7 casos de uso de la IA en programación y desarrollo (y 4 casos en los que la IA falla)
Publicado: 2023-09-13
Cuatro investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge publicaron un artículo hace media década en el que se preguntaban si los humanos seguirían escribiendo códigos en 2040. Esta pregunta ahora encuentra un lugar en la cabeza de la mayoría de los programadores comunes y corrientes. Hay aprensiones y expectativas sobre lo que implica la respuesta a la pregunta.
Los investigadores respondieron negativamente a las preguntas: las máquinas generarán la mayor parte del código, mientras que los humanos, si se involucran, se limitarán principalmente a refinar los códigos generados por máquinas.
El rápido progreso realizado en el campo de la IA ha hecho que la predicción se haga realidad mucho antes. Actualmente existen varios sistemas de inteligencia artificial que pueden generar códigos funcionales a partir de meras descripciones e incluso bocetos. Esto trae consigo promesas y también trampas. La IA puede aumentar la productividad, liberar el potencial humano y la creatividad al hacerse cargo de tareas menores y tediosas, y así abrir nuevas oportunidades. Sin embargo, también puede perpetuar el sesgo, reducir la rendición de cuentas y aumentar el riesgo de errores catastróficos al eliminar la supervisión humana.
Entonces, aquí consideramos siete casos de uso de la IA en programación y desarrollo de software y también evaluamos casos en los que falla.
Casos de uso comunes de la IA en programación
La IA ha impactado todos los aspectos del trabajo, incluyendo (de hecho, especialmente) la programación y el desarrollo de software. Según una encuesta, el 31% de las organizaciones utilizan IA para escribir código. La pregunta que ahora se plantea no es si la IA afectará al desarrollo de software, sino cómo y en qué medida.
La programación es una de las áreas donde la IA ha contribuido en gran medida al aumento de la productividad y la eficiencia. Un informe de LinkedIn sobre el futuro del trabajo predice que la IA puede aumentar el 96% de las tareas de desarrollo de software. Se han utilizado herramientas impulsadas por IA en un espectro de tareas, desde las básicas hasta las moderadamente complejas.
Generar fragmentos de código
Las herramientas de inteligencia artificial, entrenadas con millones de líneas de código de repositorios disponibles públicamente como GitHub y StackOverflow, pueden generar fragmentos de código en una fracción del tiempo que le toma a un humano escribirlos. Dominan varios idiomas y pueden producir código a partir de lenguaje natural.
Esto es útil no sólo para los principiantes sino también para los programadores expertos, quienes podrían dejar que la IA escriba el código simple que necesitan. Luego pueden modificarlo o perfeccionarlo e implementarlo en su programa.
La IA puede ser particularmente buena para generar plantillas de código. Puede proporcionar a las herramientas de IA, como GitHub Copilot, un conjunto de parámetros y la IA generará una plantilla de código. Esto puede resultar útil para crear líneas de código repetitivas o repetitivas. La IA también puede ayudar a completar el código al sugerir lo que es más probable que siga, a diferencia del autocompletado de texto. También puedes pegar tu código incompleto en un asistente de codificación de IA y dejar que complete el código.
código de depuración
Los errores son una pesadilla para todo programador. Pueden suponer una pérdida de tiempo (por ejemplo, pasar horas averiguando por qué un código no se ejecuta y luego darse cuenta de que se debe a que falta un punto y coma), pero también plantean riesgos de seguridad críticos y comprometen la experiencia del usuario. La IA puede mitigar algunos de estos. Y no sólo eso: la IA puede identificar errores con mayor precisión y rapidez.
La IA puede analizar código para detectar errores mediante la identificación de inconsistencias y patrones que comúnmente conducen a errores. Puede reconocer estructuras de código que a menudo provocan errores y alertar a los desarrolladores sobre posibles problemas. La IA también puede ayudar con las pruebas de regresión y garantizar que los nuevos cambios no introduzcan errores en el código base.
Sin embargo, esto no significa que la depuración pueda confiarse por completo a la IA. Lo que significa es que los humanos pueden delegar algunas de las tareas menores y tediosas de la depuración a la IA, lo que les permitirá ahorrar mucho tiempo en trabajos evitables y dedicar más tiempo a tareas que son más productivas.
Traducir código
Supongamos que desea migrar de una plataforma o entorno a otro o reutilizar la lógica y la funcionalidad existentes de un código en un nuevo contexto. En ambos casos, puede utilizar la IA para ayudarle a traducir el código sin necesidad de reescribirlo desde cero.
Sin embargo, las herramientas de inteligencia artificial para traducir código no son del todo confiables. Es posible que no se den cuenta de los matices de un idioma o que no puedan captar la lógica de un código; pero también lo hacen los humanos. Incluso si las traducciones no son perfectamente precisas, hará la tarea mucho más fácil que traducir manualmente el código fuente desde cero. También es como trabajar con traductores humanos; el código traducido se revisa y corrige, si hay errores.
Explicar el código en lenguaje natural.
La IA puede explicar el código en inglés sencillo (o en cualquier idioma). Esto puede resultar útil si está aprendiendo un nuevo idioma o si encuentra líneas de código aleatorias que no tiene idea de lo que hace.
De manera similar, la IA puede decodificar expresiones regulares y explicar en lenguaje natural lo que hacen.
No sólo puede explicar líneas de código oscuras, sino que también puede ayudar a explicarlas. La IA puede crear documentación de código completa que describa con precisión el propósito, la funcionalidad y el uso del código. La IA también puede ayudar a revisar y documentar los envíos de código y generar explicaciones de los cambios realizados en las solicitudes de extracción o confirmaciones.
Generación de casos de prueba
Las pruebas exhaustivas del código son fundamentales para garantizar que el programa funcione según lo previsto. Pero escribir casos de prueba y probar el código es un proceso tedioso y que requiere mucho tiempo y, por lo tanto, a menudo se pasa por alto. Afortunadamente, la IA puede ayudar con esta tarea.
La IA se puede utilizar para escribir casos de prueba analizando el código base e identificando escenarios potenciales para las pruebas. Puede identificar diferentes rutas, ramas y condiciones dentro del código y crear casos de prueba para cubrir esos escenarios.
Los asistentes de inteligencia artificial como Tabnine pueden generar automáticamente pruebas unitarias y ejecutar las pruebas ellos mismos con una mínima intervención humana. Luego marcan e informan cualquier caso de prueba fallido y proporcionan un resumen de las pruebas. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia de las pruebas y reducir la carga para los humanos.
[Fuente-https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
Código de refactorización
Refactorizar código es otra tarea tediosa y que requiere mucho tiempo en la que la IA puede ayudar. La IA puede ayudar a reducir el tiempo dedicado a depurar y refactorizar a aproximadamente la mitad.
La IA puede automatizar tareas de refactorización, como cambiar el nombre de variables o métodos, extraer código en funciones, reorganizar la estructura del código o reducir la complejidad y mejorar la extensibilidad del código.
El uso de IA para la refactorización de código no solo reduce el tiempo y el esfuerzo, sino que también ayuda a identificar olores de código y ayuda a solucionar problemas potenciales en las primeras etapas del proceso de desarrollo. Esto reduce el riesgo de errores y deuda técnica.
Generar datos sintéticos
Los datos sintéticos resultan útiles cuando los datos reales no están disponibles o no se pueden utilizar porque contienen información confidencial. Los datos sintéticos eliminan las limitaciones asociadas con el uso de datos regulados o confidenciales, ya que no contienen información personal.
La IA se puede utilizar para generar todo tipo de datos sintéticos que se parecen mucho a ejemplos del mundo real. La IA también puede crear datos sintéticos para escenarios raros o extremos que son difíciles de reproducir con datos reales. Esto se puede utilizar para probar la resistencia del software en condiciones inusuales.
La IA también puede ayudar a generar datos sintéticos que pueden usarse para aumentar conjuntos de datos reales, equilibrando la distribución de clases e introduciendo variaciones.
Sin embargo, la IA no es una poción mágica.
La IA ha logrado avances notables en su capacidad de codificación, especialmente en los últimos años. Los asistentes de IA se han vuelto expertos en automatizar tareas rutinarias y menores, pero tropiezan con tareas que requieren pensamiento crítico. No pueden comprender los principios y conceptos subyacentes del software; tienen problemas para mantenerse al día con los nuevos marcos y paradigmas; y son incapaces de comprender completamente los escenarios de la vida real.
Aquí hay cuatro casos en los que los asistentes de IA no son confiables y por qué, por lo tanto, necesita contratar desarrolladores de aplicaciones para su proyecto.
Diseño de sistemas de software complejos
Los sistemas de IA carecen del nivel de comprensión necesario para diseñar e implementar procesos complejos. Aunque pueden crear funciones suficientemente complejas de forma aislada, fallan cuando tienen que integrarlas y tener en cuenta las dependencias de otro código.
Comprender las necesidades intuitivas del usuario
Comprender y conceptualizar las necesidades y preferencias de los usuarios requiere empatía, contexto y conciencia del comportamiento y las emociones humanas, cualidades de las que carecen las herramientas de IA. Esta limitación de los sistemas de IA para comprender el contexto emocional, la subjetividad y los aspectos matizados de las necesidades intuitivas del usuario los hace menos competentes en comparación con los expertos humanos.
Manejo de bases de código heredadas
Las herramientas de inteligencia artificial luchan por abordar por completo las bases de código heredadas, que son antiguas y, a menudo, obsoletas. Estas bases de código generalmente carecen de suficiente cobertura de pruebas y documentación, lo que dificulta la eficacia de las herramientas de inteligencia artificial.
Trabajar con nuevos marcos y paradigmas
Los datos son el pan de cada día de los modelos de IA. Para marcos y paradigmas relativamente nuevos, no hay datos suficientes disponibles para entrenar los sistemas de IA. Esto los hace poco fiables e incluso riesgosos; porque ellos, en lugar de admitir ignorancia, darán respuestas incorrectas con un alto grado de confianza. Esta tendencia a las alucinaciones puede fácilmente engañar incluso al más prudente.
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Comida final para llevar
La IA ha logrado grandes avances en el campo de la programación y el desarrollo de software en los últimos años. Los sistemas de inteligencia artificial han hecho que la programación sea más eficiente y ágil. También han impactado otras dimensiones del desarrollo de software. Pero siguen siendo sólo eso: ¡herramientas! La IA necesita un ser humano para instruir y supervisar sus operaciones y juzgar la calidad de sus resultados.
Incluso en las tareas en las que destacan, requieren supervisión humana. Y para otros, simplemente fracasan. El aporte humano y la experiencia siguen siendo indispensables en el desarrollo de software, y es por eso que las empresas de desarrollo de aplicaciones web siguen desempeñando un papel importante.