La IA ha sido la tecnología disruptiva más prometedora desde hace tiempo, y su aplicación pronto se generalizará en el sector.
El Estudio Global sobre IA de PwC lo confirma: se espera que la IA contribuya con hasta 15,7 billones de dólares a la economía mundial en 2030.
La inteligencia artificial está llamada a ser la fuente clave de transformación en prácticamente todos los sectores. Seguirá evolucionando y resolviendo las deficiencias en materia de eficiencia, precisión y productividad.
Los equipos de desarrollo de software también pueden aprovechar las herramientas basadas en IA para ser más productivos y eficientes.
La IA puede automatizar tareas repetitivas como la generación de código, las pruebas y la depuración de funciones comunes. Esto libera a los desarrolladores para que se centren en los aspectos creativos de la resolución de problemas y el diseño de soluciones innovadoras.
La IA también puede analizar grandes bases de código para identificar posibles errores, problemas de seguridad o áreas de mejora, lo que ahorra a los desarrolladores un tiempo y un esfuerzo valiosos. Siga leyendo para descubrir más casos de uso y ejemplos de cómo la IA puede ayudar en el desarrollo de software.
Comprender la IA en el desarrollo de software
No, ¡la IA no va a sustituir a los ingenieros de software! Tampoco es la solución milagrosa para acabar con todos los retos existentes en el desarrollo de software.
En cambio, se está utilizando como una poderosa herramienta que da forma al futuro del sector. Los líderes tecnológicos que adoptan las herramientas de codificación de IA y el aprendizaje profundo pueden mejorar la productividad y la eficiencia de sus equipos, lo que se traduce en una ventaja competitiva en el panorama tecnológico en constante evolución.
Desde la fase inicial de diseño, los sistemas de IA pueden ayudar a los equipos a crear soluciones eficaces y sostenibles. A medida que las herramientas de IA aceleran la toma de decisiones, el código, la documentación y la entrega, todo el ciclo de vida del desarrollo de software se vuelve más fluido.
Se espera que la depuración quede obsoleta, ya que la IA ayuda a identificar y analizar el código para solucionar los problemas más rápidamente. Esto conduce a un lanzamiento más rápido de las funciones, una corrección más rápida de los errores y un ciclo de desarrollo más ágil.
Para comprender las aplicaciones prácticas de la IA, veamos las tendencias y los casos de uso de la ingeniería de software.
Cómo utilizar la IA en el desarrollo de software para diferentes casos de uso
La IA ofrece varias oportunidades para el desarrollo de software, pero para utilizar estas herramientas de forma eficaz es necesario saber cuándo y cómo integrarlas en el flujo de trabajo. Profundicemos en las aplicaciones más prometedoras de la IA y el aprendizaje automático, que darán forma al futuro del proceso de codificación y el desarrollo de productos.
1. Revisión y pruebas automatizadas de código
El control de calidad en la era anterior a la IA se basaba en un proceso altamente repetitivo de revisiones frecuentes del código y comprobaciones manuales. La IA aporta eficiencia a este proceso al automatizar gran parte del proceso de pruebas.
Por ejemplo, las herramientas de revisión de código basadas en IA, como Codacy, son una forma estupenda de mejorar la calidad del código y optimizar el proceso de desarrollo. Se integra con plataformas de desarrollo populares como GitHub, GitLab y Bitbucket.
Estas herramientas utilizan algoritmos de aprendizaje automático entrenados con enormes conjuntos de datos de código para analizar su base de código en busca de diversos problemas, como olores de código, identificación de posibles incidencias y resolución de vulnerabilidades de seguridad.
En esencia, la IA complementa las pruebas humanas para lograr la cobertura más completa. También puede realizar pruebas A/B, comparando variaciones del programa para identificar la solución óptima.
2. Generación de documentación
Generar documentación clara, como informes visuales, que ayuden a los desarrolladores a identificar problemas y garantizar la coherencia a lo largo del ciclo de vida del proyecto.
Por ejemplo, DocuWrite.ai es una herramienta basada en IA que ayuda a los desarrolladores a generar de forma rápida y sencilla documentación API completa directamente desde su código base. Escanea el código en busca de definiciones de funciones, comandos de código y estructuras de datos; a continuación, basándose en el análisis, genera documentación API que incluye descripciones claras, ejemplos de código, detalles de parámetros y valores de retorno.
3. Depuradores
Los depuradores son herramientas potentes que permiten a los programadores analizar y solucionar los problemas de su código, eliminando los errores y garantizando el buen funcionamiento del programa. Sin embargo, también pueden requerir mucho tiempo, especialmente en bases de código complejas.
SinCode, una herramienta de IA, puede ayudarle a analizar los rastros de ejecución del código y localizar la línea exacta que causa un comportamiento inesperado. Utiliza el aprendizaje automático para correlacionar los cambios en el código con los errores posteriores, lo que ayuda a los desarrolladores a comprender la causa raíz de forma más eficaz, especialmente en el caso de errores intermitentes o difíciles de reproducir.
4. Refactorización
Mejora la legibilidad, la mantenibilidad y el rendimiento del código con la refactorización. La refactorización no añade nuevas funciones ni cambia lo que hace el programa. Se trata de hacer que el código existente sea más limpio, más eficiente y más fácil de gestionar a largo plazo.
Como desarrollador de software, puede utilizar Sourcery, que analiza su código y sugiere oportunidades de refactorización basadas en las buenas prácticas y patrones comunes. Puede identificar áreas en las que se puede eliminar la duplicación de código, simplificar funciones o hacer que los nombres de las variables sean más descriptivos. Sourcery proporciona a los desarrolladores explicaciones claras y ejemplos de código para las refactorizaciones sugeridas, lo que les permite mejorar la calidad del código de manera eficiente.
5. Mantenimiento del código heredado
El mantenimiento del código heredado se refiere al proceso continuo de mantener una base de código antigua funcional y actualizada. Esta base de código podría estar escrita en un lenguaje de programación obsoleto, utilizar bibliotecas obsoletas o, simplemente, carecer de la organización y claridad que enfatizan las prácticas de codificación modernas.
Para mantener el código heredado, los desarrolladores de software pueden utilizar DeepCode, una herramienta basada en IA diseñada para ayudar a los desarrolladores a mantener y mejorar las bases de código heredadas. Aprovecha los modelos de aprendizaje automático entrenados con vastos conjuntos de datos de código para analizar su código en busca de olores de código, incidencias de errores y vulnerabilidades en el código de fuente abierta. También proporciona información contextual para cada problema, incluyendo referencias de código y posibles soluciones.
Por ejemplo, Synk emplea un proceso único en el sector para crear la base de conocimientos de IA DeepCode que impulsa Snyk Code. Al combinar la IA simbólica y generativa, varios métodos de aprendizaje automático y la experiencia de los investigadores de seguridad de Snyk, garantizan un alto nivel de precisión sin alucinaciones.
6. Integración del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Con la IA, ¡puedes escribir código simplemente describiendo lo que quieres que haga! Las herramientas de PLN (procesamiento del lenguaje natural) tienden un puente entre el lenguaje humano y el código. Los desarrolladores pueden aprovechar estas herramientas para convertir los requisitos del lenguaje natural en código funcional, lo que reduce la necesidad de codificación manual y disminuye la barrera de entrada para los nuevos desarrolladores de lenguajes de programación.
Por ejemplo, la integración del PLN podría permitirle describir una función deseada, como una pantalla de inicio de sesión, que requiere un nombre de usuario y una contraseña para la autenticación, y la herramienta podría traducir esta descripción al código correspondiente para crear esa pantalla de inicio de sesión.
Los desarrolladores de software pueden aprovechar Microsoft Copilot (que no debe confundirse con GitHub Copilot), una herramienta basada en IA que integra el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para convertirse en el mejor compañero de escritura de los desarrolladores. Entiende el código que escribes. No solo analiza líneas y funciones, sino que capta la lógica y la intención detrás de tu creación.
La herramienta utiliza su poder de PLN para traducir su explicación en documentación clara, concisa y bien estructurada. Supongamos que está refactorizando una sección del código y quiere asegurarse de que ha mantenido todo intacto.
Copilot puede analizar tus cambios y predecir posibles efectos secundarios. Utiliza su comprensión de las relaciones y dependencias del código para resaltar las áreas en las que podrían surgir consecuencias no deseadas.
7. Herramientas de copiloto
Las herramientas de copiloto de IA actúan como asistentes de codificación inteligentes. Son como tener un colaborador que entiende tu estilo de codificación, recuerda el contexto de tu proyecto y puede predecir lo que podrías necesitar a continuación.
Los copilotos analizan el código existente, la estructura del proyecto y el estilo de codificación para sugerir fragmentos de código, llamadas a funciones y nombres de variables relevantes a medida que se escribe. Esta inteligencia contextual reduce significativamente las posibilidades de errores y las tareas de codificación repetitivas.
Estas herramientas pueden comprender el propósito de su código y proponer líneas o incluso bloques de código que se adapten perfectamente a su proyecto. Esto puede resultar especialmente útil cuando se trabaja con bibliotecas o marcos desconocidos, ya que una herramienta de copiloto puede sugerir la sintaxis y el uso correctos basándose en su comprensión del contexto.
Algunas herramientas de copiloto populares que puedes utilizar:
- GitHub Copilot (basado en OpenAI Codex)
- USP: Integración perfecta con GitHub, autocompletado de código sensible al contexto y compatibilidad con varios idiomas.
- Reseña: «La mayoría de las veces sugiere código que tendría que sentarme a escribir de todos modos, si la sugerencia es incorrecta, simplemente empiezo a escribir lo que quiero y normalmente lo descubre bastante rápido». – MasterEvanK, Reddit
- Tabnine
- USP: Sugerencias de código personalizadas basadas en su estilo de codificación y el contexto del proyecto, funcionalidad sin conexión e integración con varios IDE.
- Reseña: «Se adapta rápidamente a mi estilo y formatos de código, actualizándose para acomodar las variables y funciones que he definido. Extrapolando rápidamente la dirección que toma tu código y ofreciendo sugerencias contextuales. Ha acelerado mi tiempo de desarrollo y me ha ayudado a aprender nuevos lenguajes. También me gusta que funcione con todos los IDE» – David C, G2.
- Codeium
- USP: Se centra en la calidad y la facilidad de mantenimiento del código; analiza el código en busca de posibles problemas, sugiere oportunidades de refactorización y genera automáticamente documentación.
- Opinión: «Codeium es muy fácil de usar y ofrece sugerencias realmente útiles. Como todo es local, es súper rápido, incluso como trabajador remoto, es imperceptible».– Eric Y. , G2
8. Bots de IA especializados
Los modelos de IA y los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse con los datos específicos de su organización: repositorios de código, sistemas de control de versiones, plataformas de gestión del conocimiento y mucho más. Usted crea «bots» de IA personalizados que comprenden su sistema único.
Por ejemplo, al democratizar la IA para los desarrolladores, plataformas como ChatGPT Playground y Hugging Face están rompiendo las barreras de entrada. Estas plataformas ofrecen modelos y herramientas de IA preentrenados que los desarrolladores pueden utilizar para crear sus propios modelos personalizados. Esto permite a los desarrolladores ir más allá de las soluciones preconstruidas y adaptar las funcionalidades de la IA a las necesidades específicas de sus aplicaciones.
Estos bots pueden acceder y analizar información en lenguaje natural. Los nuevos empleados, e incluso los ingenieros con experiencia, pueden hacer preguntas y obtener una valiosa orientación.
¿Atascado con sugerencias de código? El bot puede analizar su código base y sugerir soluciones o documentación relevante. ¿Se enfrenta a un problema de rendimiento de producción? El bot puede indicarle los ingenieros o recursos adecuados para solucionar el problema.
Los bots de IA generativa cubren el vacío de conocimiento que dejan la documentación obsoleta y la pérdida de conocimientos institucionales para ayudar a los ingenieros de todos los niveles de experiencia a navegar por sus sistemas, encontrar respuestas y aumentar su productividad.
Alibaba, la mayor empresa de comercio electrónico de China, utiliza cinco chatbots con IA para gestionar las interacciones con los clientes en Taobao, que representan alrededor del 75 % de las consultas online de Alibaba y el 40 % de las consultas telefónicas. Los resultados iniciales muestran que los chatbots han aumentado la satisfacción de los clientes en un 25 % y han ahorrado a la empresa más de 150 millones de dólares al año.
Alibaba reconoce que, a pesar de sus logros, la IA no sustituye por completo al servicio de atención al cliente humano. Para preguntas sencillas, la IA puede responder sin esfuerzo a los usuarios.
Sin embargo, en situaciones complejas como las disputas, la IA interviene automatizando las tareas manuales (recopilando los detalles de las apelaciones/comprobantes y ofreciendo soluciones preliminares). A continuación, los seres humanos revisan los resultados de la IA junto con información adicional para emitir juicios definitivos.
Para optimizar esta colaboración, Alibaba invierte continuamente en la interacción fluida entre humanos y máquinas. Sus bots de IA supervisan constantemente las interacciones, identificando los problemas de los clientes y las limitaciones del soporte de IA.
9. Análisis predictivo y gestión de proyectos
Hacer malabarismos con las tareas, los recursos y los plazos ajustados a menudo se siente como un acto de equilibrismo. Por eso, la planificación estratégica y la ejecución impecable son fundamentales. Pero, afortunadamente, la IA está entrando en la fase de gestión de proyectos, ofreciendo potentes herramientas para optimizar el flujo de trabajo y aumentar los beneficios.
La IA puede analizar la asignación de recursos y los datos históricos de los proyectos, actuando como una bola de cristal para predecir cronogramas futuros, necesidades de recursos y posibles obstáculos. Armados con esta información, los gestores de proyectos pueden tomar decisiones informadas, asignar recursos de manera eficiente y mitigar los riesgos de forma proactiva.
Por ejemplo, Odin es una herramienta de productividad empresarial generativa basada en IA que se integra con ClickUp y simplifica la colaboración en proyectos y la gestión de recursos.
La IA puede identificar las tareas repetitivas que ralentizan a su equipo. Al automatizar estas tareas, libera un tiempo valioso para que los desarrolladores se centren en iniciativas de codificación fundamentales.
Veamos cómo puede cambiar la vida de un desarrollador de software con una solución de gestión de proyectos basada en la IA.
Uso de software de IA para el desarrollo de software (con ClickUp)
El software de IA está cambiando cada vez más las reglas del juego en el desarrollo de software, y un software que puede proporcionar una solución integral para los desarrolladores es ClickUp.
Veamos cómo ClickUp y su tecnología de IA patentada, Clickup Brain, mejoran las capacidades de los equipos de software:
1. Plataforma centralizada basada en IA
La plataforma de gestión de proyectos de equipos de software de ClickUp ofrece una gama de herramientas innovadoras para mejorar la eficiencia del desarrollo:
- Colabora a la perfección con tu equipo utilizando hojas de ruta, Sprints y backlogs, todo ello en una única plataforma intuitiva.
- ClickUp Dashboards es tu centro de elaboración de informes centralizado, que ofrece una visibilidad completa del proyecto.
- ClickUp Sprints facilita tu flujo de trabajo con la priorización automatizada y la gestión de tareas. Supervisa el progreso con facilidad y visualiza los logros de tu equipo con claros gráficos Burndown y Burnup.
- Los dinámicos diagramas de Gantt de ClickUp organizan tus sprints, realizan el seguimiento de los hitos y se adaptan sin esfuerzo a los obstáculos o a los cambios en los cronogramas con actualizaciones rápidas.
En combinación con ClickUp Brain, la plataforma tiene algo que ofrecer a las necesidades de todos los desarrolladores, desde funciones de automatización de tareas, comprobaciones de calidad del código y plantillas de seguimiento de incidencias hasta prácticas herramientas de IA.
ClickUp Brain elimina el trabajo pesado de tus actualizaciones semanales de sprint. Este asistente inteligente va más allá: puede simplificar significativamente todo tu proceso de desarrollo de software:
- Documentación automatizada: genere documentos de especificaciones técnicas al instante, lo que le permitirá ahorrar un tiempo valioso.
- Revisiones de código más rápidas: agilice la revisión y las pruebas de código con la generación rápida de casos de prueba.
- Aumentar la eficiencia: libere tiempo a su equipo dejando que las herramientas de IA se encarguen de las tareas rutinarias, como generar actualizaciones para las reuniones diarias, responder a los comentarios y resumir las notas, todo ello en cuestión de segundos.
2. Eficiencia automatizada para un mejor desarrollo de proyectos
Aumente su eficiencia y priorice las tareas importantes con ClickUp Automations. Elija entre más de 100 automatizaciones predefinidas para simplificar los flujos de trabajo, gestionar las tareas rutinarias y facilitar las transiciones de proyectos.
Incluso puedes crear automatizaciones personalizadas en inglés sencillo a través de ClickUp Brain.
Utilice las integraciones de ClickUp para establecer una conexión perfecta con herramientas externas como GitHub, GitLab y Bitbucket y centralizar el desarrollo de software en una única plataforma.
Puede recopilar solicitudes de errores y problemas con ClickUp Forms y luego convertirlas en tareas rastreables para que su equipo les dé prioridad. También puede vincular problemas relacionados, añadir etiquetas y gestionar su backlog con campos personalizados, estados y campos agregados.
Además de las funciones anteriores, utilice la plantilla de proyecto de software ClickUp para gestionar mejor su próximo proyecto.
Los proyectos de software pueden volverse rápidamente muy complejos. Pero, ¿y si existiera una forma de simplificar el proceso y alcanzar el éxito? Esta plantilla le permite:
- Establecer una estructura de proyecto clara de principio a fin, asegurándose de que todos estén en sintonía.
- Realice un seguimiento del progreso con facilidad y asegúrese de que todos los hitos se cumplan a tiempo.
- Optimice el trabajo en equipo entre compañeros y partes interesadas con estados personalizados, herramientas de IA y vistas flexibles.
3. Plantillas predefinidas para simplificar los flujos de trabajo
Utilice ClickUp Brain para generar plantillas para diversos proyectos de desarrollo de software o utilice las plantillas predefinidas de una biblioteca de plantillas de desarrollo de software. Simplifique y agilice la planificación de sprints, los eventos de sprints, el ágil scrum, las hojas de ruta, las historias de usuarios, el desarrollo de aplicaciones y mucho más.
Plantilla de desarrollo de software ClickUp
Por ejemplo, la plantilla de desarrollo de software ClickUp simplifica la gestión de proyectos de software de principio a fin, todo en un solo lugar.
¿Necesitas ayuda para gestionar múltiples herramientas para tus equipos de producto, diseño, ingeniería, control de calidad y DevOps? Esta plantilla todo en uno proporciona todo lo que tu equipo necesita para empezar a trabajar en ClickUp.
Úsalo para:
- Crear y mantener una hoja de ruta clara para el producto, asegurándose de que todos estén alineados con la visión del producto.
- Ofrecer las funciones del producto de manera eficiente con flujos de trabajo optimizados y vistas flexibles.
- Adopte metodologías ágiles (Scrum o Kanban) para abordar las incidencias y los retos de desarrollo como un equipo unificado.
Plantilla de registro de cambios de software de ClickUp
¿Y si necesita ayuda para enviar cambios de registro y organizarlos en un solo espacio? La plantilla de registro de cambios de software de ClickUp simplifica este proceso y le permite mantener un control total al crear un hub para toda su actividad de software.
Ayudará a su equipo a:
- Mantenga un registro claro de cada cambio de software, garantizando la transparencia y un proceso de evolución fluido en una vista Tabla similar a una hoja de cálculo.
- Cree y asigne tareas relacionadas con cada cambio y supervise el progreso en tiempo real con una vista clara del cronograma.
- Intercambia ideas y perfecciona conceptos con las partes interesadas utilizando los documentos y pizarras integrados.
- Clasifique las tareas para facilitar su seguimiento y visualizar el progreso con una organización clara en Scrum o ClickUp Kanban Vista.
- Automatice las notificaciones para mantenerse al día de cada paso del proceso de cambio, eliminando las brechas de comunicación.
- Discuta el progreso y aborde los problemas en las reuniones sin problemas utilizando ClickUp Chat View o las integraciones con Google Workspace o Zoom.
- Supervise y analice las tareas para identificar los cuellos de botella y maximizar la productividad general de su equipo utilizando un panel.
El futuro de la IA en el desarrollo de software (y ClickUp)
La IA está llamada a convertirse en un poderoso colaborador de los ingenieros de software, y no en un competidor. Si bien la IA destaca en la automatización de tareas y en el manejo de aspectos repetitivos del código, el toque humano sigue siendo insustituible en el diseño, la resolución creativa de problemas y la toma de decisiones éticas.
El futuro de la IA en el desarrollo de software es prometedor. Promete simplificar los flujos de trabajo, elevar la calidad del software y crear experiencias de usuario excepcionales.
¿No sabes por dónde empezar? Mejora las superpoderes de tu equipo de desarrollo de software con herramientas de IA y software de gestión de proyectos como ClickUp.
¡Regístrese hoy mismo en ClickUp!