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Los grandes modelos de lenguaje, o LLM por sus siglas en inglés, se han convertido en herramientas fundamentales para el desarrollo de software; una tendencia que se ha visto motivada por los recientes avances en inteligencia artificial (IA). Sin embargo, su impacto va más allá de la programación, ya que los LLM están transformando por completo el concepto de creación, escritura y mantenimiento de software. Algunos modelos de IA, como GPT de OpenAI o Gemini de Google (antes Bard), están revolucionando la programación, desde su desarrollo y depuración hasta su mantenimiento. Y es que hoy en día, se cree que hay al menos cinco formas en las que estos modelos están modificando el futuro del desarrollo de software, con implicaciones tanto para los desarrolladores como para las empresas.
Automatización y generación de código
Uno de los efectos más significativos de los LLM en el desarrollo de software es su capacidad para generar código automáticamente mediante el entrenamiento con los modelos existentes. Algunas herramientas, como GitHub Copilot, ChatGPT o Tabnine, entre otras, pueden ayudar a los desarrolladores a generar código base, sugerir funciones a implementar e incluso crear aplicaciones completas con tan solo unas pocas instrucciones.
Pero además de estas ventajas, los LLM ofrecen muchos otros beneficios: permiten acelerar la escritura de código, reduciendo así el tiempo dedicado a tareas repetitivas; y fomentan las buenas prácticas al ayudar a crear código más limpio y estructurado. Además, para los desarrolladores principiantes, las sugerencias de la IA pueden constituir un recurso valioso que les ayude a aumentar su productividad y a adaptarse a los altos estándares del sector. Si bien es cierto que estos modelos de lenguaje no pueden reemplazar por completo a los desarrolladores humanos, son unos excelentes asistentes que mejoran la eficiencia y productividad.
Depuración de código
La depuración es una parte esencial del desarrollo de software que requiere mucho tiempo y esfuerzo. Es en este proceso en el que los LLM están demostrando su gran capacidad para identificar, diagnosticar y corregir errores de código. Mediante el análisis de patrones y prácticas recomendadas, permiten a los desarrolladores detectar y corregir errores con mayor facilidad. En lugar de buscar soluciones de manera manual, pueden introducir los mensajes de error en un LLM y recibir posibles correcciones al instante. Sin embargo, más allá del entusiasmo que todo esto ha despertado, surge una pregunta clave: ¿hasta qué punto son eficaces los LLM en la depuración de código?
La respuesta es compleja. Los investigadores de un nuevo estudio de OpenAI han creado un nuevo punto de referencia para evaluar cómo aprenden los LLM avanzados de las soluciones de ingeniería de software que proporcionan trabajadores autónomos. Este estudio, denominado SWE-Lancer, ha puesto de manifiesto que, si bien los LLM pueden corregir errores, no siempre logran entender por qué ocurren. Tal y como advierten los investigadores, «mejorar la ingeniería de software con IA implica ciertos riesgos», ya que los LLM siguen cometiendo errores al no comprender las causas de los fallos. Además, sugieren que «en el futuro, los estudios deberían investigar las implicaciones sociales y económicas del desarrollo con IA, a fin de garantizar que estos sistemas se integren de manera segura y eficaz».
Mejora de la documentación del software
Los proyectos de software suelen requerir una extensa documentación, pero las limitaciones de tiempo pueden dificultar su creación y mantenimiento. Aquí es donde los LLM pueden ser de gran ayuda. Estos modelos son capaces de generar, mantener y mejorar la documentación de manera eficaz; analizar el código existente y brindar comentarios que mejoren su legibilidad, así como crear documentación detallada de API basándose en nombres de funciones y parámetros. Todo esto puede reducir significativamente la carga de trabajo de los desarrolladores.
Otro aspecto clave de la documentación es su actualización constante. Los LLM pueden garantizar que la documentación se mantenga al día, proporcionando a los desarrolladores acceso a información relevante en todo momento. Mientras que los equipos de software y de desarrollo suelen tener dificultades para mantener los registros actualizados, estos modelos de lenguaje pueden ejecutar las tareas con facilidad. Además, son capaces de analizar código en tiempo real, rastrear cambios y generar comentarios automáticamente. Mantener la documentación actualizada es esencial para garantizar que evolucione junto con el software.
Optimización de código
La optimización es una fase clave del desarrollo de software porque garantiza que el código sea escalable, mantenible y eficiente. Sin embargo, es un proceso que puede consumir mucho tiempo y no aportar beneficios inmediatos. Aquí es donde los LLM pueden marcar la diferencia. Al automatizar la optimización de código, estos modelos pueden analizar las bases de código existentes y sugerir mejoras de manera rápida y eficaz. Además, son capaces de detectar estructuras de código que sean innecesariamente complicadas y proponer alternativas más sencillas. Esto es de gran utilidad para reducir la complejidad innecesaria de los proyectos.
Por otro lado, los LLM también permiten emplear tecnologías de IA para detectar problemas de rendimiento y recomendar soluciones optimizadas. Tal como se ha mencionado anteriormente, estos modelos pueden mejorar el código a partir de la documentación existente. De hecho, un estudio reciente ha demostrado que los LLM tienen «el potencial de mejorar el desarrollo de software mediante la generación automática de código y la refactorización, reduciendo así el tiempo de desarrollo y mejorando la calidad del código».
Pruebas de software
Uno de los últimos pasos más importantes del desarrollo de software es la fase de pruebas. No es de extrañar que los LLM también ayuden a automatizar y mejorar este proceso. De hecho, estos modelos pueden generar rápidamente múltiples casos de prueba al analizar el código fuente, lo que permite detectar posibles problemas desde las primeras fases de desarrollo. De esta manera, los desarrolladores pueden ahorrar tiempo y esfuerzo al sustituir las pruebas manuales por procesos automatizados. Además, los LLM pueden ser de gran ayuda a la hora de realizar pruebas de regresión, detectar inconsistencias y optimizar la cobertura general de las pruebas.
Más allá de estos beneficios, cabe señalar que estos modelos tienen otras aplicaciones en la prueba y garantía de calidad del software. Según Wen Shaw, cofundador y CEO de Cooby, «la IA puede analizar rápidamente miles de líneas de código e identificar anomalías y posibles errores que los evaluadores humanos podrían pasar por alto. Este enfoque eficaz acelera el proceso de depuración y mejora tanto la velocidad del desarrollo del producto como la calidad del resultado final».
Conclusiones sobre el futuro
El futuro del desarrollo de software está, sin duda, estrechamente vinculado a la IA en general y a los grandes modelos de lenguaje en particular. Estos últimos están revolucionando toda la industria al automatizar la generación de código, mejorar la depuración y documentación, y optimizar tanto la refactorización como las pruebas de software.
Aunque es cierto que las tecnologías de IA presentan ciertas limitaciones e implican riesgos importantes en términos de seguridad y ética, sus beneficios son innegables. No obstante, como cualquier nueva tecnología, se debe utilizar con precaución y responsabilidad, tanto en el desarrollo de software como en otros ámbitos. A medida que estos modelos sigan evolucionando, es probable que aumente la productividad e innovación en el sector.
