Si bien la IA, a través de asistentes de código como GitHub Copilot, ya es una realidad en el desarrollo de software, su adopción generalizada marca solo el inicio.
La verdadera frontera no reside en la mera asistencia, cuya efectividad varía significativamente, sino en cómo trascenderla.
El reto es convertir estas herramientas en catalizadores de calidad y productividad consistentes, especialmente en entornos complejos como aplicaciones monolíticas con código envejecido o al guiar al talento emergente para evitar la propagación de deuda técnica.
La IA integrada estratégicamente en cada fase del ciclo de vida del software ya impulsa una revolución en el rendimiento.
«La IA integrada estratégicamente en cada fase del ciclo de vida del software ya impulsa una revolución en el rendimiento»
Pablo Pisa, Hiberus.
Hemos transformado la IA en un socio creativo y analítico desde la ideación, para explorar escenarios, analizar competidores con profundidad y ‘dialogar’ hasta destilar la esencia de la aplicación.
Índice de temas
Diseño optimizado de arquitecturas
Esta precisión en la definición de requisitos permite a nuestros ingenieros de software diseñar arquitecturas e implementaciones óptimas de manera más directa y certera, reducir significativamente la necesidad de iterar sobre propuestas y requisitos y contar además con el apoyo de una IA avanzada.
Además, el concepto de calidad debe redefinirse. Ya no se trata únicamente de medir el número de errores o el rendimiento y consumo.
El verdadero desafío es asegurarse de que su funcionamiento es el deseado y el comportamiento de la aplicación son legales y éticos.
¿Cómo probamos que la aplicación que hemos desarrollado, además de ser eficaz, libre de errores y con buen rendimiento, tiene un comportamiento que no compromete la reputación de nuestra empresa?
El objetivo es que las estrategias de aseguramiento de esta calidad integral, que permiten coberturas de test cercanas al 100% y la implementación eficiente de metodologías como TDD, se conviertan en el estándar incuestionable en todos los equipos y contextos.
Ya estamos utilizando la inteligencia artificial para asistir en la localización proactiva de errores y acelerar su resolución, optimizando la estabilidad de los sistemas
Nuestra incursión en la IA también está transformando las operaciones de DevOps y el mantenimiento de sistemas en producción.
Ya estamos utilizando la IA para asistir en la localización proactiva de errores y acelerar su resolución, optimizando la estabilidad de los sistemas.
Esto es solo un pequeño paso hacia la visión de sistemas autorreparables (self-healing systems) en los que ya estamos investigando activamente, para minimizar la intervención humana en la corrección de incidencias.
La modernización de aplicaciones legacy complejas es una práctica que abordamos con asistencia de IA.
Aunque los modelos actuales, incluso con contextos de hasta un millón de tokens, presentan desafíos de velocidad, coste y determinismo en transformaciones masivas, nuestra experiencia nos permite discernir estratégicamente cuándo emplear IA pura, scripts asistidos por IA o intervención humana directa.
Talento emergente
La llegada de la IA redefine la trayectoria profesional en ingeniería de software, presentando un reto y una oportunidad, especialmente para el talento emergente.
La IA ahora automatiza muchas tareas de iniciación. La nueva frontera consiste en rediseñar los modelos de capacitación y desarrollo profesional.
En este entorno, el papel del ser humano sigue siendo central e insustituible.
Por muy informada, aumentada o automatizada que esté la asistencia de la IA, la toma de decisión final siempre recaerá en una persona.
Si bien existen herramientas que nos ayudarán a construir la mejor aplicación posible, esta solo surgirá si alguien ha percibido una necesidad sin cubrir, una capacidad de mejora, una insatisfacción o un anhelo.
