Desarrollo de software es un ámbito en el que ya estamos viendo impactos significativos IA generativa herramientas. Los beneficios son muchos y actualmente las empresas que adoptan estas herramientas disponen de importantes aumentos de productividad. A Estudio de McKinsey afirma que los desarrolladores de software pueden completar tareas de codificación hasta dos veces más rápido con IA generativa.

La investigación de la consultora encontró, como era de esperar, que las tareas complejas de codificación no se vieron gravemente afectadas por el uso de la IA generativa, por lo que las preocupaciones de que la IA reemplace a los desarrolladores pueden disiparse de forma segura. Sin embargo, existen casos de uso fáciles de lograr en los que la IA puede acelerar drásticamente la productividad del equipo y mejorar la productividad. experiencia de desarrollador.

Pero antes de analizar cómo las herramientas de IA generativa pueden tener un impacto, hablemos de manera más general sobre cómo mejorar la productividad de los desarrolladores con metodologías, marcos y mejores prácticas. La IA generativa es solo una herramienta en el cinturón de herramientas.

Medir y mejorar la productividad de los desarrolladores

Medir la productividad de los desarrolladores, un subconjunto de productividad del empleado, representa un desafío multifacético. Las métricas tradicionales, como las líneas de código escritas o las horas trabajadas, a menudo no logran captar las complejidades de los flujos de trabajo complejos. Es posible que no reflejen adecuadamente la calidad o el impacto más amplio del trabajo de un desarrollador, y una evaluación adecuada puede requerir la incorporación de factores externos como la satisfacción del cliente. Es fundamental reconocer que la productividad de los desarrolladores va más allá de la mera generación de código; abarca la entrega de resultados de alta calidad que satisfagan constantemente a los clientes y, al mismo tiempo, mitiguen el riesgo de agotamiento. Un desarrollador agotado suele ser improductivo.

Métricas de investigación y evaluación de DevOps (DORA), que abarcan métricas como la frecuencia de implementación, el tiempo de entrega y tiempo medio para recuperarse, sirven como criterio para evaluar la eficiencia de la entrega de software. Estas métricas de productividad de los desarrolladores permiten a los gerentes de ingeniería y directores de tecnología (CTO) medir con precisión el desempeño individual y del equipo.

Las herramientas de gestión de proyectos, como Jira, ampliamente adoptada, realizan un seguimiento del progreso, gestionan tareas y facilitan el análisis de contribuciones. La implementación del marco SPACE (ingeniería de software, productividad, análisis, colaboración y eficiencia) ofrece un enfoque holístico para el desarrollo de software. Los indicadores clave de rendimiento (KPI), como los puntos de la historia y las herramientas de productividad en tiempo real, sirven como puntos de referencia para medir y mejorar constantemente la productividad de los desarrolladores de software.

Diversificar la medición de la productividad más allá del desempeño individual requiere una comprensión integral de la dinámica del equipo. Las plataformas de colaboración como GitHub actúan como catalizadores de una cultura de comunicación abierta, revisiones de código colaborativas y solicitudes de extracción fácilmente facilitadas. Estas plataformas no sólo permiten a los miembros del equipo aprender unos de otros, sino que también proporcionan un espacio colectivo para mejorar sus habilidades. La introducción estratégica de nuevas características y la entrega consistente de código de alta calidad no sólo refuerzan la competitividad del producto sino que también contribuyen significativamente a la satisfacción del usuario final.

DevOps Surgió como una metodología transformadora que integra perfectamente las prácticas de desarrollo y operaciones, optimizando la eficiencia del ciclo de vida del desarrollo de software. Al fomentar la colaboración entre desarrolladores y equipos de operaciones, DevOps tiene como objetivo optimizar los procesos, minimizar el tiempo de entrega y elevar la frecuencia de implementación. Al hacerlo, allana el camino para un entorno propicio para la innovación y la mejora continuas. DevOps ayuda a abordar los cuellos de botella y gestionar de forma proactiva la deuda técnica, lo que permite un entorno de trabajo que mantiene a los desarrolladores contentos y trabajando.

Los gerentes de ingeniería pueden realizar análisis de contribución regulares y utilizar esta información para integrar nuevas herramientas y abordar las inquietudes sobre la experiencia de los empleados, creando un entorno propicio para la productividad de los desarrolladores. La adopción del modelo YES (Your Engineering Success) subraya la importancia de cultivar una cultura positiva y de apoyo dentro del equipo, fomentando una atmósfera que fomente la innovación y la creatividad. Este enfoque holístico garantiza que la productividad de los desarrolladores se mida y optimice de una manera que no solo mejore el desempeño individual y del equipo, sino que también fomente el bienestar general de la fuerza laboral de desarrollo.

Cómo puede ayudar la IA generativa

Hay varias formas en que la IA puede optimizar los flujos de trabajo de desarrollo. A continuación se muestran algunos casos de uso más comunes:

Eliminando tareas repetitivas

La codificación a menudo implica tareas simples, a veces tediosas, y aquí es donde las herramientas de IA generativa tienden a brillar. El trabajo repetitivo y rutinario, como escribir funciones estándar, se puede acelerar con funciones de autocompletar. Herramientas como el Codex de OpenAI pueden sugerir líneas de código o funciones completas basadas en descripciones en lenguaje natural. La documentación del código se puede acelerar ayudando a los desarrolladores a cumplir automáticamente con formatos de documentación específicos.

Interfaces de lenguaje natural

La IA generativa puede facilitar lenguaje natural Interfaces para herramientas de desarrollo de software. Los desarrolladores pueden interactuar con entornos de desarrollo, sistemas de depuración y control de versiones utilizando comandos de lenguaje natural, lo que lo hace más accesible para quienes no tienen una amplia experiencia en programación.

sugerencia de código

La IA generativa también puede ayudar a los principiantes brindándoles sugerencias, explicaciones y orientación contextuales mientras escriben código. Esto puede acelerar la curva de aprendizaje de nuevos desarrolladores y democratizar el acceso al desarrollo de software.

Mejora de código

La IA generativa puede sugerir mejoras al código existente identificando partes redundantes o ineficientes. Esto puede ayudar a mantener la calidad y el rendimiento del código a lo largo del tiempo. Los problemas que pueden haber sido difíciles de identificar se pueden encontrar y rectificar mucho más rápidamente mediante la implementación de soluciones sugeridas por la IA, que incluso se pueden hacer automáticamente.

Traducción de código

La IA generativa también puede traducir código de un idioma a otro, agilizando la conversión de código o modernización de aplicaciones proyectos, como la actualización de aplicaciones heredadas mediante la transformación de COBOL a Java.

Prueba de código

La IA generativa se puede emplear para crear casos de prueba automáticamente. Puede analizar código y generar entradas de prueba, lo que ayuda a mejorar la cobertura de las pruebas e identificar problemas potenciales en las primeras etapas del proceso de desarrollo.

Detección de errores

Al analizar grandes bases de código, la IA generativa puede ayudar a los equipos de desarrollo de software a identificar e incluso corregir errores automáticamente. Esto puede conducir a un software más robusto y confiable, así como a ciclos de desarrollo más rápidos.

Entornos de desarrollo personalizados

La IA generativa podría ayudar a crear entornos de desarrollo personalizados que se adapten a las preferencias y estilos de codificación individuales de los desarrolladores. Esto mejoraría la productividad y haría que la experiencia de codificación fuera más cómoda para los programadores.

Documentación mejorada

La IA generativa puede ayudar a los equipos de ingeniería a generar documentación resumiendo las funcionalidades del código, explicando algoritmos y proporcionando contexto. Esto puede resultar útil para mantener la documentación del proyecto clara y actualizada.

Cómo funciona la IA generativa para software de codificación

La IA generativa en la codificación funciona aprovechando máquina de aprendizaje Modelos entrenados en grandes conjuntos de datos de código. Estos modelos, son capaces de comprender la estructura y sintaxis de los lenguajes de programación.

Preentrenamiento del modelo

Los modelos de IA generativa están previamente entrenados en conjuntos de datos masivos que contienen diversos ejemplos de código escrito en varios lenguajes de programación. Durante el entrenamiento previo, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra o token en una secuencia de código según el contexto de las palabras anteriores. Este proceso permite que el modelo capture la sintaxis, la semántica y los patrones inherentes a diferentes lenguajes de programación.

Comprender el contexto

Cuando se le presenta una consulta o mensaje de codificación, el modelo de IA generativa procesa la entrada y utiliza el conocimiento aprendido para comprender el contexto y la intención. El modelo considera las relaciones entre diferentes elementos de código, como variables, funciones y estructuras de control, para generar código relevante y sintácticamente correcto.

Codigo de GENERACION

Utilizando los patrones aprendidos y la comprensión contextual, el modelo de IA generativa genera fragmentos de código como resultado. El código generado se basa en el mensaje de entrada y sigue la estructura y el estilo de los lenguajes de programación en los que se entrenó el modelo.

Adaptarse a los comentarios de los usuarios

Los modelos de IA generativa suelen tener mecanismos para adaptarse y mejorar en función de los comentarios de los usuarios. Los desarrolladores pueden proporcionar comentarios sobre el código generado, ayudando al modelo a perfeccionar su comprensión y mejorar los resultados futuros. Este ciclo de retroalimentación iterativo contribuye a la capacidad del modelo para generar código más preciso y contextualmente relevante a lo largo del tiempo.

Si bien la IA generativa en la codificación es una herramienta poderosa, no sustituye la creatividad, la resolución de problemas y la experiencia en el dominio de los desarrolladores humanos. Sirve como una herramienta de aumento, ayudando a los desarrolladores en tareas de codificación, brindando sugerencias y potencialmente acelerando ciertos aspectos del proceso de desarrollo. Los desarrolladores deben utilizar la IA generativa de manera responsable, validar minuciosamente el código generado y complementar sus resultados con su propia experiencia y comprensión.

Un caso de uso hipotético

Imagine un programador que tiene la tarea de implementar una característica compleja para un proyecto de aplicación web. Ante el desafío de la intrincada manipulación de datos y la representación dinámica de contenido, decide integrar la IA generativa en su flujo de trabajo de desarrollo para acelerar el proceso de codificación. Comienza definiendo cuidadosamente los requisitos de la nueva característica, encapsulando la lógica y la estructura centrales en un mensaje de codificación. Aprovechando una herramienta de IA generativa entrenada en un conjunto de datos diverso de código de desarrollo web, ingresa su mensaje de codificación, lo que hace que el modelo genere de forma autónoma un fragmento de código preliminar alineado con los requisitos especificados. Este código generado incluye funciones para procesamiento de datos, manejo de eventos y representación dinámica de contenido.

Ella entra en un proceso iterativo de refinamiento y ajuste del código generado. A través de esta interacción, se asegura de que el código generado por IA cumpla con las convenciones de codificación y los matices arquitectónicos del proyecto. Ahora que el código generado le satisface, lo integra en el código base existente de la aplicación web. A pesar del proceso de desarrollo acelerado facilitado por la IA generativa, reconoce el papel indispensable de la validación humana en pruebas exhaustivas para garantizar la corrección, capacidad de respuesta y confiabilidad de la función.

La integración de la IA generativa en su flujo de trabajo no solo acelera el proceso de codificación, sino que también le permite dedicar más tiempo a aspectos de diseño de nivel superior, consideraciones sobre la experiencia del usuario y pruebas integrales. Este caso de uso ejemplifica cómo la IA generativa sirve como un valioso aliado, aumentando las capacidades de los desarrolladores y contribuyendo a la eficiencia y calidad generales del ciclo de vida del desarrollo de software.

Cómo comenzar

Asistente de código IBM Watsonx aprovecha la IA generativa para acelerar el desarrollo manteniendo los principios de confianza, seguridad y cumplimiento en su núcleo. Los desarrolladores y operadores de TI pueden acelerar los esfuerzos de modernización de aplicaciones y generar automatización para escalar rápidamente los entornos de TI. watsonx Code Assistant funciona con los modelos básicos de IBM Granite que incluyen modelos de lenguaje grandes de última generación diseñados para código, orientados a ayudar a los equipos de TI a crear código de alta calidad utilizando recomendaciones generadas por IA basadas en solicitudes de lenguaje natural o fuentes existentes. código.

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