Afirmar que la IA en el desarrollo de software está cambiando diferentes aspectos de la vida de un desarrollador será un eufemismo, de hecho, según un reciente Informe de Deloitte Los procesos de desarrollo de software mejorados con AI podrían ayudar al desarrollador promedio a ser 10 veces más productivo de lo que serían solos.

La realidad de hoy es que Inteligencia artificial (IA) La tecnología se está aplicando activamente en diferentes industrias y está mejorando las eficiencias comerciales en todo el mundo.

En otras palabras, AI Technology ya, para numerosas industrias, ha traído una revolución en cómo se hacen las cosas, y la industria del desarrollo de software no es la excepción.

De hecho, la industria del desarrollo de software puede ser una de las industrias donde la tecnología de IA ya puede haber comenzado una revolución completa. A medida que se exploran más y más aplicaciones innovadoras, se espera que la tecnología de IA cambie completamente la forma en que los desarrolladores escriben y mantienen el código.

Algunos expertos, como Pete Warden, un autor, un científico y un ingeniero de investigación de Google, creen que gracias al aprendizaje automático y las tecnologías de IA, la Trabajos de software del futuro ni siquiera implicará la programación.

Si bien esta noción es una cuestión de debate, proporciona una visión realista de la magnitud del impacto de la tecnología de IA en el desarrollo de software.

Aquí hay cuatro consejos que explican el papel de la IA en el desarrollo de software en la mejora de los procesos de desarrollo de software:

Cómo la IA cambiará el desarrollo y las aplicaciones de software y el impacto que tiene actualmente

Ciclos de vida de desarrollo de software más cortos

Un proceso de desarrollo de software consta de varios pasos. Desafortunadamente, muchos de estos pasos requieren mucho tiempo, lo que hace que todo el proceso de desarrollo de software listo para el mercado sea lento.

Ahora, este proceso puede no ser necesariamente lento, pero las demandas del mercado a menudo requieren que los equipos de desarrollo de software trabajen con plazos casi poco realistas.  Aquí es donde el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA en el software se vuelven importantes.

Si bien todavía hay algún tiempo antes de que la IA se integre en todo el proceso de desarrollo de software, muchos equipos en todo el mundo ya han comenzado a usar el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático para acelerar uno de los pasos más importantes pero que requieren mucho tiempo del proceso de desarrollo de software: las pruebas.

Tradicionalmente, las pruebas de software destinadas a encontrar errores antes de que la etapa de implementación tuviera que ejecutarse manualmente. Esto no solo llevaba mucho tiempo, sino que también implicaba un enorme alcance de error humano. Como resultado, muchos usuarios encontrarían errores en el software después de ser lanzados al mercado.

Hoy en día, las pruebas de software son completamente diferentes. Se implementan algoritmos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo que realizan pruebas automatizadas y continuas, liberando numerosas horas valiosas en el día típico del desarrollador. También vale la pena señalar que el uso de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo permite a los equipos de desarrollo de software probar más escenarios y encontrar más errores, minimizando las posibilidades de que un usuario paga encontrar un error.

En otras palabras, habilitado para AI prueba de software Permite a los equipos de desarrollo reducir el tiempo de desarrollo y aún así reducir su tasa de fracaso y producir un producto sin errores.

El advenimiento de los asistentes de programación

Advenimiento de las asistentes de programación

Los asistentes virtuales con AI están encontrando aplicaciones en una variedad de industrias, incluido el desarrollo. Desafortunadamente, los desarrolladores de software modernos tienen que leer y buscar referencias de larga documentación y gastar una cantidad de tiempo de depuración de tiempo poco realista.

Los asistentes de programación pueden ayudar a reducir el tiempo necesario para completar dichos procesos. Los asistentes de programación modernos, como Codota para Java y Kite para Python, ofrecen excelentes características que ahorran tiempo, como recomendaciones y ayuda, funciones de autocompletación para el código e incluso ejemplos de código. Otro asistente de codificación de IA es Tabnine, una herramienta de finalización de código con AI que admite más de 30 lenguajes de programación. Tabnine es quizás uno de los asistentes de desarrollo con IA más populares, con más de un millón de usuarios activos.

Programas como Tabnine y Codota incluso son capaces de “aprender” de experiencias pasadas. Con esta capacidad, estas herramientas pueden identificar posibles errores y resaltarlos en tiempo real cuando el proceso de desarrollo está en marcha. Los expertos creen que pronto la tecnología de IA puede usarse para identificar automáticamente los errores y realizar los cambios necesarios sin intervención humana.

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Producir estimaciones precisas

No es ningún secreto que las tecnologías de IA poseen la capacidad de “aprender” de los datos que se les alimentan. Esta capacidad se está utilizando activamente para producir estimaciones de presupuesto y línea de tiempo para proyectos de desarrollo de software. No es sorprendente que las estimaciones producidas son increíblemente precisas.

Para producir una predicción realista, una comprensión profunda del contexto y la experiencia en la materia. Ambas cosas se pueden “enseñar” a una IA. Como resultado, las tecnologías de IA pueden predecir con precisión los obstáculos que pueden surgir durante el lapso del proceso de desarrollo de software. También puede predecir con precisión la cantidad de tiempo, esfuerzo y dinero necesarios para completar un proyecto de software específico.

Esta capacidad de producir estimaciones precisas tiene serias implicaciones. Por ejemplo, esto puede ayudar a las agencias de desarrollo a planificar la cantidad de proyectos de software que pueden tomar y ajustar sus precios en consecuencia. Además, esto puede dar lugar a una mejor experiencia para los clientes de las agencias de desarrollo, ya que podrán iniciar proyectos con expectativas realistas que es muy probable que se cumplan en el futuro.

AI en desarrollo de software que ayuda en la refactorización de código

IA en el desarrollo de software que ayuda en la refactorización de código

Para migrar eficientemente a mejores tecnologías, mantener un código limpio es fundamental. Sin embargo, es una tarea desafiante en el panorama de desarrollo actual, cuando múltiples contribuyentes están colaborando en los mismos proyectos de software. Como resultado, la mayoría de los proyectos de software pasan a través de múltiples manos, incluso en la etapa de mantenimiento.

Como resultado, la realización de código se ha vuelto necesaria para las organizaciones que desean pasar a tecnologías más nuevas y mejores. Esta tarea que consume mucho tiempo y difícil se hace más fácil y más eficiente con la ayuda de la tecnología de aprendizaje automático. Con la aplicación del aprendizaje automático, el realización de código se puede automatizar en gran medida. Esto optimizará eficientemente el código para el rendimiento y facilitará la interpretación.

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Desafíos y limitaciones de la IA en el desarrollo de software

Si bien la IA está revolucionando el desarrollo de software, también viene con su parte de desafíos y limitaciones que deben abordarse para garantizar una integración responsable y efectiva.

Los modelos de IA a menudo heredan los sesgos de los datos de capacitación, lo que lleva a predicciones defectuosas y resultados injustos, lo que impacta la calidad y la confiabilidad del código. Si bien la IA ayuda a la generación del código, la supervisión humana sigue siendo crucial para la adherencia a los estándares, la seguridad y las prácticas éticas. Además, las altas demandas computacionales y los desafíos de integración aumentan los costos y complican los flujos de trabajo, especialmente para las organizaciones más pequeñas. Los expertos también sugieren que la excesiva dependencia de los riesgos de IA puede reducir las habilidades del desarrollador y crear vulnerabilidades de seguridad.

Al abordar estos desafíos a través de una implementación reflexiva, colaboración y consideraciones éticas, los desarrolladores y organizaciones pueden aprovechar completamente el potencial de la IA en el desarrollo de software al tiempo que mitigan sus riesgos.

Herramientas y plataformas de IA en el desarrollo de software

La adopción de IA en el desarrollo de software está impulsada en gran medida por la disponibilidad de herramientas y plataformas avanzadas que racionalizan los procesos, mejoran la productividad y permiten soluciones innovadoras. Desde ayudar con la generación de código hasta la automatización de las pruebas, estas herramientas están transformando la forma en que los desarrolladores abordan la creación de software.

Herramientas y plataformas clave de IA que admiten desarrolladores

1. Copiloto de Github

GitHub Copilot, impulsado por el códice de OpenAi, actúa como un asistente de codificación con IA. Proporciona sugerencias de código consciente de contexto, funciones automáticamente completas e incluso genera un código de calderas, ahorrando a los desarrolladores tiempo significativo durante el proceso de codificación.

2. Tabnine

Una asistente de codificación de IA muy popular, Tabnine admite más de 30 lenguajes de programación. Al aprender de proyectos específicos del usuario, ofrece predicciones precisas de código y ayuda a reducir las tareas de codificación repetitiva.

3. Asistente de código de IBM Watsonx

El asistente de código IBM Watsonx trae soporte de IA de grado empresarial a los desarrolladores. Se centra en generar fragmentos de código, automatizar la documentación y mejorar la colaboración del equipo al ofrecer soluciones confiables y escalables.

4. Tensorflow y Pytorch

TensorFlow y Pytorch son marcos principales en el ámbito del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Estas herramientas proporcionan bibliotecas robustas para construir y capacitar redes neuronales, lo que permite el desarrollo de aplicaciones impulsadas por la IA con funcionalidad compleja.

5. AI generativo para codificar

Las herramientas generativas de IA aprovechan el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para ayudar a los desarrolladores a crear código a partir de descripciones de lenguaje sencillo. Estas herramientas simplifican el proceso de desarrollo, lo que lo hace más accesible para usuarios no técnicos.

6. Plataformas de prueba automatizadas

Las plataformas de prueba con AI permiten pruebas continuas generando y ejecutando casos de prueba automáticamente. Estas plataformas pueden simular escenarios de usuarios, identificar errores y optimizar la cobertura de prueba, reduciendo el tiempo requerido para las pruebas manuales.

7. Plataformas de aprendizaje automático basadas en la nube

Plataformas como Google Cloud AI y Amazon Sagemaker proporcionan a los desarrolladores herramientas de aprendizaje automático y IA escalable. Permiten a los desarrolladores capacitar, desplegar y monitorear los modelos de IA en la nube, reduciendo los costos y complejidades de la infraestructura.

8. Plataformas sin código/código bajo

Las plataformas sin código y de bajo código de IA están democratizando el desarrollo de software. Al ofrecer interfaces de arrastrar y soltar y plantillas preconstruidas, estas plataformas permiten una prototipos y desarrollo más rápidos sin requerir una amplia experiencia en codificación.

9. Modelos interpretables

Para los desarrolladores que trabajan en aplicaciones críticas, los modelos de IA interpretables ayudan a garantizar la transparencia. Estos modelos explican sus procesos de toma de decisiones, mejorando la confianza y la responsabilidad en los sistemas de software.

Cómo las herramientas de IA están dando forma al futuro del desarrollo

Los desarrolladores pueden centrarse en aspectos creativos y estratégicos del desarrollo de software al tiempo que automatizan tareas repetitivas y mundanas aprovechando estas herramientas y plataformas de IA. Esto no solo acelera el proceso de desarrollo, sino que también mejora la calidad y la escalabilidad del producto final.

Desde las sugerencias inteligentes de GitHub Copilot hasta las potentes capacidades de aprendizaje automático de Tensorflow, las herramientas de IA se están volviendo indispensables en el desarrollo moderno de software. Su integración garantiza que los desarrolladores puedan satisfacer las demandas del mercado con velocidad, precisión e innovación.

Conclusión

Si bien se espera que la tecnología de IA revolucione la forma en que el código se escribe por completo; No significará que los codificadores y profesionales que trabajen como desarrolladores de software se vuelvan obsoletos. Simplemente significa que las responsabilidades centrales de los desarrolladores se transformarán para ayudar a la aplicación de los emergentes Subcontratar inteligencia artificial tecnología. En el futuro, se espera que los desarrolladores de software que puedan trabajar en colaboración con la tecnología de IA tengan una gran demanda. La implementación completa de la tecnología AI permitirá a las empresas acceder a la alta calidad Servicios de desarrollo de software personalizados a costos más bajos. Dichas colaboraciones implicarán mucho menos problemas que la situación actual.

 

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Preguntas frecuentes

Los siguientes son algunos de los buenos efectos de la IA en el desarrollo de software:
– Requisitos de recopilación
– Organiza el desarrollo de software
– El desarrollo se simplifica
– Ayuda con la prueba
– La implementación se simplifica
– El mantenimiento se reduce
– aumenta la seguridad de la seguridad
Las siguientes son algunas de las formas en que la IA cambiará el desarrollo de software:
– El diseño del software se simplificará (la administración de proyectos será sin esfuerzo: la depuración será automática, controlar el proceso de implementación, automatizar las pruebas
Sí, con la ayuda de aplicaciones autocodificadas, la IA puede abordar los desafíos de codificación. Esto no solo permitirá a los programadores completar el trabajo en menos tiempo, sino que también mejorará la capacidad de programación del desarrollador.
La IA tendrá un impacto en el negocio de desarrollo de software de las siguientes maneras:
– Se mejoró la seguridad de los datos
– Detección de errores y errores en una etapa temprana, con la toma de decisiones estratégicas, puede crear un software superior
– La precisión de las estimaciones mejorará
La IA dará como resultado un aumento significativo en la productividad. AI ayudará a los desarrolladores de software a desarrollar aplicaciones de mayor calidad de manera más rápida y eficiente. No solo ahorrará tiempo y esfuerzo a las organizaciones, sino que también puede conducir a procedimientos comerciales más inventivos.

4 formas en que la IA mejora el desarrollo de software: infografía

4 formas en que la IA mejora la infografía de desarrollo de software


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