En los últimos años, los avances en el aprendizaje profundo han impulsado el interés en usar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) para la generación de código. Varias empresas han creado herramientas que utilizan estos modelos para generar fragmentos de código basados en indicaciones de lenguaje natural. Aunque la Inteligencia Artificial generativa (Gen AI) existe desde la década de 1950, su evolución se aceleró significativamente con la introducción de la arquitectura de redes neuronales Transformer por Google en 2017.
Esta tecnología permitió el entrenamiento a gran escala y el paralelismo, mejorando la capacidad de aprendizaje. En agosto de 2021, OpenAI lanzó Codex, un modelo GPT que traduce lenguaje natural a código y que alimenta Copilot de GitHub. Basado en GPT-3 y ajustado con más de 100 GB de código de repositorios de GitHub, Codex entiende más de 12 lenguajes de programación, como Python, JavaScript, Shell y Go, permitiendo iteraciones más rápidas en juegos, aplicaciones web, software heredado y enseñanza.
En 2022, Replit lanzó Ghostwriter, que ofrece recomendaciones de codificación impulsadas por ML. Su conjunto de datos único se forma observando a programadores experimentados y novatos escribir software para millones de proyectos a nivel granular. La plataforma de Replit rastrea datos en tiempo real de pulsaciones de teclas y clics, cambios a nivel de carácter en archivos y datos de ejecución relacionados con el entorno computacional.
Amazon presentó CodeWhisperer el 23 de junio de 2022, ofreciendo una experiencia de programación en pareja similar a Copilot y Ghostwriter. Más recientemente, el 14 de marzo de 2023, OpenAI lanzó GPT-4, que ahora mantiene el estado del arte en generación de código en el conjunto de datos de referencia HumanEval para tareas de codificación en Python, así como en conjuntos de datos de programación competitiva como Leetcode y Codeforce.
Entre los profesionales que exploran las posibilidades de la inteligencia artificial generativa se encuentran los desarrolladores. La IA generativa puede acelerar la creación de código y ayudar a encontrar soluciones innovadoras. Sin embargo, su uso excesivo o incorrecto puede causar problemas como inseguridad y sesgos. Asesórate con expertos en el tema de Inteligencia Artificial como Codster.
Consejos para el uso de Inteligencia Artificial Generativa para la Programación (Código)
Es crucial que los desarrolladores vean la IA generativa como una herramienta, no como un compañero. A continuación, compartimos unos consejos para que los equipos de desarrollo aprovechen la Inteligencia Artificial generativa de manera segura y efectiva.
- Asegúrate de que la Herramienta esté actualizada y Segura: Primero, asegúrate de que la herramienta de Inteligencia Artificial que uses sea segura y tenga los últimos parches de vulnerabilidad, así como estándares de protección de datos. Da instrucciones claras, concisas y específicas sobre cómo utilizar el código generado y los requisitos de seguridad. Revisa el código para garantizar que se cumplan los estándares en términos de eliminación de sesgos y explicabilidad.
- Cuida la Propiedad Intelectual y los Derechos de Autor: La infracción de propiedad intelectual y derechos de autor es una gran preocupación al usar código generado por IA. La mayoría de los grandes proveedores de IA indemnizan a los usuarios por el uso de IA generativa; si hay problemas de derechos de autor, el proveedor asume la responsabilidad legal. No obstante, la indemnización requiere trazabilidad: el usuario debe poder demostrar que el código proviene de la herramienta de IA generativa.
- Implementa Programas de Seguridad de Aplicaciones (AppSec): No todo el software es igual, por lo tanto, no todos los usos del código generado por Inteligencia Artificial son iguales. Para maximizar el valor del código generado por IA y protegerse contra amenazas de seguridad, las organizaciones deben tener programas de seguridad de aplicaciones bien integrados como parte del ciclo de vida del desarrollo de software. Esto ayuda a gestionar la tolerancia al riesgo y los protocolos de seguridad para cada aplicación mientras se implementa el código.
- Minimiza el Riesgo Usando la IA Generativa como un “Co-Piloto”: La Inteligencia Artificial generativa es un acelerador para las pruebas de seguridad de aplicaciones. Puede escanear bases de código y sugerir remediaciones, reducir el tiempo de existencia de una vulnerabilidad y proponer mejores prácticas. Es de bajo riesgo si se utiliza como un “co-piloto”, es decir, como asistente de un probador de seguridad o desarrollador humano que revisa grandes cantidades de datos (como el código).
- Adoptar el Desarrollo Guiado por Pruebas: Para reducir riesgos, los equipos que usan código de IA deben implementar un desarrollo guiado por pruebas. Antes de empezar a generar código, es crucial que la herramienta de IA genere casos de prueba muy específicos. Esto obliga a arquitectos, ingenieros y desarrolladores a definir claramente los resultados esperados y a establecer estos criterios en los casos de prueba creados por la IA.
- Examinar el Código de IA Igual que el Escrito por Humanos: Las herramientas de generación de código de Inteligencia Artificial pueden incrementar considerablemente el volumen de código que los desarrolladores pueden crear. Sin embargo, estas herramientas deben someterse a un escrutinio tan riguroso como el aplicado al código humano para evitar acumular deuda técnica y necesidad de rehacer trabajos.
- Aplicar Controles Estrictos en Construcciones con IA Generativa: Es crucial que los equipos de desarrollo mantengan una vigilancia constante y apliquen controles estrictos a cualquier creación con IA generativa para explorar con seguridad nuevas aplicaciones empresariales. Esto es vital para prevenir la divulgación accidental de información sensible que podría resultar en brechas de seguridad y fallos de cumplimiento.
- Evaluar Riesgos y Experiencia del Usuario: Los equipos más estratégicos en el uso de IA generativa consideran cómo mejorar la productividad con un enfoque en seguridad desde el principio. Aquellas empresas que actúan como enlace entre diferentes plataformas tienen una ventaja al equilibrar los riesgos y la experiencia del usuario, facilitando la integración y análisis de datos para generar insights valiosos.
- Abordar Posibles Falencias de Conocimiento o Contexto: Al utilizar Inteligencia Artificial generativa para la creación de código, es fundamental adherirse a los principios de la artesanía moderna del software y usar herramientas de análisis de código para prevenir problemas de seguridad. Es crucial no implementar el código sin una revisión humana exhaustiva, considerando posibles deficiencias en el conocimiento o el contexto.
- Realizar Auditorías de Seguridad Regularmente: Es crucial realizar auditorías de seguridad regularmente al código generado por IA, entendiendo lo generado para asegurar que cumpla con los estándares de cumplimiento y mitigar riesgos en los ambientes de producción.
Si quieres conocer más acerca del tema, así como maneras en que se pueda implementar en el departamento de tu empresa, te recomendamos acercarte a expertos en el tema para recibir la ayuda que necesitas para implementar la Inteligencia Artificial Generativa en tu empresa.
