Aprovechar la IA para transformar el ciclo de vida de tu desarrollo

Los sistemas de IA se basan en grandes conjuntos de datos para resolver problemas complejos. Pueden aprender de esa información, identificar patrones y tomar decisiones sin necesidad de muchas aportaciones por parte de los humanos. La combinación de estas herramientas con las prácticas de DevOps, como la integración y la implementación continuas, las pruebas, la supervisión, la seguridad y el análisis, puede cambiar las reglas del juego en todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC, por sus siglas en inglés).

No solo agiliza los procesos de DevOps al hacer que sea más fácil para los equipos detectar rápidamente cualquier problema en el código base y corregirlo, también hace que la mejora continua sea muy sencilla al disponer de más información sobre las operaciones.

Veamos algunas de las aplicaciones más habituales.

Mejora de la planificación
La IA puede marcar una gran diferencia al principio del SDLC al impulsar el análisis de requisitos y los procesos de planificación. Para identificar las necesidades, preferencias y puntos débiles del usuario, suele ser necesario analizar una gran cantidad de datos. Las herramientas de IA pueden hacer esto al instante, ayudando a los desarrolladores a comprender mejor el contexto y a tomar decisiones más informadas sobre las funciones que están creando y la funcionalidad que necesitan.

Entrenar las herramientas de IA con datos históricos de proyectos, como el tamaño de los equipos, los plazos de los proyectos y la complejidad de las tareas, significa que pueden ayudar a los gerentes de proyectos y a los equipos de desarrollo de software a estimar con mayor precisión los plazos y presupuestos de los proyectos, asignar los recursos en consecuencia e identificar posibles riesgos o cuellos de botella antes de que se produzcan.

Mediante la introducción de un texto sin formato que describa lo que debe hacer el código, las herramientas de desarrollo de IA generativa (IA gen) crean código automáticamente, lo que aumenta la productividad del desarrollador y optimiza su flujo de trabajo. Están entrenadas con conjuntos de datos masivos de código fuente que ya existe, sobre todo de proyectos de código abierto. Gracias a las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), pueden convertir las indicaciones inteligentes en un código adecuado para su propósito.

Estas herramientas también pueden modernizar el código heredado y traducir código de un lenguaje de programación a otro. Aunque sigue siendo necesario comprobar y perfeccionar el código que genera la IA, estas herramientas son ideales para aquellas tareas de programación que son rutinarias, ya que reducen la necesidad de que los desarrolladores cambien de contexto y les permiten ahorrar la potencia de sus conocimientos para tareas más complejas. Las herramientas de IA también pueden identificar errores de codificación y detectar posibles vulnerabilidades de seguridad. También es ideal para crear prototipos cuando la velocidad es esencial y los desarrolladores tiene que iterar rápidamente.

Mayor seguridad
Integrar la seguridad en el SDLC es vital, y la IA hace que conseguirlo sea mucho más fácil. Desde la detección de anomalías, amenazas y vulnerabilidades en el desarrollo y la producción, hasta la gestión de parches y el control de acceso, la IA puede agilizar los procesos de seguridad fundamentales en los que se basa tu software. Con la ayuda de la automatización, la IA puede generar una amplia gama de casos de prueba y luego llevar a cabo pruebas de seguridad por ti. Y el análisis predictivo puede ayudar a identificar nuevos tipos de ataques y adaptar los controles de seguridad en tiempo real para protegerse contra ellos.

Mejor documentación
Al aprovechar los sistemas basados en IA, los desarrolladores pueden automatizar la generación de documentación para usuarios, procesos, sistemas y documentos técnicos, garantizando la precisión y la relevancia. Estas herramientas son capaces de analizar elementos del código, mantener la coherencia entre el código y la documentación (incluida la documentación heredada) y crear ayudas visuales para simplificar bases de código complejas.

No solo eso, sino que las herramientas de IA pueden hacer cumplir los estándares de codificación, eliminar la jerga técnica para mejorar la legibilidad mediante PLN y proporcionar asistencia personalizada adaptada a las necesidades de los desarrolladores. La IA también puede facilitar tutoriales interactivos, integrarse con entornos de desarrollo y traducir la documentación a varios idiomas, mejorando la accesibilidad para toda la organización.

Pruebas automatizadas
Ya hemos hablado de cómo la IA es compatible con las pruebas de seguridad, pero sus capacidades van mucho más allá de la seguridad del software. Al analizar grandes volúmenes de código y datos de prueba, las herramientas de IA pueden identificar patrones y optimizar la cobertura de las pruebas con casos de prueba diversos y completos, algunos de los cuales podrían pasarse por alto manualmente. También puede priorizar las pruebas, optimizando dónde se implementan los recursos.

Al identificar, marcar y registrar automáticamente comportamientos y errores inesperados mediante el uso de algoritmos durante las pruebas, se detectan más problemas antes en tu SDLC, lo que reduce el riesgo de que lleguen al usuario final. Los desarrolladores pueden localizar y corregir rápidamente esos errores, reduciendo el tiempo de depuración, mejorando la calidad del software y asegurándose el cumplimiento de los plazos.

La IA puede agilizar el proceso de incorporación de nuevos desarrolladores de software de varias maneras para que puedan comprender las convenciones de codificación y las mejores prácticas y ponerse al día. En primer lugar, gracias a los sistemas de documentación descritos anteriormente, los recién incorporados dispondrán de tutoriales completos e interactivos para aprender y acceder a toda la información más reciente. Las plataformas de búsqueda basadas en IA también contribuyen al intercambio de conocimientos entre colegas.

El aprendizaje se puede personalizar en función de las necesidades y la experiencia de cada persona, ayudándola a comprender las arquitecturas y procesos de software exclusivos de tu organización. Por ejemplo, los sistemas de explicación de código utilizan el PLN para generar explicaciones legibles por humanos, lo que ayuda a los nuevos desarrolladores a comprender la función y la lógica de cada fragmento de código, incluso si no están familiarizados con él. Y la asistencia y las herramientas personalizadas de IA gen integradas directamente en tu entorno de desarrollo significan que, si tienen problemas, también tienen a su alcance orientación y asistencia en tiempo real.

En Adaptavist aprovechamos el poder de las últimas tecnologías para transformar el funcionamiento de las organizaciones: la IA se ha convertido en una gran parte de este proceso. Pero siempre damos prioridad a las personas cuando se trata de personal, procesos y tecnología.

Eso significa trabajar contigo para comprender la madurez de DevOps, ayudarte a desarrollar prácticas que aprovechen lo mejor que pueden ofrecer los avances de la IA, implementar nuevas soluciones que agilicen tus flujos de trabajo y formar a tus equipos para que saquen el máximo partido de estas nuevas herramientas. Sí, se está produciendo una evolución de la IA en el desarrollo de software, pero aún se necesitan las personas y los conocimientos adecuados para que funcione para ti.

Ponte en contacto con nosotros para obtener más información sobre cómo podemos ayudarte a aprovechar la IA en el SDLC.