La IA está en todas partes, por lo que surge la pregunta: ¿cómo está dando forma la IA al desarrollo de software? ¿A dónde vamos?
Bataresh y colaboradores , la inteligencia artificial ha desempeñado un papel importante en el SDLC desde al menos 1975. Cada etapa de la ingeniería de software (requisitos, diseño, desarrollo, pruebas, lanzamiento y mantenimiento) tiene algo que ganar con la inteligencia artificial.
Incluso las soluciones sin código como Bubble aprovecharán los beneficios de las IA más refinadas, ya que la base de estas herramientas es crear algoritmos basados en un conjunto específico de parámetros elegidos por el usuario. Los resultados pueden ser limitados, pero con la IA eventualmente veremos herramientas más dinámicas que se adaptan y crean código de manera más flexible.
A continuación se muestran algunas formas en que la inteligencia artificial puede ayudar a los ingenieros de software.
Requisitos de automatización
Los desarrolladores de software basan los objetivos iniciales de su proyecto en 2 conjuntos de requisitos: las necesidades establecidas por la visión del cliente y la naturaleza de los datos. Por ejemplo, una aplicación que recopila y trabaja con datos no estructurados es completamente diferente a una que obtiene información de una base de datos relacional.
Las IA son un gran activo para la recopilación de información, lo que a su vez las convierte en una incorporación increíble en esta etapa. Tomemos como ejemplo la PNL (procesamiento del lenguaje natural). Una IA podría usarlo para ayudar a los desarrolladores de software a analizar las entrevistas de sus clientes, señalando palabras clave importantes que, a su vez, pueden ayudar a predecir características y desafíos que pueden surgir en el futuro.
Por otro lado, si el proyecto involucra una gran cantidad de datos no estructurados, puede resultarle difícil al desarrollador codificar para todas las eventualidades, y revisar los datos puede no ser humanamente posible.
En estos casos, la IA puede analizar y categorizar los datos y mostrar irregularidades que pueden causar muchos dolores de cabeza a largo plazo.
Diseño de software
Todo proyecto de desarrollo de software requiere codificación y, como puede atestiguar cualquier desarrollador experimentado, trabajar con código es gratificante, pero a veces también extremadamente frustrante. Nada es tan exasperante como no compilar el código y darte cuenta de que te perdiste un punto y coma en alguna parte.
Potentes IDE como Visual Studio Code y PyCharm ya están implementando sugerencias de codificación asistidas por IA, ofreciendo comentarios inmediatos a los desarrolladores sobre errores y sugiriendo cambios de código.
Además, tenemos complementos como Codota que utilizan el aprendizaje profundo para escanear proyectos de código abierto en la web y aprender patrones de codificación. En pocas palabras, la IA compara nuestro código con los estándares que se ven en la web y completa el código de forma heurística y automática, lo que nos ahorra tiempo y energía.
La gestión de errores es otra área en la que la IA puede ofrecer ayuda. Por ejemplo, es bien sabido que la gestión de la memoria en C++ puede ser un gran problema incluso para desarrolladores experimentados. Las IA pueden ejecutar simulaciones con código y crear predicciones sobre el comportamiento del programa para evitar problemas como el desbordamiento de la pila.
Las IA entrenadas pueden detectar errores en bloques de código de forma más rápida y eficiente que incluso los mejores desarrolladores de software. Pueden verificar la sintaxis predefinida, comparar el proyecto con guías de código documentadas, verificar los registros del sistema y marcar errores antes de finalizarlos.
En el futuro, los desarrolladores buscarán asistentes inteligentes que no solo marquen el código, sino que también lo reescriban o refactoricen y lo repitan hasta encontrar la solución más eficiente.
Probando su software
Las pruebas unitarias son como un tubo de desagüe: a nadie le gusta, pero todos estamos de acuerdo en que es una necesidad. Ningún desarrollador de software puede tener en cuenta todas las variables al escribir código. Tarde o temprano, un error quedará sin controlar, esperando que aparezca ese escenario extremo.
Incluso si somos extremadamente cuidadosos, hay mucho para lo que podemos prepararnos. Crear pruebas y ejecutarlas lleva tiempo, hasta el punto de que algunos desarrolladores realizan codificación defensiva y escriben su software teniendo en mente el peor de los casos, sólo para estar seguros desde el principio.
Las IA pueden ejecutar cientos, si no miles, de pruebas en un abrir y cerrar de ojos, y pueden aplicar fuerza bruta a sus pruebas, probando todo hasta que el programa se detenga. Incluso pueden señalar heurísticamente comportamientos extraños y desarrollar su estrategia de prueba en torno a ellos.
Como dijimos antes, con suficiente refinamiento, el software podría potencialmente volverse autosuficiente, aprendiendo de las pruebas y reescribiéndose para resolver errores y mantener el tiempo de inactividad al mínimo.
Predecir comportamientos
Tanto Amazon Web Services como Azure cuentan con herramientas para la previsión presupuestaria. Basándose en variables muy simples, puede obtener una estimación de cuánta potencia de procesamiento necesitará su software y cuánto costará.
Se pueden desarrollar herramientas similares para pronosticar presupuestos más precisos. Por ejemplo, si está diseñando una aplicación web y tiene información sobre el patrón de tráfico de su base de usuarios, puede tener una idea bastante decente de cuánto ancho de banda necesitará mes a mes.
La programación predictiva es otro aspecto que las IA prestan bien. Imagine un asistente que pueda analizar su infraestructura y predecir cuándo necesitará escalar o reiniciar sus servidores para optimizar el rendimiento sin afectar su base de usuarios, o una IA que maneje automáticamente el equilibrio del disco. El cielo es el límite.
Es una revolución...
La IA es un campo que ha crecido exponencialmente y cada año vemos modelos más refinados. No pasará mucho tiempo antes de que empecemos a ver programas inteligentes que trabajan de la mano con los desarrolladores de software para desarrollar mejores proyectos en menos tiempo. Eso, o tal vez tengamos que arrodillarnos ante nuestros nuevos señores informáticos.
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Fuente: BairesDev
