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El desarrollo de software ha cambiado mucho en las últimas décadas. La forma en que los desarrolladores crean software ha cambiado mucho con el tiempo. Comenzaron con instrucciones simples para máquinas, luego pasaron a formas más complejas y organizadas de escribir código, luego utilizaron herramientas para ayudarles a escribir y gestionar código, y ahora utilizan sistemas para realizar un seguimiento de los cambios y colaborar con otros.
La codificación asistida por IA es un avance nuevo y significativo en este proceso. Algunas herramientas nuevas, como GitHub Copilot, ChatGPT Code Interpreter de OpenAI, Tabnine y Amazon CodeWhisperer, permiten a los desarrolladores escribir código de forma más rápida y sencilla. En lugar de trabajar solos, ahora pueden trabajar con agentes inteligentes que les ayudan a escribir, modificar y mejorar el código sobre la marcha.
Este cambio de paradigma plantea cuestiones importantes: ¿En qué se diferencia la codificación asistida por IA de la codificación tradicional? ¿Cómo ayuda y qué problemas o peligros plantea? ¿La IA ayuda o dificulta la creatividad y el razonamiento humanos en la ingeniería de software, o está asumiendo algunas tareas que antes realizaban los humanos?
Este artículo compara los métodos de codificación tradicionales con la codificación asistida por IA, analizando sus ventajas y desventajas, cómo funcionan, cómo afectan a la productividad y las cuestiones éticas que plantean. Queremos averiguar si la IA puede ayudar o sustituir a los programadores humanos, y cómo esto afecta a la forma en que creamos software.
Codificación tradicional: descripción general
Definición y contexto
Cuando los programadores lo hacen todo, se utiliza el enfoque tradicional de programación. Y aunque pueden utilizar editores de texto o entornos de desarrollo integrados como ayuda, no aprovechan la IA para generar código automáticamente. A continuación, utilizan esa habilidad, sus conocimientos de lenguajes de programación y mucho más para hacer realidad esas soluciones.
Características
· Trabajo manual: el código se escribe línea por línea, a veces con poco más que la función básica de autocompletado o resaltado de sintaxis como ayuda.
· Intensivo en conocimientos: los programadores deben tener un dominio sólido de algoritmos, estructuras de datos, sintaxis de lenguajes y diseño.
· Centrado en la resolución de problemas: el razonamiento humano sustenta las decisiones arquitectónicas y los métodos de depuración.
· Automatización: aunque herramientas y marcos de trabajo pueden hacer que el desarrollo sea más eficiente, no pueden reproducir el tipo de visión singular y las habilidades para resolver problemas (al menos por ahora) que aportan los seres humanos.
Ventajas
– El comando completo permite a los desarrolladores desarrollar cada parte del código, que está al alcance de su mano.
– La verdadera comprensión se produce cuando escribimos el código nosotros mismos; así resulta más fácil y la lógica y los algoritmos se vuelven más claros.
– Los programadores con experiencia garantizan que el código se ajusta a las mejores prácticas.
– Los desarrolladores se enfrentan a menos limitaciones en cuanto a los datos utilizados por la IA, y el alcance se amplía.
Limitaciones
– Las funciones complejas a veces se vuelven tan lentas y requieren tanto tiempo que pueden tardar días o semanas.
– Se pueden cometer errores, desde errores tipográficos hasta fallos de codificación.
– La fase de aprendizaje es dura; pueden pasar años antes de dominar los lenguajes y los marcos de trabajo.
– Los desarrolladores tienen un límite en cuanto al trabajo repetitivo, les cuesta mucho y lo odian.
Codificación asistida por IA: una visión general
Definición
La codificación asistida por IA utiliza modelos de aprendizaje automático que han sido entrenados en enormes repositorios de código. Estas herramientas generan sugerencias en tiempo real, autocompletan bloques de código enteros explicando los errores y, en ocasiones, incluso diseñan módulos completos utilizando indicaciones escritas en lenguaje humano sencillo.
Características
Sugerencias contextuales: la IA comprende la situación actual de codificación para ofrecer completaciones relevantes.
Programación en lenguaje natural: los desarrolladores pueden describir funciones utilizando un inglés sencillo, y la IA genera el código correspondiente.
Automatización de tareas repetitivas: el código que es prueba estándar y la creación de documentos pueden realizarse automáticamente.
Aprendizaje continuo: las herramientas de IA mejoran constantemente, interactuando con más datos y comentarios de los desarrolladores.
Ventajas
– Mayor productividad: las tareas rutinarias de codificación se realizan más rápidamente, lo que permite a los desarrolladores concentrarse en el diseño de alto nivel.
– Menor dificultad de aprendizaje: los principiantes logran mucho más sin necesidad de dominar realmente la sintaxis.
– Reducción de errores: la IA puede detectar errores comunes y sugerir soluciones.
– Herramientas de traducción y refactorización de código: ayudan a adaptar el código entre lenguajes y paradigmas.
– Soporte de documentación: la IA también puede generar comentarios en línea y ejemplos de uso.
Limitaciones
– Alucinaciones: la IA podría generar código erróneo e inseguro, pensando que es perfectamente válido.
– Comportamiento de caja negra: es posible que los programadores no comprendan realmente las razones que hay detrás de las sugerencias de la IA.
– Dependencia excesiva: los desarrolladores no querrán comprender los fundamentos.
– Posibles problemas éticos y legales: el código generado podría imitar fácilmente el contenido de repositorios con licencia, lo cual es complicado.
– Riesgos de seguridad: la IA puede crear código que aparentemente supere las pruebas, pero que contenga fallos peligrosos.
Dimensiones clave de comparación
| Clave | Codificación tradicional | Codificación asistida por IA | Observaciones |
| Productividad | Las habilidades de los desarrolladores, las herramientas y la experiencia determinan los niveles de productividad en general. Los equipos grandes suelen dividir las tareas para acelerar un poco el proceso. | Los desarrolladores ahora crean prototipos muy rápidamente, tal vez incluso en un instante. Generar código repetitivo realmente aligera su carga de trabajo. | La velocidad mejora, pero cuidado, la precisión podría quedar relegada si los humanos no están atentos. |
| Calidad del código | La calidad varía mucho en función de las habilidades que posean los desarrolladores. Las guías de estilo suelen ser defendidas por los ingenieros sénior, y son ellos quienes revisan el código. | La calidad puede fluctuar y, en ocasiones, parece que puede ser inconsistente; a veces, incluso la IA genera implementaciones elegantes o defectuosas. Las revisiones del código son fundamentales, sin duda alguna. | Los desarrolladores novatos pueden subir de nivel utilizando la IA; sin embargo, el uso indiscriminado de la IA podría provocar la aparición de pequeños errores. |
| Aprendizaje y desarrollo de habilidades | Los desarrolladores adquieren un profundo conocimiento de los algoritmos, además de patrones de diseño que son transferibles en cuanto a conocimientos. | Los desarrolladores corren el riesgo de convertirse en meros operadores de IA en lugar de buenos solucionadores de problemas, lo que probablemente sea una debilidad en sus habilidades básicas. | En realidad, las herramientas de IA funcionan mejor como complementos educativos y no como una especie de muleta. . |
| Creatividad y resolución de problemas | Las selecciones arquitectónicas, la optimización y la resolución novedosa de problemas suelen ser una muestra de creatividad. | A menudo surgen enfoques instantáneos para la creatividad a través de la IA. La IA tiene dificultades para innovar con los datos y, a menudo, sus datos son siempre los mismos. | Definir problemas y soñar con soluciones originales sigue siendo una tarea vital para nosotros, los seres humanos, sin duda alguna. |
| Depuración y mantenimiento | La depuración en la codificación tradicional exige un razonamiento cuidadoso paso a paso, un registro detallado y mucha experiencia práctica. | Aunque son útiles para explicar los errores y proponer soluciones, esas sugerencias pueden parecer bastante superficiales. | La interacción humana sigue siendo crucial para la depuración; la IA es una ayuda útil, pero imperfecta. |
| Colaboración y trabajo en equipo | El trabajo en equipo requiere una buena comunicación interpersonal, revisiones meticulosas del código y el intercambio de documentación. | Es casi como tener un «programador junior» disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que reduce la dependencia de los compañeros de equipo para consultas estándar. | La IA facilita la colaboración, aunque es evidente que no puede sustituir la perspicacia matizada que aporta el trabajo en equipo humano. |
| Seguridad y ética | Los desarrolladores son los responsables de la codificación tradicional en aspectos como las mejores prácticas de seguridad, las normas de concesión de licencias y la conducta ética en la codificación. | Corre el riesgo de infringir los derechos de autor del código, lo que genera una implementación insegura y algoritmos posiblemente sesgados. | La supervisión humana es realmente fundamental para garantizar el cumplimiento adecuado, las normas éticas y mantener la seguridad. |
Casos prácticos de uso
Dominio tradicional de la codificación
- Computación de alto rendimiento donde la eficiencia es fundamental.
- Sistemas sensibles en materia de seguridad (por ejemplo, aviónica, dispositivos médicos).
- Diseño de algoritmos novedosos para los que no existen ejemplos previos.
Dominio de la codificación asistida por IA
- Prototipos rápidos y proyectos de prueba de concepto.
- Escribir código repetitivo o plantillas.
- Incorporación de desarrolladores junior mediante explicaciones basadas en IA.
- Conversión de código entre lenguajes.
El futuro de los flujos de trabajo híbridos
El futuro del desarrollo de software es incierto: ¿será todo tradicional o incluso todo IA? El plan, en cambio, es que surja un modelo híbrido. Los desarrolladores están diseñando la arquitectura con cierta lógica central, mientras que la IA se encarga de las tareas repetitivas y de andamiaje. ¡Menudo equipo!
La IA estará muy integrada en los entornos de desarrollo integrado (IDE), automatizando las pruebas, la refactorización y también la documentación.
El equipo necesitará nuevos perfiles, como «supervisores de IA» o «ingenieros de prompts», que se especializarán en orientar eficazmente a la IA.
Los marcos éticos y las normativas establecerán lo que es aceptable con ese código de IA.
Conclusión
La comparación entre la codificación tradicional y la codificación asistida por IA revela una verdad fundamental: la IA no está sustituyendo a los programadores, sino transformando sus funciones. La codificación sigue siendo muy importante para aprender mucho, asegurarse de que todo funcione bien y lidiar con sistemas difíciles o peligrosos. La codificación asistida por IA está transformando nuestra forma de trabajar, haciéndola más fácil y eficiente. Nuestra forma de hacer las cosas está evolucionando, haciendo que todo sea más accesible para todos.
Los seres humanos y la IA pueden crear resultados sorprendentes juntos cuando los desarrolladores utilizan la IA como una herramienta para mejorar su pensamiento en lugar de como un sustituto. Es fundamental aprovechar las ventajas de la IA, como su velocidad y facilidad de uso, sin dejar de preservar la calidad, la equidad y la creatividad que solo los desarrolladores humanos pueden aportar.
