¿Cómo aumenta la IA la productividad de los desarrolladores?
El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en el trabajo de los desarrolladores es transformador, redefiniendo cómo crean y mantienen software.
La IA mejora significativamente su capacidad para aprender nuevas tecnologías rápidamente, ya que permiten hacer preguntas a la IA sobre como abordar un problema, buscar documentación sobre una API, escribir código sobre una tecnología desconocida o preguntarle que falla en un código.
La IA también aumenta la autonomía de los desarrolladores, automatizando tareas repetitivas como revisión de código, generación de pruebas o la creación de documentación.
Esto les permite concentrarse en aspectos más creativos y críticos del desarrollo, elevando la eficiencia y productividad del equipo. Además, fomenta una mejor colaboración al facilitar la comunicación y el trabajo compartido, desdibujando los silos que pueden crearse por la dificultad de aprender las tecnologías.
El desarrollo de software comprende un rango muy amplio de activididades y de habilidades. En este artículo nos limitamos a mostrar una visión general. 😉
Algunos ejemplos de aplicación de la IA al desarrollo de software
La inteligencia artificial tiene muchísimas opciones de aplicación al trabajo de diferentes perfiles de desarrolladores, tanto front-end o back-end, como testers o analistas. Aquí van unos ejemplos:
- Generación de Código: La IA puede traducir especificaciones de alto nivel en código funcional, acelerando el desarrollo de características nuevas.
- Escribir Documentación: LA IA puede escribir la documentación de librerías o interfaces para desarrolladores (API) a partir del código fuente. Además puede traducirlas a diferentes idiomas.
- Escritura de Drivers de Pruebas: A partir de descripciones Gherkin, la IA puede generar automáticamente los drivers de pruebas necesarios, haciendo que la creación de pruebas sea más rápida y menos propensa a errores.
- Generar datos para pruebas: La IA puede crear datos para realizar pruebas de las aplicaciones con un bajo coste.
- Revisión de Código Asistida: Algoritmos de IA pueden revisar el código para identificar problemas de calidad y seguridad antes de que se conviertan en problemas mayores.
- Predicción de Áreas de Riesgo: Basándose en el historial de cambios y problemas, la IA puede predecir qué partes del código son más propensas a errores, permitiendo una asignación más inteligente de recursos de QA.
- Optimización de la Arquitectura del Software: La IA puede analizar patrones de diseño y uso de recursos para sugerir mejoras en la arquitectura del software, aumentando la eficiencia y la escalabilidad del sistema.
- Asistencia en la Depuración de Código: La IA puede ayudar a identificar rápidamente la causa raíz de los bugs en el software, sugiriendo soluciones basadas en patrones conocidos de errores y soluciones previas, lo que reduce significativamente el tiempo de depuración.
Ejemplo 1: escribir código de pruebas Selenium
En este ejemplo, le pasamos a ChatGPT 4 la descripción de funcionalidad de la aplicación GymAPP para gimnasios, escrita en lenguaje Gherkin, y le pedimos que escriba el código de una prueba automatizada para web con la librería Selenium Webdriver.
Este es el prompt donde le pedimos que escriba el código:
Y este es el resultado escrito en Python:
Ejemplo 2: generar datos para pruebas
Otro uso de la inteligencia artificial que puede ahorrar mucho tiempo a los desarrolladores es la creación de datos de calidad para pruebas. Además se puede modificar aspectos como el idioma o las proporciones de datos de un tipo y otro, para ganar aún más tiempo.
Escribimos este prompt para genere los datos en un formato CSV que pueda subir a la base de datos: 👇
Y aquí nos devuelve el fichero CSV para hacer las pruebas: 👇
Ejemplo 3: generar el código de una aplicación con IA
Otro ejemplo de la aplicación de AI al trabajo de los desarrolladores es directamente la de generar código de aplicación.
En mi caso, hace unos 15 años que no programo nada a nivel profesional y necesitaba escribir código Powershell para el plugin SnipDo de Windows. No tenía tiempo ni ganas para ponerme a investigar Powershell, por lo que le pedí a ChatGPT4 que escribiera este código sencillo por mi. 👇
Y el resultado es:
Y funcionó! 😃
Para un código más complicado, probablemente hubiera que modificar algunas partes manualmente, pero este ejemplo es ilustrador para mi de las barreras que derriba la IA.
Resumen
La IA puede automatizar parcial o totalmente muchas de las tareas de un desarrollador, permitiédole:
- Aprender a programar en nuevas tecnologías, ya que la IA genera código para comenzar a programar un nuevo lenguaje y te permite hacer preguntas.
- Automatizar tareas rutinarias como generar documentación o datos para pruebas.
- Permite trabajar en partes del sistema que anteriormente solo conocía un miembro del equipo, reduciendo los silos.
En el próximo capítulo veremos ¿Cómo diseñar experiencias de usuario (UX) con IA? ¡No te lo pierdas!.
¡Pon en marcha lo aprendido!
Emplea un minuto en reflexionar sobre estas preguntas.
- ¿Cómo me ayuda la IA a automatizar las tareas del developer?
- ¿Cómo me ayuda la IA a generar código más rápido?
- ¿Qué nuevas actividades con mayor valor añadido puedo hacer con el tiempo sobrante?
Mejor aún si puedes anotar las respuestas en tu cuaderno de aprendizaje. Y todavía mejor si tuiteas sobre esto y referencias a este artículo. #agile_con_IA 🤗
👉 Te espero en el siguiente capítulo para aprender ¿Cómo diseñar experiencias de usuario (UX) con IA?
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