La generación de código con IA utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para producir automáticamente código informático basado en indicaciones o descripciones. Esta tecnología facilita la codificación mediante el cumplimiento de las prácticas recomendadas y los estándares de gobernanza, lo que acelera la productividad entre los codificadores calificados.
Los lenguajes de programación son la columna vertebral del desarrollo de software, y sirven como el medio a través del cual los humanos comunican tareas y procesos a los sistemas digitales. Cada aplicación, desde calculadoras simples hasta sistemas operativos complejos, depende del código para comprender cómo funcionar en cualquier circunstancia. Desafortunadamente, incluso para los desarrolladores calificados, trabajar dentro de estos lenguajes de programación puede ser un proceso lento, que consume mucho tiempo y, a menudo, ineficiente.
El aumento de la demanda de desarrollo de aplicaciones en todas las industrias y la brecha cada vez mayor de habilidades de desarrolladores de software han llevado a una mayor necesidad de desarrolladores ciudadanos, personas que pueden crear aplicaciones sin habilidades de programación tradicionales. Las plataformas de desarrollo sin código y de código bajo han ayudado a cerrar esta brecha, y la IA está optimizando aún más lo que se puede lograr sin una amplia experiencia en programación. Lo más importante es que los avances en inteligencia artificial están mejorando las competencias de los programadores profesionales, permitiéndoles lograr más mientras mejoran la precisión y efectividad de su trabajo. En el centro de esta transformación está la generación de código con IA.
La generación de código con IA (a veces también llamada programación asistida por IA o asistencia de código GenAI) aprovecha las tecnologías de inteligencia artificial para traducir comandos del lenguaje humano en código funcional, lo que hace que el desarrollo de software sea más accesible para todos. Las plataformas de desarrollo con código bajo reducen la complejidad de la codificación a través de interfaces visuales y componentes prediseñados; la generación de código con IA crea códigos desde cero en función de las descripciones del usuario, completa fragmentos de códigos y recomienda códigos en función de las entradas del usuario. Cada enfoque ayuda a simplificar el proceso de desarrollo e impulsar las competencias de los involucrados. Cuando se usan juntas, estas soluciones pueden mejorar en gran medida la capacidad de una organización para crear aplicaciones eficaces rápidamente.
Las plataformas de desarrollo de código bajo están diseñadas para acelerar el proceso de desarrollo de aplicaciones, ya que permiten a los usuarios ensamblar aplicaciones mediante una interfaz gráfica de usuario que requiere una experiencia mínima de codificación. Estas plataformas son ideales para profesionales empresariales y no desarrolladores que desean crear aplicaciones funcionales sin profundizar en los aspectos más esotéricos de la programación. Sin embargo, dependen en gran medida de segmentos predefinidos de código de trabajo. En esencia, proporcionan bloques de construcción prediseñados a partir de los cuales un usuario puede construir nuevo software.
Al interpretar las entradas de lenguaje sencillo, la generación de código con IA crea fragmentos de código originales que se adaptan a los requisitos específicos del usuario. Este método no solo facilita un desarrollo más rápido, sino que también mejora la flexibilidad, lo que permite a los desarrolladores innovar sin las restricciones impuestas por las limitaciones de los componentes y plantillas existentes. Como resultado, la generación de código con IA es una herramienta invaluable para los desarrolladores de software capacitados para crear un mejor código a escala, al tiempo que amplía el alcance de quién puede desarrollar software, cómo puede hacerlo y de qué puede ser capaz ese software.
Una vez más, es importante reconocer que no se trata de tecnologías. La generación de código con IA o de código bajo se complementan muy bien entre sí y se pueden utilizar en conjunto 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 codificación. Desafortunadamente, también presenta varios desafíos que los desarrolladores y las organizaciones deberán considerar antes de aprovechar al máximo su potencial. Estos desafíos requieren que las empresas tomen medidas para garantizar que la tecnología mejore, en lugar de complicar, sus esfuerzos de desarrollo de software:
Los modelos de IA generalmente se centran en producir código sintácticamente correcto que puede no optimizarse para la calidad, la eficiencia o la capacidad de mantenimiento, lo que aumenta la carga de la deuda técnica con el tiempo. Los desarrolladores experimentados suelen ser capaces de distinguir entre un buen código generado por IA y uno malo, lo que es una de las razones por las que esta tecnología es más efectiva para asistir a programadores capacitados 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 revisar procesos que evalúen la capacidad de mantenimiento y escalabilidad del código generado por IA antes de que se integre en proyectos más grandes.
Las herramientas pueden generar código demasiado complejo para abordar funcionalidades específicas o ejecutar una tarea de la manera más completa posible. Esta complejidad puede llevar a un código que sea difícil o consuma mucho tiempo para depurar, actualizar o incluso comprender, lo que complica los esfuerzos de mantenimiento futuros. Las organizaciones pueden abordar este problema estableciendo pautas claras para la simplicidad y claridad del código y revisando regularmente el código generado por IA para detectar complejidades innecesarias.
La generación de código con IA es quizás el camino más rápido para crear código funcional disponible hoy en día, pero el resultado no siempre puede ser confiable o seguro. Esto puede generar un mayor potencial de errores o vulnerabilidades. Como se mencionó anteriormente, estos problemas son más fáciles de reconocer y corregir para los desarrolladores capacitados; los desarrolladores ciudadanos pueden no tener la experiencia necesaria para evaluar adecuadamente la calidad del código generado por IA. Al garantizar que todo el código generado por IA se someta a pruebas rigurosas, se alienta a las empresas a establecer marcos de trabajo de revisión integrales que evalúen específicamente la funcionalidad, la seguridad y el rendimiento del software generado por IA.
Hoy en día, las herramientas de codificación con IA funcionan como un valioso soporte, pero a medida que esta tecnología se vuelva más común, podría llevar a una pérdida de habilidades de programación entre los desarrolladores. Esto, a su vez, puede dar como resultado una falta de supervisión, ya que las empresas tendrían IA para crear su código, pero no contarían con empleados humanos capacitados capaces de revisarlo o evaluarlo. Para contrarrestar esto, es esencial que las organizaciones consideren la generación de código con IA como un complemento a la experiencia humana, en lugar de un reemplazo de ella. Proporcionar formación continua y alentar a los desarrolladores a participar de manera crítica con las sugerencias de IA puede ayudar a mantener un alto nivel de habilidad y control.
A pesar de los desafíos asociados con la generación de código con IA, los beneficios que aporta al desarrollo de software tienden a superar con creces cualquier inconveniente. Entre las ventajas más significativas figuran las siguientes:
Velocidad, precisión y calidad: Todos estos beneficios se combinan en la generación de código con IA para producir una solución capaz de mejorar la productividad de los desarrolladores de formas que nunca antes eran posibles. Al automatizar los aspectos rutinarios y cotidianos de la codificación, los desarrolladores pueden centrarse en tareas más complejas y creativas. Este cambio acelera el ciclo de desarrollo y permite tiempos de respuesta más rápidos para la finalización del proyecto. Además, dado que el código se basa en un conjunto de datos completo de soluciones en funcionamiento, solo requiere una revisión de calidad básica antes de que los desarrolladores puedan lanzarlo al mercado y comenzar sus próximos proyectos.
En lugar de hacer todo el trabajo, las herramientas de generación de código con IA actúan como asistentes avanzados. Ofrecen sugerencias de código y alternativas que podrían no ser obvias de inmediato, incluso para programadores experimentados. Esto mejora el trabajo de un desarrollador al proporcionar opciones que optimizan y mejoran la eficiencia del código, lo que conduce a un mejor rendimiento general del software.
La codificación tradicional es mentalmente exigente y puede conducir fácilmente al agotamiento. La capacidad de la generación de código con IA para manejar una parte de la carga cognitiva durante el desarrollo de software contrarresta esta tensión mental. Por ejemplo, los desarrolladores pueden descargar la carga de recordar la sintaxis y el código repetitivo, lo que les permite concentrarse en resolver problemas de mayor nivel. El proceso de depuración también se simplifica, reemplazando una tarea tediosa y mentalmente exigente por algo mucho menos agotador.
Los peligros del cambio de contenidos, en el que los desarrolladores cambian su atención entre varias tareas, a menudo se pasan por alto. Aun así, se ha demostrado que tienen un impacto negativo en el tiempo, la energía y la productividad de un programador. Las herramientas de IA pueden generar código en diferentes capas de la pila, lo que minimiza la necesidad de que los desarrolladores cambien entre diferentes entornos de codificación y mentalidades. En su lugar, pueden permanecer dentro de su entorno de desarrollo integrado (IDE) sin la necesidad de buscar soluciones en línea, consultar documentación o distraerse trabajando con diversas aplicaciones externas.
Al igual que en otras áreas bajo el creciente paraguas de la aplicación de la IA, la generación de código con IA está experimentando un uso extensivo dentro de diversos procesos de desarrollo de software. Más concretamente, a medida que esta tecnología evoluciona, su rol en el desarrollo de software se expandirá, lo que promete aún mayores eficiencias e innovaciones en el futuro. Lo siguiente demuestra el rol cada vez más central de la generación de código con IA:
Las etapas iniciales del desarrollo de software a menudo implican recopilar y documentar requisitos, un proceso propenso a imprecisiones y ambigüedades. La IA ayuda a aclarar, validar y rastrear estos requisitos, lo que garantiza que sean completos y no ambiguos desde el principio. Al mejorar la calidad de estos documentos, los desarrolladores pueden establecer una base sólida para sus proyectos, lo que reduce la probabilidad de malentendidos y la necesidad de rehacer el trabajo.
Los algoritmos de IA, entrenados con grandes conjuntos de datos de código existente, pueden analizar el nuevo código en busca de patrones que se sabe que conducen a errores. Al identificar posibles problemas temprano en el proceso de desarrollo, estas herramientas ayudan a mantener altos estándares de calidad y seguridad del código. Este enfoque proactivo de la revisión de código minimiza los errores posteriores al mismo tiempo que mejora la confiabilidad general del software.
Ya sea que sugieran 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 comentarios de los usuarios para una mejora continua.
Las herramientas impulsadas por IA pueden implementar pruebas automáticamente a medida que se integra nuevo código en la base existente. Esto garantiza que el software funcione como se esperaba, mediante pruebas coherentes y confiables que superan fácilmente los métodos manuales.
Capaz de corregir errores de ortografía y sintaxis en tiempo real, la generación de código con IA elimina la necesidad de tareas manuales de depuración y corrección. Además, traducir código de un lenguaje de programación a otro no es un problema, lo que facilita transiciones más fluidas y una accesibilidad más amplia en varias pilas de tecnología.
Los casos de uso específicos para la generación de código con IA incluyen los siguientes:
Gestión de servicios de TI (ITSM)
La generación automatizada de scripts para la gestión de incidentes, gestión de cambios y resolución de problemas conduce a una mejor calidad del servicio y tiempos de resolución más rápidos.
Recursos humanos
Los procedimientos simplificados de incorporación y playbooks de salida reducen el esfuerzo manual y garantizan el cumplimiento de las políticas y regulaciones organizacionales.Servicio al cliente
La generación automatizada de scripts de bots de chat para el soporte de atención al cliente 24/7 mejora los tiempos de respuesta y la experiencia general del cliente.Operaciones de seguridad
La generación de scripts para la respuesta a incidentes de seguridad, la detección de amenazas y la gestión de vulnerabilidades mejora la postura de seguridad general de una organización.
Automatización de procesos de negocio
La creación de flujos de trabajo personalizados y aplicaciones adaptadas a las necesidades empresariales específicas impulsa la eficiencia y la productividad en varios departamentos y funciones.
Como un buen ejemplo de generación de código en acción, las herramientas de generación de código con IA de ServiceNow permiten a los desarrolladores crear y desplegar rápidamente aplicaciones personalizadas, generar scripts, flujos, playbooks y elementos del catálogo de servicios adaptados a las necesidades específicas de su organización, lo que acelera la implementación y el mantenimiento de flujos de trabajo integrados. Por ejemplo, Accenture experimentó un aumento del 40 % al 60 % en la productividad de codificación con Now Assist para creadores de ServiceNow, una solución de GenAI centrada en desarrolladores.
La decisión de integrar la generación de código con IA en una empresa es importante. Debe estar guiada por una evaluación exhaustiva de varios factores críticos que se alineen con las necesidades específicas de la organización y su entorno regulatorio. En otras palabras, cada organización debe comenzar por analizar detalladamente sus propios objetivos, competencias y circunstancias antes de tomar una decisión final.
Las siguientes son algunas de las consideraciones más esenciales al seleccionar una herramienta de generación de código con IA:
Con regulaciones globales como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) que modelan las prácticas de manejo de datos, las empresas deben revisar las políticas de la herramienta de IA para gestionar los datos de los usuarios y asegurarse de que no represente una posible vulnerabilidad de seguridad. Las características, como las técnicas de anonimización de datos, son valiosas para mejorar la protección de la privacidad.
El cumplimiento va de la mano con la privacidad. Dadas las posibles sanciones asociadas con varios actos de protección de datos, garantizar que la herramienta de IA cumpla con todas las regulaciones y estándares pertinentes debe ser una prioridad máxima. Esto incluye verificar si la herramienta ha recibido certificaciones de cumplimiento y si cumple con los requisitos reglamentarios específicos de la industria.
Las empresas deben examinar si la herramienta de IA proporciona un cifrado integral para la transmisión y el almacenamiento de datos. Además, es importante evaluar la solidez de los controles de acceso y las medidas de autenticación para evitar el acceso no autorizado. Incluso una vez que se implementa la herramienta, la seguridad debe seguir siendo una consideración primordial: las auditorías de seguridad y el cumplimiento de la herramienta con los estándares de seguridad establecidos son factores críticos que requieren una evaluación exhaustiva.
Asegúrate de que la herramienta pueda gestionar el acceso en función de los roles y responsabilidades de los usuarios. Las herramientas que ofrecen permisos granulares, permitiendo controlar el acceso a diferentes características y funcionalidades, reducen el riesgo de filtración de datos. También deben existir mecanismos de inclusión y exclusión, que ofrezcan a los usuarios la flexibilidad necesaria para gestionar el uso de sus datos de acuerdo con sus preferencias.
Ten cuidado al elegir una solución de generación de código con IA basándote solo en el precio. Una herramienta de bajo costo puede no ofrecer la funcionalidad o fiabilidad necesarias, mientras que una opción más cara podría amortizarse rápidamente a través de un mayor retorno de inversión (ROI) y escalabilidad. Las soluciones que cuentan con modelos de precios transparentes facilitan la evaluación de la viabilidad financiera de integrar la herramienta de IA.
Aumento de la productividad, mejora de la calidad del código, reducción de los esfuerzos de codificación manual: los beneficios son difíciles de ignorar. Con la integración de las tecnologías de generación de código con IA, las empresas pueden enfrentar las complejidades de sus necesidades de software de manera más eficiente y con mayor agilidad. ServiceNow, líder en soluciones de IA empresarial, está a la vanguardia de esta transformación.
ServiceNow AI Platform de ServiceNow proporciona un marco de trabajo integral para aprovechar el poder de la IA para optimizar las operaciones empresariales y el desarrollo de software. Utilizando IA generativa (GenAI), aprendizaje automático (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP), minería de procesos y más, esta plataforma totalmente centralizada aumenta la eficiencia y mejora la toma de decisiones en todos los procesos de negocio relevantes. App Engine lleva las cosas más lejos con respecto a la codificación mejorada por IA, lo que permite a las organizaciones emplear la generación de código con IA para desarrollar aplicaciones personalizadas que sean eficaces y se adapten directamente a sus necesidades empresariales específicas. Desde soluciones con código bajo hasta soporte optimizado para programadores experimentados, ServiceNow proporciona las herramientas para optimizar las competencias de codificación de tu organización.
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