La inteligencia artificial es el combustible de lo que conocemos como la quinta revolución industrial. Sus capacidades para impactar e interrumpir numerosas industrias son prácticamente incomparables. No es menos cierto con respecto al desarrollo y las pruebas de software.
Si bien el código de autoescritura aún no es una tecnología ampliamente comercializada, la automatización prevalece más en la escritura y prueba de software. Este enfoque se fortalece aún más con la creciente adopción de la IA.
Podemos entrenar procesos de IA para monitorear software, realizar tareas de forma autónoma y realizar ajustes automatizados en función de los patrones aprendidos. Estas aplicaciones influyen en múltiples áreas del desarrollo y las pruebas de software, desde el diseño hasta la implementación.
El papel de la IA en el desarrollo de software
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el desarrollo de software toman varias formas. Los usos populares implican aumentar los procesos automáticos con la capacidad de tomar decisiones basadas en entradas o salidas específicas. Por ejemplo, podemos vincular scripts de implementación a servicios de monitoreo de errores. Si se produce un error en una rama de producción, puede retroceder o adelantar la confirmación para garantizar la estabilidad de los servidores de producción. No será necesaria la intervención manual. Solo representa el impacto dramático en los SLA, ya que ya no es necesario mantener al personal de guardia para responder a problemas menores y tiempos de inactividad del servidor.
Muchas áreas del desarrollo y las pruebas de software ya se han beneficiado de la introducción y el uso de la IA. Este artículo presentará solo algunos ejemplos de cómo la IA está cambiando esta área en varios aspectos.
Diseño de software
La mayoría de las soluciones de software comienzan con la fase de descubrimiento. Hay innumerables reuniones con los clientes o los clientes para discutir los requisitos. Además, los desarrolladores interpretarán esas demandas al diseñar un nuevo sistema o conjunto de funciones. Las demandas de los clientes se pueden entregar e interpretar de muchas maneras. Si no organizamos bien los procesos, el trabajo puede convertirse rápidamente en un desastre. mi
Gracias a la evolución del procesamiento del lenguaje natural, la IA puede interpretar la documentación con requisitos frente a los estándares, como la Guía INCOSE para requisitos de escritura. Al detectar elementos perdidos, ambiguos o inconsistentes en un documento, los marcará de inmediato.
Este enfoque puede potencialmente ahorrar mucho tiempo y dinero. Los requisitos mal entendidos o conflictivos son la fuente más común de problemas de diseño de software. Estos problemas pueden afectar todos los procesos de desarrollo. Por lo tanto, es crucial deshacerse de ellos lo antes posible.
Generación automática de código
Los desarrolladores dedican mucho tiempo a escribir códigos repetitivos. Incluso con herramientas que ahorran tiempo como marcos, scripts de compilación y preprocesadores, todavía tienen que escribir toneladas de código repetitivo. La función Smart Compose impulsada por IA de Gmail sugiere las pruebas basadas en el contenido del correo electrónico. El mismo enfoque se aplica a los IDE y otras herramientas de desarrollo. Las sugerencias de código impulsadas por IA ayudan a los desarrolladores a escribir nuevos componentes para el software existente de forma rápida y sencilla, en función de las estructuras de las soluciones anteriores.
Hace más que ahorrar tiempo escribiendo el código. De esta forma, garantiza la coherencia del código en todo el proyecto. Algunos proyectos incluyen un linter o formateador para mejorar la consistencia en el proceso de construcción. Sin embargo, las herramientas de sugerencia de código basadas en IA pueden ir un paso más allá. Hacen cumplir patrones de diseño específicos más allá del formato del código. Entonces, el proceso de desarrollo se vuelve más rápido y el código es más consistente.
Pruebas de software automatizadas
La prueba de software es un proceso que requiere mucho tiempo para el equipo de control de calidad. También puede cargar a los propios desarrolladores (algo que a veces puede convertirse en una batalla). Escribir, ejecutar y mantener las pruebas consume mucho tiempo. Por supuesto, hay marcos de prueba. Ayudan proporcionando una estructura sólida para las pruebas y eliminando la necesidad de escribir muchos códigos repetitivos. Sin embargo, las pruebas mejoradas con IA pueden crear pruebas autogeneradas, incluida la generación de datos de prueba.
La IA puede señalar posibles nuevos errores tan pronto como se cometan. Primero, puede aprender el código base del proyecto y todos sus datos de errores y regresiones. Luego, desarrolla información sobre dónde es probable que ocurran errores. Luego, si descubre el código que probablemente cause errores, marca la confirmación. Este enfoque puede reducir los procesos de prueba que consumen mucho tiempo, como las pruebas de regresión. Puede identificar bolsas antes de que ocurran.
Control de despliegue
Otra área mejorada por AI es la implementación de software. Es una etapa única en el proceso de desarrollo que a veces puede dar lugar a errores que podría pasar por alto durante las pruebas. El software de monitoreo mejorado por IA puede detectar implementaciones rotas y hacer retroceder o avanzar automáticamente el código colocado en la rama de producción para evitar que el código incorrecto ingrese al entorno en vivo.
Reduce el tiempo de restauración si las cosas van mal. Además, ayuda a reducir los costos de personal para mantener a las personas disponibles.
Los procesos impulsados por IA también pueden aplicarse al análisis de la configuración del tiempo de ejecución del software y la optimización de la configuración del entorno. Por lo tanto, puede reducir los costos y obtener aplicaciones más eficientes. El software se optimizará automáticamente para usar la menor cantidad de recursos necesaria y asignar los recursos del servidor mucho mejor.
La IA ya está cambiando la forma en que trabajan los desarrolladores de software
El desarrollo en las áreas de IA y ML avanza rápidamente. El aprendizaje automático se aplica a más y más procesos. Las pruebas de software, los procesos de implementación y las herramientas de monitoreo se ocupan continuamente del software implementado. Recopilan y analizan el uso de datos sobre la marcha y responden a los errores.
La implementación de la IA en el desarrollo y las pruebas de software está en su infancia relativa. Pero está creciendo. Los equipos de desarrollo adoptan rápidamente todas las nuevas tecnologías si ofrecen formas de maximizar los recursos y facilitar las tareas de desarrollo. Git, el estándar de la industria en el control de versiones, adquirió importancia por primera vez en 2005. Node.js, una revolución en el funcionamiento de JavaScript, apareció en 2009. Lenguajes tan populares como Go y Rust son aún más nuevos.
Todas esas herramientas se volvieron comunes en el desarrollo de software. Es probable que la adopción de la IA en los procesos existentes siga este nivel de adopción. Consideramos conveniencias, como sugerencias de código y monitoreo de implementación. Luego, se aplica a la automatización de procesos de desarrollo, como la generación de pruebas. AI ofrece una trayectoria única para uso futuro. Además, cuanto más lo usamos, más datos recopila y analiza. Luego, puede obtener más información sobre cómo usar esos datos.
Mejora y automatización
AI se encuentra actualmente en una etapa muy temprana en la mayoría de los proyectos. Por lo general, los desarrolladores lo aplican para mejorar los procesos existentes. También puede resaltar problemas potenciales, que a menudo aún están sujetos a revisión por parte de un desarrollador. Aquí, la IA podría ser parte del proceso de revisión de código junto con la revisión manual por parte de los desarrolladores.
En el futuro, a medida que la industria de la IA continúe mejorando y los desarrolladores se familiaricen más con ella, estos procesos permitirán tomar decisiones basadas en el propio análisis de la IA.
Actualmente, la depuración basada en IA identifica posibles errores o cuellos de botella en una base de código. Con el tiempo, puede aprender de estos errores y correcciones para corregir automáticamente los errores que encuentre. Ya podemos verlo en funciones de procesamiento de texto como la autocorrección. La misma funcionalidad detectaría errores simples que comúnmente cometen los desarrolladores (faltar una declaración de variable, olvidar un punto y coma, etc.) y corregirlos. Los desarrolladores no necesitarán hacer nada y es solo el comienzo.
El futuro de la IA en el desarrollo de software
Ahora, la IA es una característica relativamente nueva. Los desarrolladores a menudo lo usan junto con la revisión manual o lo aplican para simplificar la toma de decisiones. En el futuro, estos procesos madurarán. La IA tendrá más poder para tomar decisiones por sí misma.
La IA no va a reducir los roles de los desarrolladores o evaluadores. Solo reducirá sus tareas tediosas y permitirá que las personas apliquen sus habilidades a áreas más esenciales y creativas.
