La Inteligencia Artificial y su impacto en el desarrollo y la consultoría tecnológica

La Inteligencia Artificial y su impacto en el desarrollo y la consultoría tecnológica

Estamos viviendo momentos complicados con la gestión del talento en el mundo digital.

21 Jul 2021

Cada vez es más complicado encontrar talento necesario para transformar las compañías, y tal y cómo mensualmente analizamos en el índice de Talento Digital que nuestra fundación pública mensualmente https://www.fundacionvass.org/investigacion/ , el déficit es cada vez más grande.

Éste déficit unido a que la irrupción de la Inteligencia Artificial en el mundo del desarrollo y la programación, con herramientas o iniciativas como GitHub Copilot, va a tener sin duda un gran impacto en el negocio de la consultoría tecnológica y va a transformar el modelo de servicio, la forma y velocidad para desarrollar los proyectos o los profesionales necesarios dentro del mundo del desarrollo. La evolución cada vez más rápida de la IA plantea un nuevo escenario con nuevos retos y que llevará a las compañías a transformarse y mirar hacia un futuro que cada vez se encuentra más cerca y quizás, quién sabe, nos permita apoyarnos en éstas tecnologías para gestionar el déficit de Talento.

El impacto de la IA en la codificación

La Inteligencia Artificial tendrá, como decíamos, un gran impacto sobre muchas de las áreas de desarrollo dentro de las compañías. Alguno de los cambios más relevantes que ya comienzan a darse gracias a la asistencia de esta tecnología a los desarrolladores son:

Cambios en los servicios de mantenimiento de aplicaciones

La Inteligencia Artificial permitirá pasar a un modelo más inteligente en el que se pueden automatizar muchas de las actividades del servicio de mantenimiento de software, tanto a nivel de detección de problemas como de entendimiento de las necesidades o de aplicación de la codificación necesaria para los cambios solicitados.

Es decir, dentro de un sistema de mantenimiento basado en tickets o peticiones de incidencias, cambios funcionales, etc., se identificarán en primer lugar las distintas fases por las que pasa cada ticket. Estas serán cuatro:

  • Detección de una petición o un error. En primer lugar deberá de reconocerse o bien que alguien ha hecho una petición de un cambio en un software, o bien que un sistema de monitorización ha detectado un problema (algo que ya es posible gracias a la robotización).
  • Entendimiento de la necesidad. Una vez detectada, la Inteligencia Artificial debería de reconocer tanto las señales del sistema de monitorización como las solicitudes realizadas en lenguaje natural (Ej. “Quiero cambiar el botón rojo por uno azul). Para ello, además, podrá tener las incidencias categorizadas en función de naturaleza, simplificando así el proceso.
  • Toma de una decisión sobre cómo resolverla. Una vez se ha comprendido la necesidad, esto deberá de pasar a un motor de decisión que decida si los cambios se hacen de forma autónoma, asistida o lo tienen que hacer directamente las personas de mantenimiento.
  • Ejecución de la resolución. En el caso de la versión asistida, la Inteligencia Artificial (con herramientas como GitHub Copilot) propondrá los cambios que deberán de ser aprobados por el equipo de desarrollo. En un futuro, la tecnología podría llegar hasta el punto de hacerlo de manera autónoma, a través de un sistema de despliegue automático y sin necesidad de que ninguna persona intervenga.
  • Notificación de que el problema o petición se ha resuelto a las personas interesadas para poder cerrar el ticket o incidencia.

Cambios en los servicios de operación

Gracias a la Inteligencia Artificial podrá automatizarse el ciclo de vida de los servicios de operación, a través del entendimiento, la robotización y la realización de cambios de forma asistida o autónoma. Como comentábamos en el punto anterior, nos encontramos en un momento en el que la asistencia a los desarrolladores ya es una realidad, pero aún habrá que esperar para llegar hasta el desarrollo autónomo de ciertas actividades repetitivas o con poca variabilidad. A día de hoy sigue siendo imprescindible la intervención y revisión humanas.

Cada vez es más complicado encontrar talento necesario para transformar las compañías, y tal y cómo mensualmente analizamos en el índice de Talento Digital que nuestra fundación pública mensualmente, el déficit es cada vez más grande.

Embedded

Incremento de la velocidad de desarrollo de proyectos

Las herramientas de Inteligencia Artificial para asistir a los desarrolladores darán lugar a una aceleración del Time to Market, gracias al aumento de la productividad de los equipos y la eliminación o reducción de las tareas más repetitivas o de menos valor.

Aceleración de la preparación de nuevos desarrolladores

Una gran ventaja que permitirá a las consultorías ganar en eficiencia será la de poder atraer un talento menos especializado y hacerlo rentable y competitivo. Aunque el conocimiento del especialista seguirá siendo fundamental, no lo será en todas las áreas o tareas, ya que algunas actividades estarán automatizadas. Además, gracias a la asistencia de la IA se logrará aumentar la rentabilidad de los equipos de desarrollo que estarán preparados antes gracias a su apoyo.

Todo esto dará lugar a empresas más escalables, efectivas y eficientes, pero también a una serie de retos e incertidumbres de cara al futuro.

Los retos de la Inteligencia Artificial

A la hora de utilizar la Inteligencia Artificial en el desarrollo y la programación se plantean tres retos o cuestiones principales:

  • Ética y sesgos. Llegado el momento, es importante plantearse cómo va a impactar una inteligencia basada un aprendizaje que no está controlado y que puede tener sesgos en función de quién desarrolló determinado algoritmo o cómo se entrenó.
  • Seguridad. El resultado de este tipo de soluciones autónomas está muy basado en garantizar la seguridad, pero si aprende de escenarios no seguros es posible que genere código no seguro.
  • Propiedad intelectual. A nivel de propiedad intelectual resulta complejo definir de dónde puede aprender la IA o a quién pertenecen los códigos que ésta genera.

Estos serán tres planteamientos que habrá que resolver de cara a un avance sólido de este tipo de tecnologías.

El futuro dela IA en la programación

Estamos asistiendo a una etapa en la que los nuevos lenguajes de programación aparecen cada vez de forma más rápida, al igual que lo hacen las tecnologías. Esto se traduce en todo un reto para consultorías y clientes en el trabajo por pasar de lenguajes que se quedan obsoletos haca los nuevos lenguajes con mayores capacidades y para las que sea sencillo encontrar desarrolladores (algunos lenguajes, al caer en desuso, pierden también adeptos y resulta difícil encontrar personas que los manejen). Estas migraciones suponen un gran esfuerzo a nivel organizativo y de personal, pero gracias a las soluciones de Inteligencia Artificial este tipo de migraciones podría hacerse mucho más sencillo, de una forma automática o semiautomática. Las compañías deben de evolucionar al mismo ritmo que evoluciona la tecnología y el talento y la automatización cada vez más profunda será sin duda una de las claves para el futuro.

Desde VASS ya estamos trabajando en todo esto, entendiendo las aplicaciones de las nuevas herramientas y desarrollando nuestro modelo de codificación inteligente: “Int3llig3nt Q0ding ”. Esto nos permitirá acompañar a nuestros clientes en un camino de innovación que nunca termina y que busca ofrecer los mayores beneficios para las compañías.

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