Autocorrección de código: Un futuro potenciado por Inteligencia Artificial

El ámbito de desarrollo de software se enfrenta a una revolución a manos de la inteligencia artificial. En particular, los modelos de lenguaje grande (LLM por sus siglas en inglés) están demostrando su capacidad para mejorar y automatizar partes de este proceso. La generación automática de código y la autocorrección son dos áreas que están ganando prominencia.

Calidad vs. Cantidad: Un desafío en el código generado por IA

El uso de LLM permite generar grandes cantidades de código con rapidez. Sin embargo, muchos ingenieros de software manifiestan preocupaciones sobre la calidad del código generado automáticamente. Un LLM puede producir miles de líneas de código que pueden resultar desafiantes de revisar y validar, y esto puede conducir a una acumulación de código de baja calidad o «deuda técnica».



La realidad de la autocorrección de código

La idea de código autoreparable ha existido durante mucho tiempo en el campo de la ingeniería de software. Si un programa se encuentra con un error, proporciona un mensaje de error que indica exactamente lo que salió mal y sugiere cómo corregirlo. Ahora, gracias al auge de la inteligencia artificial, la implementación práctica de este concepto se ha vuelto más factible.

En el panorama actual, hay varias iniciativas que utilizan inteligencia artificial para agilizar la revisión de código y sugerir ediciones automáticas. Un ejemplo destacado es el del gigante tecnológico Google, que ha implementado un asistente de codificación AI que sugiere ediciones para responder a los comentarios de los revisores de código.

Por otro lado, existen experimentos en curso que buscan aplicar esta capacidad de revisión a código que se está intentando desplegar. Estos procesos exploran la posibilidad de que un programa pueda autocorregirse durante la producción y en tiempo real, un concepto que se conoce como «código autoreparable».

La deuda técnica, es decir, el costo oculto asociado con la elección de soluciones de código rápidas y fáciles en lugar de las mejores, es un desafío constante en el desarrollo de software. Algunas iniciativas están explorando cómo la IA puede ayudar a manejar este problema.

A medida que la inteligencia artificial continúa avanzando, es fundamental que los desarrolladores sigan teniendo un papel activo y supervisando el proceso. La IA puede ser una herramienta poderosa, pero sin la dirección y experiencia humanas, corre el riesgo de generar código de baja calidad y aumentar la deuda técnica. La IA tiene un papel fundamental en el desarrollo de software, pero siempre deberá estar bajo la mirada atenta de sus colegas humanos.

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