Los asistentes de codificación basados en IA (modelos de lenguaje grandes, LLMs) son una herramienta poderosa, pero no son la solución mágica para todo en desarrollo de software. Saber cuándo usarlos y cuándo evitarlos es clave para aprovecharlos bien.
Dónde brillan los asistentes de IA
- Código rutinario o repetitivo: boilerplate, funciones simples, plantillas comunes.
- Tareas bien definidas y con ciclos rápidos: desarrollo frontend, generación de pruebas unitarias.
- Prototipado rápido: crear microservicios, APIs REST, primeras versiones funcionales.
- Documentación y comentarios: generar explicaciones, ejemplos, blogs técnicos.
- Debugging sencillo: arreglar tests, mejorar observabilidad, encontrar errores comunes.
- Tareas fuera del código: apoyo en diseño, análisis de datos, generación de contenido.
Estas tareas suelen ser comunes, con mucha información disponible online, y bien comprendidas por la IA. Así, la productividad puede aumentar notablemente.
Dónde fallan o hay que tener precaución
- Proyectos complejos o innovadores: arquitecturas sofisticadas, funcionalidades inéditas.
- Refactorizaciones grandes o mantenimiento de código maduro: la IA puede perder contexto, generar bugs lógicos o introducir deuda técnica.
- Códigos con muchos componentes o dependencias: los modelos tienen límites en la cantidad de información que procesan a la vez (ventanas de contexto).
- Código crítico o con alta seguridad: errores sutiles o falta de comprensión profunda puede ser riesgoso.
- Falta de revisión humana: confiar ciegamente en la IA sin supervisión puede generar pérdidas de tiempo o incluso pérdida de código.
Consejos para líderes de ingeniería
- No dejes que la IA funcione sola: monitorea, revisa y controla los resultados.
- Entiende sus limitaciones: no es un reemplazo total del desarrollador, sino un asistente.
- Promueve la educación: tanto líderes como desarrolladores deben conocer bien sus fortalezas y debilidades.
- Usa IA para aumentar la productividad, no para reducir personal: es más económico y efectivo que contratar más gente.
- Define políticas claras: para uso responsable y seguro de IA en la empresa.
El futuro y las expectativas
- La IA avanza rápido y sus capacidades cambiarán continuamente.
- Se espera que la ventana de contexto crezca mucho, ayudando a manejar proyectos grandes.
- Los desarrolladores están mayoritariamente optimistas respecto al impacto positivo de la IA en sus carreras.
- El ecosistema debe prepararse para desafíos nuevos como la soberanía de datos y la seguridad.
Conclusión
Usa IA para tareas comunes, repetitivas y bien definidas.
No confíes en ella para arquitectura compleja, código crítico o grandes refactorizaciones sin supervisión humana.
Con un uso consciente y supervisado, los asistentes de IA pueden ser un gran aliado para acelerar el desarrollo y liberar tiempo para la creatividad y solución de problemas complejos.