La generación de código con IA utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para generar automáticamente código informático a partir de indicaciones o descripciones. Esta tecnología facilita la creación de código siguiendo prácticas recomendadas y estándares de control, lo que acelera la productividad de los codificadores cualificados.
Los lenguajes de programación son la columna vertebral del desarrollo de software y el medio por el que los humanos comunican tareas y procesos a los sistemas digitales. Todas las aplicaciones, desde simples calculadoras hasta complejos sistemas operativos, se basan en el código para comprender cómo deben actuar en una situación dada. Por desgracia, incluso para los desarrolladores experimentados, trabajar con estos lenguajes de programación puede ser un proceso lento, arduo y, a menudo, ineficiente.
El aumento en la demanda de desarrollo de aplicaciones en diferentes sectores y la brecha cada vez mayor de destrezas entre los desarrolladores de software han hecho crecer la necesidad de una figura que se conoce como desarrolladores ciudadanos, personas que pueden crear aplicaciones pese a no poseer habilidades de programación tradicionales. Las plataformas de desarrollo sin código y de código bajo han ayudado a salvar esta brecha, y la IA está optimizando aún más lo que se puede conseguir sin que sea imprescindible una amplia experiencia en programación. Además, hay que destacar que los avances en inteligencia artificial están mejorando las capacidades de los programadores profesionales, permitiéndoles producir más y, al mismo tiempo, mejorar la precisión y la eficacia de su trabajo. En el centro de esta transformación se encuentra la generación de código con IA.
La generación de código con IA (a veces también llamada programación asistida por IA o código con asistencia de IA generativa) utiliza las tecnologías de inteligencia artificial para traducir comandos de lenguaje humano en código funcional, lo que hace que el desarrollo de software sea más accesible para todos. Las plataformas de desarrollo de código bajo reducen la complejidad de la programación a través de interfaces visuales y componentes predefinidos; la generación de código con IA crea código desde cero a partir de las descripciones del usuario, completa fragmentos de código y recomienda código de acuerdo con las indicaciones del usuario. Cada estrategia ayuda a simplificar el proceso de desarrollo y a aumentar las capacidades de las personas implicadas. Cuando se combinan, estas soluciones pueden mejorar enormemente la capacidad de una organización para crear aplicaciones eficaces con rapidez.
Las plataformas de desarrollo con código bajo están diseñadas para acelerar el proceso de desarrollo de aplicaciones, ya que permiten a los usuarios crear aplicaciones usando una interfaz gráfica que apenas requiere experiencia de codificación. Son ideales para profesionales de negocios y no especializados en desarrollo que desean crear aplicaciones funcionales sin ahondar en los aspectos más arcanos de la programación. Sin embargo, dependen en gran medida de segmentos predefinidos de código de trabajo. En esencia, proporcionan bloques de construcción prefabricados a partir de los cuales un usuario puede construir software nuevo.
La generación de código con IA interpreta los comandos en lenguaje natural y crea fragmentos de código original adaptados a los requisitos específicos del usuario. Este método no solo acelera el desarrollo, sino que también mejora la flexibilidad, lo que permite al personal de desarrollo dedicarse a innovar sin verse restringido por los componentes y las plantillas existentes. Como resultado, la generación de código con IA es una herramienta de valor incalculable que permite a los desarrolladores de software capacitados crear mejor código a mayor escala, al tiempo que amplía el círculo de quién puede desarrollar software y de cómo puede hacerlo, así como las capacidades del software resultante.
Una vez más, es importante subrayar que estas tecnologías no son excluyentes. El desarrollo con código bajo y la generación de código con IA se complementan extremadamente bien y se pueden combinar para crear un programa de desarrollo más completo y eficiente.
La generación de código con IA tiene el potencial de simplificar significativamente el proceso de creación de código. Por desgracia, también presenta varios desafíos que los desarrolladores y las organizaciones deberán tener en cuenta antes de poder sacarle todo el partido. Para superar esos desafíos, las empresas deben tomar medidas para asegurarse de que la tecnología mejore, en lugar de complicar, los esfuerzos de desarrollo de software:
Por lo general, los modelos de IA se centran en generar código correcto a nivel sintáctico que podría no estar optimizado en términos de calidad, eficiencia o capacidad de mantenimiento, algo que, con el tiempo, incrementaría la carga que supone la deuda técnica. Los desarrolladores cualificados suelen ser capaces de diferenciar el buen código generado por IA del malo, de ahí que esta tecnología sea más eficaz en manos de programadores cualificados que como una solución de código bajo o sin código para desarrolladores ciudadanos. Para mitigar aún más este riesgo, los equipos deben implementar estándares y procesos de revisión que valoren la capacidad de mantenimiento y ampliación del código generado por IA antes de integrarlo en proyectos más grandes.
Las herramientas podrían generar código demasiado complejo para abordar funcionalidades específicas o ejecutar una tarea de la forma más completa posible. Esta complejidad puede dar lugar a código difícil o lento de depurar, actualizar o incluso comprender, lo que complicaría el futuro trabajo de mantenimiento. Para abordar este problema, las organizaciones pueden establecer directrices claras que regulen la simplicidad y la claridad del código, así como revisar periódicamente el código generado por IA para detectar las complejidades innecesarias.
La generación de código con IA es quizás la vía más rápida para crear código que sea funcional y esté disponible de inmediato, pero el resultado puede no ser siempre fiable o seguro. Esto tiene el potencial de introducir más errores o vulnerabilidades. Tal como se indicó anteriormente, a los desarrolladores capacitados les resulta más fácil identificar y corregir estos problemas. Los desarrolladores ciudadanos, sin embargo, podrían no tener la experiencia necesaria para evaluar adecuadamente la calidad del código generado por IA. Para asegurarse de que todo el código generado por la IA se someta a pruebas rigurosas, las empresas deben establecer marcos de trabajo de revisión completos que evalúen específicamente la funcionalidad, la seguridad y el rendimiento del software generado por la IA.
Hoy en día, las herramientas de generación de código por IA son un método de apoyo muy valioso, pero a medida que vayan ganando relevancia, podrían provocar que, con el tiempo, los desarrolladores pierdan habilidades de codificación. Esto, a su vez, puede dar lugar a una falta de supervisión, ya que las empresas dispondrían de la IA para generar el código, pero no de empleados humanos cualificados que sean capaces de revisarlo o evaluarlo. Para contrarrestar este efecto, es esencial que las organizaciones se obliguen a considerar la generación de código con IA como un complemento para la pericia humana, en lugar de como un sustituto. Proporcionar formación continua y animar al personal de desarrollo a analizar con ojo crítico las sugerencias de la IA puede ayudar a mantener un alto nivel de capacidades y control.
A pesar de los desafíos que conlleva la generación de código con IA, los beneficios que aporta al desarrollo de software tienden a superar con creces cualquier inconveniente. Las siguientes son algunas de las ventajas más significativas:
Velocidad, precisión y calidad: todos estos beneficios confluyen en la generación de código con IA para crear una solución capaz de mejorar la productividad del personal de desarrollo de formas antaño impensables. Al automatizar los aspectos rutinarios y mundanos de la codificación, el personal de desarrollo puede centrarse en tareas más complejas y creativas. Este cambio acelera el ciclo de desarrollo y acorta los plazos de entrega para finalizar el proyecto. Y como el código se basa en un conjunto de datos completo de soluciones operativas, solo requiere una revisión básica de la calidad antes de que el personal de desarrollo pueda lanzarlo al mercado y comenzar sus próximos proyectos.
Más que hacer todo el trabajo, las herramientas de generación de código con IA actúan como asistentes avanzados. Sugieren código y ofrecen alternativas que podrían no ser inmediatamente obvias incluso para el personal de programación experimentado. Esto mejora el trabajo del personal de desarrollo con opciones que optimizan y mejoran la eficiencia del código, lo que permite perfeccionar el rendimiento general del software.
La codificación tradicional es agotadora a nivel mental y puede provocar fácilmente la aparición del síndrome de agotamiento profesional. La capacidad de la generación de código con IA para manejar una parte de la carga cognitiva durante el desarrollo de software contrarresta este estrés mental. Por ejemplo, el personal de desarrollo no tiene que estar prestando atención todo el rato a la sintaxis y el código de reutilización, lo que le permite centrarse en resolver problemas más avanzados. La depuración también se vuelve más simple, y lo que era una tarea tediosa e intensa a nivel mental se convierte en algo mucho menos agotador.
A menudo se pasan por alto los peligros que conlleva el cambio de contexto, es decir, cuando el personal de desarrollo tiene que atender distintas tareas. Sin embargo, se ha demostrado que afecta negativamente al tiempo, la energía y la productividad del personal de programación. Las herramientas de IA pueden generar código en diferentes capas de la pila, lo que minimiza la necesidad de cambiar entre diferentes entornos de codificación y filosofías. En lugar de eso, el personal de desarrollo puede permanecer en su entorno de desarrollo integrado (IDE) y no tiene que buscar soluciones en línea, consultar documentación ni utilizar aplicaciones externas que pueden distraerle.
Al igual que con otras áreas bajo la influencia cada vez más amplia de las aplicaciones de la IA, la generación de código con IA está viendo cómo se expande su uso en varios procesos de desarrollo de software. Más aún, a medida que evolucione, esta tecnología verá cómo crece su papel en el desarrollo de software, lo que depara un futuro muy prometedor para la eficiencia y la innovación. Estos son algunos ejemplos de los contextos en los que el papel de la generación de código con IA será cada vez más importante:
Durante las etapas iniciales del desarrollo de software, a menudo hay que recopilar y documentar requisitos, un proceso propenso a las ambigüedades y los problemas de precisión. La IA ayuda a aclarar, validar y rastrear estos requisitos para garantizar que estén completos y sean inequívocos desde el principio. Al mejorar la calidad de estos documentos, el personal de desarrollo dispone de una base sólida para sus proyectos, lo que reduce el riesgo de que se produzcan malentendidos y haya que realizar correcciones.
Al estar entrenados en vastos conjuntos de datos de código existente, los algoritmos de IA pueden analizar el código nuevo en busca de patrones que se ha demostrado que provocan errores. Al identificar los posibles problemas en las primeras fases del proceso de desarrollo, estas herramientas ayudan a aumentar los estándares de calidad y seguridad del código. Este enfoque proactivo de la revisión de código minimiza los errores en las fases posteriores al tiempo que mejora la fiabilidad general del software.
Ya sea sugiriendo líneas de código o funciones completas, las herramientas de generación de código con IA ayudan a optimizar el proceso de desarrollo. Estas herramientas se adaptan a las preferencias del desarrollador y pueden incorporar los comentarios de los usuarios para mejorar de forma continua.
Las herramientas basadas en IA pueden implementar pruebas automáticamente a medida que el nuevo código se integra en la base existente. Disponer de pruebas coherentes, fiables y mucho más eficientes que los métodos manuales permite asegurarse de que el software funcione según lo esperado.
La generación de código con IA es capaz de corregir errores ortográficos y de sintaxis en tiempo real, lo que permite prescindir de las tareas manuales de depuración y corrección. Además, el código se puede traducir sin problemas de un lenguaje de programación a otro, lo que agiliza las transiciones y amplía la accesibilidad en varias pilas tecnológicas.
He aquí algunos ejemplos de casos prácticos de generación de código con IA:
Gestión de servicios de TI (ITSM)
La generación automatizada de scripts para gestionar incidentes y cambios o resolver problemas permite mejorar la calidad del servicio y acelerar los tiempos de resolución.
Recursos humanos
Los libros de tácticas optimizados de incorporación y salida de empleados reducen el esfuerzo manual y garantizan el cumplimiento de las políticas y normativas de la organización.Soporte de atención al cliente
Pueden generarse de forma automatizada guiones para los bots de chat de atención al cliente las 24 horas, lo que mejora los tiempos de respuesta y la experiencia del cliente.Operaciones de seguridad
La generación de scripts para responder a los incidentes de seguridad, detectar amenazas y gestionar las vulnerabilidades mejora la estrategia de seguridad general de la organización.
Automatización de los procesos de negocio
La creación de flujos de trabajo y aplicaciones adaptados a necesidades empresariales específicas fomenta la eficiencia y la productividad en diversos departamentos y funciones.
Las herramientas de generación de código con IA de ServiceNow, un buen ejemplo de generación de código en acción, permiten al personal de desarrollo crear e implementar rápidamente aplicaciones personalizadas, generar scripts, flujos, libros de tácticas y elementos del catálogo de servicios adaptados a las necesidades específicas de su organización, lo que acelera implementación y el mantenimiento de flujos de trabajo listos para usar. Por ejemplo, Accenture experimentó un incremento de entre un 40 y un 60 % en la productividad de codificación gracias a la generación código con Now Assist para creadores de ServiceNow, una solución de IA generativa centrada en el personal de desarrollo.
Dada su crucial importancia, la decisión de integrar la generación de código con IA en una empresa debe basarse en una evaluación exhaustiva de varios factores críticos que se ajusten a las necesidades específicas de la organización y el entorno normativo. En otras palabras, cada organización debe empezar por analizar detalladamente sus propios objetivos, capacidades y circunstancias antes de tomar una decisión.
Las siguientes son algunas de las consideraciones más esenciales a la hora de seleccionar una herramienta de generación de código con IA:
Puesto que las prácticas de gestión de datos dependen de normativas globales como el RGPD y la CCPA, las empresas deben revisar las políticas de la herramienta de IA en cuanto a la gestión de los datos de los usuarios para asegurarse de que no suponen ningún riesgo para la seguridad. Características como las técnicas de anonimización de datos son muy valiosas para mejorar la protección de la privacidad.
El cumplimiento va de la mano con la privacidad. Dadas las posibles sanciones que contemplan diversas leyes de protección de datos, garantizar que la herramienta de IA cumpla todas las normativas y estándares relevantes debería ser una prioridad absoluta. En este sentido, hay que comprobar si la herramienta ha recibido certificaciones de cumplimiento y si satisface los requisitos normativos específicos del sector.
Las empresas deben examinar si la herramienta de IA proporciona un cifrado completo para la transmisión y el almacenamiento de datos. Además, es importante evaluar la solidez de los controles de acceso y las medidas de autenticación con el fin de evitar accesos no autorizados. Incluso después de implementar la herramienta, la seguridad debe seguir ocupando una posición prioritaria: las auditorías de seguridad y el cumplimiento de los estándares de seguridad establecidos por parte de la herramienta son factores críticos que requieren una evaluación exhaustiva.
Asegúrate de que la herramienta puede gestionar el acceso basado en los roles y las responsabilidades de los usuarios. Las herramientas con permisos granulares, que les permiten controlar el acceso a diferentes características y funcionalidades, reducen el riesgo de filtración de datos. También debería haber mecanismos de aceptación y exclusión que permitan a los usuarios gestionar con flexibilidad el uso de sus datos para adaptarlo a sus preferencias.
Ten cuidado de dejarte llevar solo por el precio a la hora de elegir una solución de generación de código con IA. Es posible que una herramienta barata no proporcione la funcionalidad o fiabilidad necesarias, mientras que una opción más cara podría amortizarse enseguida gracias a un mayor retorno de la inversión y una mayor capacidad de ampliación. Las soluciones con modelos de precios transparentes ayudan a evaluar la viabilidad financiera de la integración.
El aumento de la productividad, la mejora de la calidad del código y la reducción del trabajo manual de codificación son ventajas nada desdeñables. Integrando tecnologías de generación de código con IA, las empresas pueden abordar las complejidades de sus necesidades de software de una manera más ágil y eficiente. ServiceNow, líder en soluciones de IA empresariales, está a la vanguardia de esta transformación.
La Now Platform® de ServiceNow proporciona un marco de trabajo integral para aprovechar el poder de la IA para optimizar las operaciones de negocio y el desarrollo de software. Con IA generativa (GenAI), aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP), extracción de procesos y mucho más, esta plataforma completamente centralizada aumenta la eficiencia y mejora la toma de decisiones en todos los procesos de negocio relevantes. App Engine lleva la codificación mejorada con IA a un nuevo nivel, permitiendo a las organizaciones emplear esta tecnología para crear aplicaciones personalizadas eficaces y adaptadas directamente a tus necesidades empresariales específicas. Desde soluciones con código bajo hasta soporte optimizado para programadores experimentados, ServiceNow proporciona las herramientas necesarias para optimizar las capacidades de generación de código de tu organización.
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