Autor: Yony Muñeton, Senior CRM Engineer (MS Dynamics), Intellias
Las herramientas impulsadas por IA están revolucionando la forma de abordar la codificación, ofreciendo soluciones más ágiles a problemas complejos y optimizando el tiempo y esfuerzo en el desarrollo de software. Al aplicar técnicas de IA efectivas para abordar las necesidades diarias de desarrollo de tu equipo, puedes maximizar la productividad sin comprometer la calidad del código y mantener una ventaja competitiva.
Hemos lanzado el AI Engineering Productivity Cookbook para ayudar a los ingenieros a integrar de manera fluida las herramientas de codificación impulsadas por IA en sus proyectos. Esta guía, diseñada por la Oficina de Tecnología de Intellias, está orientada a los equipos de ingeniería, producto e innovación, y se basa en el programa de Implementación de IA Copilot de Intellias. Te invitamos a explorar cómo la implementación de IA puede transformar tus procesos de desarrollo, optimizar los flujos de trabajo y fomentar la innovación.
Qué herramienta de codificación con IA elegir
Las herramientas de IA pueden asistirte en casi todo, desde automatizar tareas rutinarias hasta proporcionar sugerencias de código contextualizadas, ahorrando horas de tiempo de desarrollo. Hemos seleccionado los tres stacks más populares para realizar pruebas de finalización de código similares y medir cuál herramienta de IA es la mejor para la codificación en el mercado. A continuación, una breve comparación de los principales asistentes de codificación impulsados por IA:
- GitHub Copilot: Calificado como el más poderoso, ofrece las mejores sugerencias de código en tiempo real. Se destaca por su capacidad para manejar solicitudes complejas y generar modelos y lógica precisos a partir de diferentes entradas, como JSON, datos CSV, entre otros.
- AWS CodeWhisperer: Efectivo, aunque menos confiable en la generación de salidas de código específicas o en el manejo de APIs externas en comparación con GitHub Copilot.
- Tabnine: Útil para tareas específicas, pero menos eficiente para aplicaciones de backend y de gran escala.
Evaluamos estas herramientas con lenguajes de programación populares como .NET, Java y JavaScript. GitHub Copilot mostró consistentemente un rendimiento superior, generando código preciso y listo para producción, con un mínimo de errores.
Cómo las herramientas de IA pueden facilitar el desarrollo de código
La IA puede asistirte en diversas tareas de desarrollo:
- Generación de modelos. GitHub Copilot puede generar modelos complejos a partir de entradas simples como CSV, JSON, XML y otros, acelerando notablemente los flujos de trabajo.
- Integración de API externas. Copilot también destaca en el acceso a APIs externas y en la generación de código que interactúa con datos en tiempo real, como conversiones de divisas, utilizando una API en vivo.
- Desarrollo frontend. Incluso para los desarrolladores frontend, herramientas de IA como GitHub Copilot pueden ayudar en la generación de componentes y en la automatización de tareas repetitivas de UI en frameworks como Vue.js, Angular o React.
- Pruebas unitarias automatizadas. Escribir pruebas unitarias, una tarea a menudo tediosas, se vuelve más accesible con herramientas de IA. Por ejemplo, GitHub Copilot pudo generar casos de prueba útiles, aunque los desarrolladores aún pueden necesitar ajustar la salida para obtener el mejor resultado.
Pros y contras de la codificación asistida por IA
Beneficios
- Productividad elevada. Las herramientas de IA reducen el tiempo dedicado a tareas de codificación repetitivas, permitiendo a los ingenieros concentrarse en la resolución de problemas más complejos.
- Reducción de errores. Al ofrecer buenas prácticas y fragmentos de código precisos, las herramientas de IA ayudan a minimizar errores de lógica.
- Aprendizaje más rápido. Las herramientas de IA exponen a los desarrolladores a las últimas bibliotecas, frameworks y métodos más recientes, facilitando su actualización constante.
- Documentación en tiempo real. Herramientas como GitHub Copilot ofrecen enlaces a documentación relevante, ayudando a los ingenieros a aprender mientras trabajan.
Desafíos
- Atrofia de habilidades. Depender demasiado de la IA puede llevar a una falta de comprensión profunda de los fundamentos de la programación. Con el tiempo, esto podría afectar la capacidad de un desarrollador para crear soluciones complejas o abordar problemas específicos de un dominio.
- Resolución superficial de problemas. Al depender cada vez más del código generado por IA, los desarrolladores corren el riesgo de perder la capacidad de formular soluciones únicas, delegando en exceso la creatividad y el pensamiento crítico a las sugerencias automáticas de la IA.
El futuro de la codificación con IA
El futuro de la codificación con IA se ve prometedor, ya que estas herramientas estan evolucionando rápidamente, impulsando la productividad y ampliando las capacidades de los desarrolladores.
Herramientas como GitHub Copilot están mejorando a diario, ofreciendo características que no estaban disponibles ni siquiera el día anterior. Para mantenerse competitivos, los desarrolladores deben mantenerse actualizados con los avances de la IA y encontrar un equilibrio adecuado entre sus habilidades de codificación con la asistencia proporcionada por estas herramientas.
En el futuro, los desarrolladores más destacados necesitarán tanto experiencia técnica como habilidad para utilizar eficiente las herramientas de IA. A medida que las herramientas de IA se vuelvan aún más poderosas, la capacidad de usarlas con la supervisión humana será fundamental para mantener un código de alta calidad, redefiniendo así las expectativas y la velocidad del desarrollo de software moderno.
