizar esta tecnología en algunos tipos de proyectos. En determinados casos no será adecuado utilizarla, e incluso no estará permitido.

Qué hacer para superar los escollos de su adopción

¿Qué pueden hacer las empresas para superar todas estas dificultades? Pues entre otras cosas, para integrar la IA en el desarrollo de software se puede generar una arquitectura de desarrollo con algoritmos y técnicas de IA que apoyen la integración entre sistemas. También se pueden aprovechar, al desplegar algoritmos de IA en desarrollo de software, tecnologías de API para reducir la generación de código en determinadas tareas repetitivas. Con estas APIs, además, los desarrolladores pueden integrar varios servicios de IA.

El uso de contenedores es otra herramienta que puede ayudar a las empresas y profesionales de desarrollo de software en la integración de lA en sus tareas. De esta manera, el alcance del uso de la IA no se extenderá a otras áreas de la infraestructura del sistema si no se desea, y estará completamente controlado.

Las plataformas cloud también pueden facilitar a los desarrolladores el acceso a sistemas y herramientas sólidos para utilizar tecnologías de IA en sus tareas. Asimismo, el trabajo con varios proveedores de servicios de IA evitará los problemas de integración al trabajar con algoritmos de IA, ya que estos proveedores cuentan con infraestructura lista para trabajar, y con herramientas para sumar funciones de IA a los sistemas disponibles.

En definitiva, el uso de la IA en desarrollo de software puede aportar muchas ventajas, que van desde una mejor codificación y comentarios hasta una reducción del tiempo y los costes derivados del proceso. Eso sí, es necesario que se adopte en los escenarios y marcos propicios para ello, y teniendo en cuenta todos los desafíos que supone, y cuidando la seguridad y la privacidad de los datos de la empresa, especialmente los más sensibles.