En la ingeniería de software, la integración de la Inteligencia Artificial ha sido poco menos que revolucionaria. El impacto de la IA en la eficiencia de los desarrolladores, la calidad del código y el ciclo de vida general del desarrollo de software es profundo. Las herramientas de IA, en particular ChatGPT, han transformado los procesos de ingeniería de software de Nimble Gravity. Las herramientas de IA han mejorado la productividad no sólo en la codificación, sino también en la resolución de problemas, la incorporación y la generación de ideas. Hemos descubierto que el uso de ChatGPT y/o GitHub Co-pilot nos ahorra entre un 40% y un 60% de nuestro tiempo en todos los aspectos de un proyecto de desarrollo de software, desde el principio hasta la implementación y el mantenimiento continuo.
Desde el principio del proyecto, hemos adaptado ChatGPT a nuestras preferencias individuales. Hemos creado diferentes perfiles con instrucciones personalizadas. Los desarrolladores pueden recibir respuestas concisas y adaptadas al contexto, lo que mejora la calidad de la interacción. En algunos casos, los desarrolladores más noveles configuran ChatGPT para que ofrezca respuestas más amplias que les ayuden a conocer posibles soluciones.
Diseño/Prototipos
Las herramientas de IA han sido inestimables para crear prototipos y mejorar los conceptos iniciales. En un sencillo script de análisis de JIRA, utilizamos ChatGPT para generar código para extraer datos de las API de JIRA, incluido el historial. Fue necesario mejorar varias veces la consulta inicial antes de poder utilizarla para el análisis real. La primera vez no incluía el registro de cambios del historial. Luego tuvimos que dividir los datos en archivos más pequeños para poder cargarlos y analizarlos. Tras unas cuantas iteraciones y apenas media hora, pudimos empezar el análisis. En lo que, por supuesto, ChatGPT nos ayudó. Este rápido prototipo nos ahorró probablemente el 75% del tiempo necesario para buscar la sintaxis exacta de cada llamada a la API de JIRA, extraer los datos necesarios y escribirlos en varios archivos. Por separado, son tareas relativamente sencillas. ChatGPT ahorró tiempo en lo básico.
Aplicación
Una vez probado el concepto inicial, lo reforzamos añadiendo código que automatiza las tareas repetitivas para las mejores prácticas, estableciendo API REST estándar y pruebas unitarias. La codificación y las pruebas unitarias incluyen una mayor variedad de escenarios negativos que a menudo pueden pasarse por alto. Se añadieron escenarios negativos para posibles problemas como mecanismos seguros para escribir en archivos, probar conjuntos de datos más grandes, gestionar problemas de red e implementar la limitación de velocidad. Gracias a que las tareas repetitivas fueron gestionadas por la IA, nuestros equipos pudieron centrarse en los problemas empresariales y ofrecer más valor a nuestros clientes.
Hemos utilizado ChatGPT para la "programación de pato de goma". Por ejemplo, cuando debatíamos cómo combinar dos columnas, ChatGPT nos proporcionó pros y contras de los distintos enfoques.
Pruebas
Hemos utilizado ChatGPT como copiloto en las pruebas y la resolución de problemas. Hemos trabajado con ChatGPT para participar en la resolución interactiva de problemas, haciéndonos preguntas que nos ayudan a reducir los problemas más fácilmente. En un ejemplo, teníamos problemas con dos puntos finales, describimos el problema a ChatGPT y le pedimos que nos hiciera más preguntas. Inicialmente, comenzó con 4 posibles problemas diferentes, pero después de que nos hiciera preguntas, pudimos reducirlo a una posible causa raíz y era correcta. Nos ayudó a reducir el enfoque de la respuesta, haciendo que las respuestas fueran más pertinentes.
Despliegue
Para la Infraestructura como Código, ChatGPT es casi hacer trampa. Podemos describir el entorno que necesitamos, qué proveedor de nube utilizamos y preguntarnos otros detalles y contexto en torno al problema que intentamos resolver. Utilizando nuestras respuestas y descripción, puede generar scripts para todo un entorno en cuestión de minutos.
Mantenimiento continuo
Hemos utilizado ChatGPT para documentar el código a medida que se escribe. Esto ahorra tiempo de desarrollo al autogenerar la documentación, lo que permite a los desarrolladores centrarse en el valor empresarial. Si falta documentación sobre el código heredado, ChatGPT es fundamental para ayudar a los desarrolladores a comprender rápidamente los proyectos y contribuir a ellos explicando el razonamiento que hay detrás de las distintas secciones del código. Hemos tomado fragmentos de código abierto, hemos pedido a ChatGPT que revise y nos explique el código. Esto ahorra un tiempo muy valioso a la hora de diagnosticar problemas y permite a los desarrolladores más noveles ponerse al día rápidamente.
A lo largo de nuestro crecimiento en el uso de la IA para hacer que nuestro proceso de desarrollo de software sea más eficiente, hemos descubierto que la clave para aprovechar la IA de manera efectiva es la creación de instrucciones específicas. Añadir contexto y descripciones detalladas a las instrucciones da como resultado respuestas más relevantes y precisas.
Conclusión
La integración de la IA en la ingeniería de software ha sido transformadora. Al utilizar la IA en tus propios proyectos, herramientas como ChatGPT no solo mejoran la calidad del código y la eficiencia de los desarrolladores, sino que también abren nuevas vías para el desarrollo de software innovador. Piense más allá de "utilizar GitHub Co-Pilot para generar código". La IA puede utilizarse en todos los aspectos del desarrollo de software.
Si necesita ayuda para integrar la IA en sus procesos de desarrollo, póngase en contacto con nosotros. Nos encantaría ayudarle a acelerar sus procesos de desarrollo de software.
