Todavía es muy pronto para saber qué impacto real tendrá la Inteligencia Artificial (IA) sobre la actividad laboral de los desarrolladores de software. Sin embargo, varios expertos señalaron que esta tecnología no reemplazará a los programadores, sino que les brindará herramientas para acelerar su actividad, resolver tareas repetitivas y mejorar su eficiencia. De hecho, las tecnologías de IA ya comenzaron a transformar la forma en que se desarrolla, prueba y mantiene el software.
Inteligencia Artificial para programar
La IA se puede usar para generar códigos basados en indicaciones. Esto facilita la creación de prototipos y la iteración de ideas. También pueden colaborar en la verificación de las implementaciones, y en el desarrollo de integraciones de API.
Con el uso de algoritmos de aprendizaje automático o machine learning los desarrolladores también logran identificar y corregir automáticamente errores en los sistemas. Además pueden usar el análisis predictivo para anticipar el comportamiento del usuario y el rendimiento del software. Por ejemplo, pueden identificar posibles cuellos de botella y optimizar el sistema para mejorar sus prestaciones.
IA aplicada al testing
La Inteligencia Artificial también puede mejorar las operaciones de control de calidad del software, es decir, las tareas de revisión y validación englobadas dentro del Quality Assurance. Pero en esta área tampoco reemplazará a los humanos. Por ejemplo, hay soluciones de IA que ya ayudan en la automatización de las pruebas unitarias. Las pruebas automatizadas implican el uso de algoritmos de IA para probar el software en busca de errores y otros inconvenientes como vulnerabilidades de seguridad o problemas de rendimiento.
En este terreno el aprendizaje automático también puede acelerar la creación de pruebas y facilitar su mantenimiento, ayudar a generar datos de prueba y a automatizar la creación de casos para el testing.
Quiero estudiar Quality Assurance
Podría decirse, entonces, que en las pruebas de software el machine learning se implementará especialmente para resolver el trabajo pesado. Es decir, para colaborar con tareas rutinarias, pruebas que requieren mucho tiempo o que no se pueden realizar manualmente, y aquellas con múltiples conjuntos de datos. Esto a su vez permitirá que los evaluadores enfoquen más su atención en actividades más desafiantes como descubrir la motivación del usuario y verificar si la aplicación funciona según lo previsto.
Una de cal, otra de arena
Una investigación que indagó los efectos de las herramientas de Inteligencia Artificial sobre la productividad de los desarrolladores de software encontró que el grupo que tuvo a acceso a una solución de IA completó la tarea casi 56% más rápido que otro grupo que no lo tuvo.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que las herramientas de IA no tienen una comprensión del contexto más amplio del desarrollo de software, por ejemplo, de aspectos como los requisitos del usuario, o los objetivos comerciales. Además, estas soluciones generan preocupaciones éticas, ya que los datos utilizados para entrenar los algoritmos pueden tener determinados sesgos discriminatorios. Por eso los desarrolladores tendrán que identificar cuáles son los escenarios en los que las herramientas de IA les podrán agregar valor real a su actividad, y resultan precisas y eficientes.
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