Era tarde por la noche, y Satya, una desarrolladora senior de R Systems, se sentó en su escritorio, equilibrando una taza de chai en una mano y su portátil en la otra. Después de un largo día jugando con el trabajo y las responsabilidades familiares –ayudando a su hija con las tareas domésticas, preparando la cena y asegurándose de que todo en casa estuviera en orden– finalmente se estableció para hacer frente a una compleja función en una compleja arquitectura de microservicios. Tradicionalmente, la programación en pareja involucraba a dos desarrolladores que trabajaban juntos, uno escribiendo código mientras que el otro revisaba.GitHub Copilot, un programador en pareja de IA, lleva este concepto a un nivel completamente nuevo.Con sugerencias en tiempo real y completación de código consciente del contexto, acelera el desarrollo, reduce la carga cognitiva y mejora la calidad del código. A pesar de su poder, la IA no es un sustituto para los desarrolladores humanos.No puede reemplazar la creatividad, la toma de decisiones arquitectónicas o la resolución de problemas profundos.Lo que hace es empoderar a los desarrolladores para ser más productivos, creativos y eficientes. Las futuras iteraciones de Copilot y herramientas similares se integrarán aún más profundamente con las tuberías CI/CD, las pruebas automatizadas y el desgaste predictivo.  Las empresas que integran la IA en sus procesos de ingeniería de software serán las que liderarán la innovación en la próxima década. «RR» «RR» Ella escribió un comentario:   Casi mágicamente, Copilot llenó la función en segundos. "Implementar una función para validar la entrada de los usuarios y sanitar los caracteres especiales." "Implementar una función para validar la entrada del usuario y sanitar los caracteres especiales." El ascenso del desarrollo impulsado por la IA Han pasado los días en que los desarrolladores pasaron horas buscando Stack Overflow o excavando documentación obsoleta.La llegada de herramientas de IA como GitHub Copilot, Tabnine y ChatGPT ha transformado la forma en que escribimos código. En R Systems, donde la transformación digital es el núcleo de nuestro ethos, continuamente exploramos soluciones impulsadas por la IA que mejoran la productividad del desarrollador. AI no se trata sólo de automatización, sino de aumentar la capacidad humana, permitiendo a los ingenieros centrarse en resolver problemas de negocios reales en lugar de quedar atrapados en las heridas de la sintaxis y el código de boilerplate. AI como un programa de pareja Los equipos de ingeniería de R Systems han visto beneficios tangibles.Durante un proyecto reciente que involucra una migración de sistemas legados, Copilot sugirió consultas SQL optimizadas e integraciones de API eficientes, reduciendo significativamente el tiempo de desarrollo.En lugar de pasar horas refinando consultas, nuestros desarrolladores podrían centrarse en la optimización del rendimiento y la lógica empresarial. Reducción de la fatiga del desarrollador & Cambio de contexto Uno de los mayores asesinos de la productividad en el desarrollo de software es el cambio de contexto.Cuando los desarrolladores cambian constantemente entre las ideas, la documentación y los foros, pierden tiempo de foco precioso. Tome, por ejemplo, explicaciones de código alimentado por IA. Si un desarrollador se encuentra con un patrón complejo de regex que no escribieron, en lugar de diseccionarlo manualmente, pueden pedir a una herramienta de IA que lo explique en inglés simple. Calidad y seguridad: el papel de la IA en la escritura de código más seguro La IA no se trata sólo de velocidad, sino también de escribir un código mejor y más seguro.En R Systems, la seguridad es una prioridad máxima, y las herramientas de IA ayudan a los desarrolladores a capturar vulnerabilidades temprano. Por ejemplo, al implementar la lógica de autenticación, Copilot sugiere las mejores prácticas para prevenir las inyecciones de SQL y los ataques XSS.El código impulsado por la IA evalúa posibles vulnerabilidades de seguridad, asegurando que las aplicaciones no solo sean funcionales sino también resilientes contra las amenazas cibernéticas. La sinergia humano-IA En R Systems, abrazamos esta sinergia.Nuestros equipos aprovechan las herramientas impulsadas por la IA mientras mantienen la supervisión humana para garantizar que la calidad del código, la innovación y la toma de decisiones estratégicas permanezcan primordiales.El futuro no se centra en la sustitución de los desarrolladores por IA, sino en los desarrolladores que aprovechan la IA para superar a los que no lo hacen. El futuro de la IA en el desarrollo de software Para las organizaciones que están pasando por una transformación digital, como R Systems, adoptar el desarrollo impulsado por la IA no es opcional, es una necesidad de seguir adelante. Conclusiones Mientras Satya se comprometía con su código y lo empujó al repositorio, reflexionó sobre hasta dónde había llegado el desarrollo de software. En R Systems, no solo nos estamos adaptando a este cambio, sino que lo estamos liderando.La IA está redefiniendo la productividad de los desarrolladores, y aquellos que la abrazan formarán el futuro del desarrollo de software. El código puede no escribirse por sí solo, pero con la IA, se está acercando bastante.     Este artículo por   colocado como un corredor-up en Round 1 de R Systems Blogbook: Capítulo 1. Gangumolu Satyasri Este artículo por   colocado como un corredor en la Ronda 1 de R Systems Blogbook: Capítulo 1. Gangumolu Satyasri Gangumolu Satyasri

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

El código que se escribió: Cómo la IA está redefiniendo la productividad de los desarrolladores de Gangumolu Satyasri

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

La fuga rápida del sistema Claude Sonnet 3.5: un análisis forense

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

La fuga rápida del sistema Claude Sonnet 3.5: un análisis forense

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps