Cómo prepararse para la revolución de la metaprogramación

Con un software capaz de escribirse a sí mismo, ¿estamos al borde de un nuevo paradigma en el desarrollo de software? ¿Cuáles son las implicaciones?

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Se puede utilizar para probar soluciones alternativas al mismo problema, como comparar notas con otro ingeniero de software.

Además de ayudar con el código, los asistentes de IA abren un nuevo espacio para los desarrolladores, quienes pueden usarlos para escribir código en nuevos lenguajes y marcos y aprender sobre la marcha. Es otra forma de acercarse a las nuevas tecnologías sin tener que pasar horas hojeando páginas y páginas de documentación. ¿Necesitas aprender a rotar una matriz en un nuevo idioma? Solo comenta y deja que el copiloto haga su trabajo.

Por supuesto, como ocurre con cualquier herramienta, se puede hacer un mal uso. Sí, un desarrollador de software puede volverse dependiente de un asistente de inteligencia artificial para escribir su código. O podrían dejar de realizar revisiones completas del código, sobreestimar a su amigable ayudante y permitir que errores involuntarios se introduzcan en el producto final.

Es de sentido común determinar las mejores prácticas con respecto a los asistentes de IA antes de implementarlas como solución. Puede resultar tentador sumergirse de lleno en la tecnología, pero probablemente sea más seguro empezar poco a poco. Primero ejecute pruebas o impleméntelo en un proyecto pequeño y obtenga comentarios, descubra cómo se sintieron los desarrolladores y líderes de proyecto acerca de la herramienta y tome una decisión informada en función de los resultados.

Si bien la tecnología es extremadamente útil para los desarrolladores junior, es una buena idea contar con un desarrollador senior que brinde aportes y comentarios. De esta manera, pueden ayudar a los recién llegados a desarrollar buenos hábitos.

Desventajas de la metaprogramación

Si bien soy un gran defensor de los asistentes de IA, hay algunas cosas a tener en cuenta. En primer lugar, no importa cuán grande sea su muestra de datos, siempre existe la posibilidad de sesgo. ¿Que significa eso?

Algunas comunidades pueden desarrollar y compartir malas prácticas por diversas razones. Y estas prácticas pueden entrar en el algoritmo. Las revisiones de código pueden detectar el problema, pero si confía demasiado en el asistente, puede asumir que el código es perfecto tal como está. Esto puede provocar una variedad de problemas, desde errores hasta problemas de seguridad.

La seguridad es otro punto que debemos tener presente. Copilot y productos similares utilizan señales semánticas de código abierto que pueden tener llamadas API obsoletas y muy poca seguridad. Además, cualquier persona con el mismo asistente, con las colas adecuadas, podrá descubrir el código fuente de una empresa si utiliza la salida sin editar. ¿Improbable? ¿Imposible? No.

Por último, también está la cuestión de la propiedad intelectual , que es una lata de gusanos completamente nueva. Digamos que es probable que el código generativo sea un gran dolor de cabeza legal en los próximos años.

Entonces, ¿deberíamos subirnos al tren? Yo diría cautelosamente que sí. Siempre que capacite a su equipo y establezca una guía de mejores prácticas a seguir, los asistentes de inteligencia artificial pueden ser una gran ventaja para un desarrollo de software mejor y más rápido.

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