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acción desarrollo de software El mundo está al límite. La crisis surge de dos problemas interrelacionados: 1) una enorme y creciente presión empresarial sobre los equipos para entregar código de software más rápido en medio de una competencia feroz y una escasez de desarrolladores, y 2) un aumento de IA creativaAunque hay promesas de Herramientas de desarrollo impulsadas por IA Es algo que no se puede negar. En las discusiones sobre estos asistentes de IA falta un elemento importante: el aumento del código de baja calidad. lo que tiene consecuencias nefastas.
La apuesta del fracaso del software
Detener el servicio de Microsoft/CrowdStrike Es sólo el último recordatorio de la dependencia global del software y la devastación económica que pueden causar los apagones de Internet. Últimos artículos Se descubrió que Estados Unidos era el país con mayor riesgo económico de cortes de Internet. El costo estimado es $458,941,744 por hora.
El enorme impacto de las fallas de software está apareciendo en los titulares a un ritmo alarmante. Causa estragos en las empresas y daña directamente vidas. Estos problemas incluyen de todo, desde fallas en el sistema de despacho 9-1-1 hasta retrasos en la atención de pacientes que dependen de equipos médicos críticos que han sido optimizados en los hospitales. a las amenazas a los pasajeros de aviones que dependen de la precisión de los sistemas de navegación y seguridad
Mayor dependencia del software Como resultado, las empresas se enfrentarán a una fuerte presión. y diversos problemas e interrupciones Estos todavía continúan.
IA generativa: ¿amiga o enemiga?
Ingrese a la IA generativa Considerada como un elemento de cambio, la IA generativa sin lugar a dudas ha cambiado la cara del desarrollo de software, pero.–Es importante ser consciente de la complejidad y los riesgos potenciales.
Esto se debe a que las herramientas innovadoras de IA han reducido las barreras para la creación de código y democratizado el desarrollo de software. Los cimientos de nuestro mundo dependiente del software están en peligro. El mantenimiento limitado provoca una afluencia de código de baja calidad. A menudo están plagados de errores y vulnerabilidades que ingresan al sistema. La práctica cada vez más común de hacer que personas sin conocimientos técnicos creen código empeora el problema. Esto se debe a que es posible que no comprendan los complejos matices y las posibles consecuencias del código que crean. La falta de comprensión de la complejidad de la codificación y la necesidad de pruebas rigurosas reduce la calidad del código.
Esta tendencia se evidencia en los crecientes informes de fallas de software. Esto suele estar relacionado con errores de codificación que se pasan por alto y pruebas inadecuadas. Los estudios muestran que cuando las personas con experiencia limitada en programación contribuyen más al código base, El número de errores críticos y vulnerabilidades de seguridad también ha aumentado significativamente. Conclusión– Informe de análisis de riesgos y seguridad de código abierto de 2024 Destaca que casi tres cuartas partes de las bases de códigos comerciales contienen vulnerabilidades de código abierto de alto riesgo. Estas vulnerabilidades aumentan significativamente debido a la participación de desarrolladores menos experimentados.
No sacrifiques la calidad por la velocidad.
Como director ejecutivo de una empresa de tecnología global Entiendo las enormes presiones a las que están sometidas las empresas. cara para poder competir y las presiones resultantes que afectan la ingeniería y… producto Los equipos de IA generativa son una herramienta poderosa que acelera el aumento de la productividad y facilita las tareas repetitivas. El desarrollo es automático. PruebaTambién representa una amenaza para los cimientos del desarrollo de software. También contribuye a una mala calidad del código y aumenta el riesgo de amenazas a la seguridad.
La IA carece de la capacidad de comprender los matices y la intención detrás de arquitecturas de software complejas. Esto puede llevar a elecciones de diseño subóptimas. Además, el código generado por IA a menudo adolece de mala documentación y legibilidad. Esto complica el desarrollo y la depuración futuros. La generación de código automatizada también resulta en un proceso de revisión de código menos riguroso. Esto da como resultado una mayor probabilidad de que errores y vulnerabilidades pasen desapercibidos.
Uso reflexivo de la IA creativa Con sus raíces provenientes de Confianza y Transparenciaconsiderado importante Esto implica comunicar claramente cuándo utilizar la IA, incorporando prácticas responsables. y garantizar que el código impulsado por IA se pruebe exhaustivamente y sea confiable. Este enfoque ayuda a generar confianza en las herramientas de inteligencia artificial entre desarrolladores y usuarios finales. Asegúrese de que la IA mejore la calidad y la integridad del software, en lugar de restarle valor. También es importante asegurarse de utilizar la IA de forma creativa para resolver problemas reales de los clientes. Dar retroalimentación y transparencia a los clientes es importante.
por Entendiendo la IA–Las limitaciones deLos desarrolladores pueden aprovechar al máximo las fortalezas del software y al mismo tiempo minimizar los riesgos. Crear el código que impulsa las aplicaciones y el software que todos conocemos es un proceso complejo y difícil. Esto requiere un enfoque centrado en el ser humano. El desarrollador debe mantener la propiedad del código. Monitorear rigurosamente los resultados y anteponer la calidad
Por ejemplo, como se mencionó Los desarrolladores suelen utilizar IA para generar código y realizar pruebas iniciales.–Sin embargo, esto elimina la necesidad de supervisión humana. Los desarrolladores deben revisar cuidadosamente el código generado por la IA para asegurarse de que cumpla con las mejores prácticas y los estándares de calidad. También realizan pruebas adicionales para detectar cualquier error o ineficiencia que la IA pueda pasar por alto. Pero el producto final sigue siendo robusto y confiable. En última instancia, el éxito de la IA en el desarrollo de software depende del delicado equilibrio entre el indispensable toque humano y la tecnología moderna.
Visión para la industria del software
La clave está en utilizar la IA de forma responsable. Hago un llamado a la industria para que considere cuidadosamente el equilibrio necesario para producir código de calidad con Los desarrolladores humanos trabajan con herramientas impulsadas por IA.A continuación se presentan algunos principios para mantener ese equilibrio.
Es necesario revolucionar el desarrollo de software.
Esto se debe a que el equipo tuvo que lanzar el software rápidamente. Por lo tanto, es necesario incorporar software de calidad desde el principio. Esto debe comenzar desde las etapas preliminares de diseño y planificación. En lugar de hacerlo sólo durante el período de prueba. Esto garantiza que el equipo pueda identificar y mitigar problemas potenciales antes de que se propaguen. Se necesitan pruebas más exhaustivas. Que ahora debe ser más que antes. Esto significa que todos los escenarios posibles deben probarse exhaustivamente. Esto incluye las interacciones entre los componentes. La enorme presión para realizar entregas de manera rápida y rentable crea atajos y compromisos que impactan la base del trabajo de calidad.
Necesitamos una solución integrada y estandarizada, como un enfoque de codificación centralizada y un marco de prueba consistente que priorice tanto el rendimiento como el código de alta calidad. La estandarización ayuda a mantener la coherencia y reducir los errores entre equipos y proyectos. Las soluciones integradas permiten una colaboración perfecta Garantiza que todos los aspectos del ciclo de vida del desarrollo de software Del diseño al uso cumplirá con los más altos estándares
La IA no puede reemplazar la experiencia.
El poder de la IA sí–Minimizar la importancia de un equipo de desarrollo experimentado. Necesitamos utilizar la IA para mejorar los procesos. La IA no reemplaza la toma de decisiones y el pensamiento analítico humanos, sino que puede manejar tareas repetitivas, identificar patrones y sugerir optimizaciones a una escala y velocidad que los humanos por sí solos no pueden igualar. Sin embargo, con una comprensión más profunda del contexto, Objetivos del proyecto efectos a largo plazo resolución creativa de problemas Y las consideraciones éticas que aportan los desarrolladores experimentados son insustituibles. Combinando IA–Con el potencial de la experiencia humana Somos capaces de lograr un equilibrio que aumenta la productividad manteniendo una alta calidad.
Por ejemplo, la IA creativa podría usarse para crear fragmentos cortos de código. Rápidamente o automatizar algunas pruebas. Esto ayudará a acelerar el proceso de desarrollo. Sin embargo, los desarrolladores humanos deben comprobar si hay diferencias en el código generado por la IA. Integración con otros sistemas. y siempre coherente con la arquitectura general del proyecto.
La confianza del cliente es lo más importante.
Generar y mantener la confianza del cliente nunca ha sido más importante. Especialmente con la IA y tanta incertidumbre a su alrededor, escuchar a los clientes es imperativo. Los comentarios de los clientes deben guiar la implementación de la IA, garantizando que las soluciones estén impulsadas por el valor y realmente resuelvan los problemas reales de los clientes. Por ejemplo, considere un chatbot de servicio al cliente impulsado por IA que recopile y analice los comentarios de los clientes. Las empresas pueden encontrarse con usuarios que se sienten frustrados porque los chatbots no pueden manejar preguntas complejas. En respuesta, las empresas pueden entrenar a la IA para que transmita estas preguntas a los agentes humanos más rápidamente. Para garantizar que los clientes reciban una experiencia más satisfactoria mediante la creación Enfoque centrado en el cliente El núcleo de nuestra estrategia de IA es construir relaciones duraderas e impulsar el éxito sostenible en un mercado competitivo mediante la entrega constante de valor.
La revolución ha sucedido.
La industria del software está en un punto de quiebre. Enfrentar la crisis en silencio que requieren atención urgente Como desarrollador, proveedor y líder tecnológico Debemos asegurarnos de que la IA se convierta en el catalizador del progreso. No es un camino hacia el fracaso. Centrarse en la calidad del software no es sólo una elección. Pero también es esencial para proteger el futuro de la tecnología. Nos lo han recordado muchas veces. Enfatiza la necesidad de anteponer la calidad del software. Comprometer este aspecto es un riesgo que no podemos aceptar.
él–Es hora de una revolución en la calidad del software que debe mantener los más altos estándares. Adopte cuidadosamente la integración de la IA y, lo más importante, mantenga la confianza y la seguridad del cliente. Ya sea una empresa o un consumidor. Juntos podemos construir un futuro en el que la tecnología sirva como base sólida y confiable para todos.
