Revisión de código de IA

La revisión de código de IA es el uso de herramientas y técnicas de inteligencia artificial (IA) para ayudar a revisar el código en cuanto a calidad, estilo y funcionalidad.

El proceso automatizado utiliza modelos de machine learning (ML) para identificar incoherencias con los estándares de codificación y detectar problemas de seguridad y vulnerabilidades.

Las herramientas de revisión de código de IA suelen ofrecer sugerencias o incluso correcciones automatizadas, lo que ayuda a los desarrolladores a ahorrar tiempo y mejorar la calidad del código. Pueden integrarse en entornos de desarrollo y sistemas de control de versiones para facilitar las prácticas de integración y entrega continuas (CI/CD). Algunos ejemplos de estas herramientas son GitHub Copilot, DeepCode, SonarQube y What the Diff.

El panorama siempre cambiante del desarrollo de software exige una base de código de alta calidad. Por lo tanto, los equipos recurren cada vez más a los repositorios de código abierto para acelerar los proyectos y necesitan gestionar los cambios de código de manera eficaz.

La IA desempeña un papel transformador en la revisión del código, ya que el enfoque está transformando la forma en que los desarrolladores mantienen la calidad del código y, en última instancia, apoyan el próspero ecosistema del desarrollo de software. La revisión de códigos con IA es un enfoque innovador que puede utilizar la IA generativa para mejorar el proceso tradicional de revisión del código.

Con la capacidad de aprender de grandes cantidades de código abierto, los sistemas de IA pueden reconocer patrones, señalar posibles errores y sugerir mejoras, fomentando una cultura de colaboración y mejora continua.

Hay cuatro componentes clave para la revisión del código de IA que desempeñan un papel crucial.¹

• Análisis de código estático

• Análisis de código dinámico

• Sistemas basados en reglas

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN) y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)

Este es un método que analiza el código fuente antes de ejecutar un programa. El propósito y el principal beneficio es identificar problemas o errores antes de ejecutar. El análisis estático del código puede detectar errores en una fase temprana, identificar problemas de seguridad y mejorar la capacidad de mantenimiento, lo que lo convierte en un componente crucial del proceso de revisión del código..

Las herramientas de análisis de código estático pueden analizar el código fuente a nivel de lenguaje de programación, lo que lo hace especialmente útil para bases de código más complejas. Con las herramientas adecuadas, el análisis estático de código puede escanear miles de líneas de código en cuestión de segundos, ahorrando a las empresas un tiempo y unos recursos preciosos. Una vez realizado el análisis estático del código, los algoritmos de IA pueden utilizar esta información para recomendar mejoras o nuevas líneas de actuación.

A diferencia del análisis de código estático, el análisis de código dinámico está diseñado para probar el código o ejecutar la aplicación en busca de posibles problemas o vulnerabilidades de seguridad. El beneficio de este método es que puede comprobar si hay problemas mientras el software se está ejecutando y encontrar problemas que podrían no detectarse cuando el código es estático.

El análisis dinámico de código también se conoce como pruebas dinámicas de seguridad de aplicaciones (DSAT). Estas herramientas DSAT disponen de un diccionario de vulnerabilidades conocidas que buscan cuando se ejecuta una aplicación. A continuación, estas herramientas analizan las respuestas a las entradas y registran cualquier problema. Las herramientas de análisis dinámico de código pueden aportar tranquilidad a los desarrolladores al encontrar cuellos de botella en el rendimiento y vulnerabilidades de seguridad mucho antes de que una aplicación esté disponible para los clientes.

Este sistema informático utiliza reglas predefinidas y buenas prácticas para el análisis de código. El beneficio de este método es que aplica lógica a los datos de entrada para llegar a una conclusión y juega un papel clave en el proceso de revisión del código en general. Las reglas ayudan a garantizar que el código cumpla con los estándares del sector y se adhiera a las directrices de la empresa.

Este sistema basado en reglas establece una base consistente para el análisis de código y puede proporcionar a los equipos de desarrollo una fuente confiable de análisis de código. Una herramienta como Linters examina el código en busca de errores de sintaxis o desviaciones de un estilo de codificación concreto y puede corregir la aplicación, ayudando a garantizar una buena calidad del código.

Los modelos de PLN, entrenados en grandes conjuntos de datos de código, constituyen el corazón de la revisión de código de IA. Estos modelos son cruciales para la revisión del código de IA, ya que aprenden a reconocer patrones en el código que podrían indicar problemas o ineficiencias. El objetivo es que, si se usa con el tiempo, el PNL comience a detectar mejor los errores y a hacer recomendaciones más detalladas.

Por otra parte, los LLM como GPT-4 están empezando a incorporarse a las herramientas de revisión de código. Los LLM son capaces de entender la estructura y la lógica del código a un nivel más complejo que las técnicas tradicionales de machine learning. El método LLM puede identificar anomalías y errores más matizados, lo que contribuye a una revisión más exhaustiva del código.

watsonx Code Assistant: la solución watsonx Code Assistant utiliza IA generativa para acelerar el desarrollo manteniendo los principios de confianza y seguridad. Con watsonx Code Assistant, los desarrolladores pueden reducir los errores, minimizar la curva de aprendizaje y crear código de calidad mediante la generación, la comparación y la modernización de códigos.

Codacy: Codacy ofrece revisiones automatizadas de código compatibles con lenguajes como JavaScript y Python, lo que ayuda a los desarrolladores a mantener la calidad del código en todos sus proyectos. El proceso de incorporación está diseñado para integrarse a la perfección en los flujos de trabajo de software, lo que permite a los equipos detectar los problemas en una fase temprana.

DeepCode: DeepCode utiliza la IA para analizar el código en tiempo real, proporcionando conocimientos que se pueden ejecutar para los proyectos de código abierto. Esta herramienta mejora la experiencia de incorporación de los nuevos desarrolladores al identificar los escollos más comunes y promover las mejores prácticas en ingeniería de software.

Bito AI: Bito AI se centra en agilizar la incorporación de los equipos de ingeniería de software con su interfaz intuitiva y las revisiones de código con IA. Puede proporcionar feedback inmediato y recomendaciones que se puede ejecutar y ayudar a los nuevos miembros del equipo a adaptarse rápidamente a los estándares y buenas prácticas de codificación de la empresa.

PullRequest: PullRequest ofrece tanto conocimientos impulsados por la IA como experiencia humana, lo que facilita un proceso de incorporación fluido para los equipos de ingeniería de software. La plataforma fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos para animar a los desarrolladores más noveles a aprender de los revisores con experiencia del cliente.

Coderabbit: Coderabbit es una plataforma de revisión de códigos de IA que utiliza herramientas de IA para realizar análisis y feedback claros. Ofrece revisiones similares a las humanas y es personalizable, ya que funciona con todos los lenguajes de programación.

La revisión de código con IA puede ofrecer muchas ventajas diferentes a una organización y a su equipo de desarrollo, entre ellas:

• Eficiencia
• Coherencia
• Detección de errores
• Aprendizaje mejorado

Una de las principales ventajas de la revisión del código de la IA es la eficiencia. Un proceso tradicional de revisión de código puede llevar bastante tiempo y también consumir muchos recursos. Con la revisión automática del código, como la IA, el proceso se puede realizar en unos instantes. Cada método de revisión del código de IA discutido anteriormente es una parte crucial del proceso de desarrollo de aplicaciones de principio a fin.

Un ejemplo de este beneficio es IBM watsonx Code Assistant for Z. Este producto asistido por IA generativa se creó para acelerar el ciclo de vida de las aplicaciones de mainframe y agilizar la modernización, haciéndola más eficiente y rentable. Los desarrolladores pueden refactorizar automáticamente los elementos seleccionados, optimizar el código y modernizar con la transformación de COBOL a Java.²

Los miembros humanos del equipo de revisión de código pueden verse afectados por influencias externas, como el cansancio o los prejuicios, lo que puede dar lugar a revisiones incoherentes. La IA es capaz de analizar el código de forma precisa y coherente, independientemente de su cantidad o complejidad, lo que lo convierte en un beneficio clave de la revisión del código de la IA. La revisión del código es un proceso que lleva mucho tiempo y que, si se utiliza correctamente, puede beneficiarse de tecnologías avanzadas como las herramientas de IA generativa.

Un ejemplo de coherencia es el modelo Granite de IBM, que se entrenó en una gran base de código que consta de 115 lenguajes de programación y 1,63 billones de tokens. El método de revisión de código de IA es sencillo y se entrena en varios conjuntos de datos. Además, los modelos Granite utilizados en la formación se someten a un proceso de revisión de gobierno, riesgo y cumplimiento (GRC) diseñado.

Dado que las herramientas de revisión de código con IA se basan en la tecnología, son muy eficaces para detectar en tiempo real errores profundos que a menudo se pasan por alto en la revisión manual, como los olores de código. A veces se pasan por alto porque son sutiles o sólo se producen en determinadas condiciones, a menos que se sometan a ciertos métodos de revisión del código.

Un ejemplo es que IBM Research ha mejorado su plataforma IBM AIOps Insights para aumentar la velocidad a la que los expertos en TI encuentran una solución a un problema informático. Gracias a la potencia de los LLM y la IA generativa, AIOps Insights puede recopilar datos del entorno de TI de un cliente y encontrar correlaciones en los datos para identificar posibles problemas.

Una beneficio de la revisión de código de IA es que puede ser una valiosa oportunidad de aprendizaje para los desarrolladores que buscan mejorar sus habilidades de codificación a largo plazo. Un gran beneficio para la IA es que proporciona a los desarrolladores muchos feedback y recomendaciones que, en última instancia, pueden cambiar los flujos de trabajo de desarrollo y ayudar a garantizar que los desarrolladores aprendan a producir código de calidad.

A partir del ejemplo anterior, IBM AIOps Insights puede reunir los conocimientos humanos y la codificación con IA. Con la ayuda de un módulo de corrección inteligente, un desarrollador puede tomar las medidas necesarias para rastrear las causas de una ralentización o un problema técnico del sistema. Esto elimina la necesidad de que un desarrollador escriba su propio guión para llevar a cabo la corrección.

Los desarrolladores podrían depender demasiado de las herramientas de IA para agilizar los procesos de revisión del código, lo que llevaría a reducir el énfasis en la experiencia personal y el pensamiento crucial. Esta confianza puede provocar una deuda técnica descontrolada, puesto que los desarrolladores pasan por alto cuestiones más profundas que requieren la supervisión humana.

Una forma de superar estos desafíos es establecer normas éticas para el proceso de revisión del código y asegurarse de que todos los desarrolladores cumplen con estas normas. Las organizaciones deben establecer límites para evitar usos indebidos e intentar encontrar un equilibrio entre ética y rapidez. Lo más importante es que el elemento humano sigue siendo el factor más importante en la revisión del código y la IA solo aumenta los procesos.

Las herramientas de IA suelen tener problemas con el contexto específico de un proyecto, incluidas las complejidades de las API y la arquitectura en general. Esta falta de comprensión del contexto puede llevar a una validación inadecuada de la calidad del código y a perder oportunidades de optimización que se alinean con los objetivos del proyecto.

Cuando hay grandes cantidades de datos, es importante utilizar conjuntos de datos de formación que sean diversos y representen a todos los grupos a los que la organización intenta dirigirse. Otra forma de superar estas limitaciones es comprobar regularmente el sistema de IA para ver si hay sesgos mediante la monitorización automatizada y establecer directrices estrictas para que la IA generativa las siga.

Los sistemas de revisión de código por IA pueden generar falsos positivos, al marcar incorrectamente el código como problemático, o falsos negativos, al pasar por alto defectos reales. Estas imprecisiones pueden complicar el proceso de revisión de código, lo que lleva a una pérdida de tiempo en correcciones innecesarias o problemas no resueltos que contribuyeron a aumentar la deuda técnica.

Una posible solución a este desafío es utilizar algoritmos de ML para monitorizar grandes cantidades de datos y dedicar tiempo a aprender cómo se comportan cada métricas. Cuando hay una línea de base a la que referirse, puede reducir los resultados falsos y, en última instancia, ayudar a los desarrolladores a ajustar los niveles de gravedad de los falsos negativos. Por otra parte, una forma de superar este reto de revisión del código de IA es volver a entrenar el modelo con el mismo conjunto de datos, pero modificando los valores de salida para que se ajusten mejor a los resultados anteriores.

Comenzar con la revisión de código de IA puede mejorar significativamente un proceso de desarrollo de software al ayudar a los equipos a mantener una alta calidad y eficiencia del código. Hay algunos pasos generales para integrar eficazmente las herramientas impulsadas por IA en un flujo de trabajo de revisión de código empresarial.³

1. Elegir la herramienta de revisión de código de IA adecuada: para empezar, seleccione una herramienta de revisión de código de IA que se adapte a las necesidades de la organización. Muchas de las opciones populares ofrecen varias características, incluida la compatibilidad con múltiples lenguajes de programación y la integración con los flujos de trabajo existentes. Las organizaciones deben buscar herramientas que proporcionen métricas para evaluar la calidad del código, como la complejidad del código, los índices de duplicación y el cumplimiento de las normas de codificación. Estas métricas ayudan a una organización a establecer puntos de referencia para su proceso de desarrollo.
    

2. Establecer la incorporación y la configuración: una vez elegida una herramienta, el siguiente paso es la incorporación del equipo. Esto requiere una documentación clara y sesiones de formación para familiarizar a todos con las características y capacidades de la herramienta. Las organizaciones necesitan configurar herramientas para alinearse con los estándares de codificación y los requisitos específicos del proyecto, lo que puede incluir la configuración de reglas o umbrales personalizados para métricas específicas.
    

3. Incorporar IA en el proceso de revisión: el siguiente paso es integrar la herramienta de IA en el proceso de revisión de código existente de la organización. La IA genera comentarios de revisión basados en su análisis, destacando posibles problemas y sugiriendo mejoras. Este proceso no solo agilizará el proceso de revisión, sino que también permitirá a los desarrolladores aprender de los feedback a lo largo del tiempo.
    

4. Utilizar métricas para impulsar mejoras: las organizaciones deben tomar la información de la revisión del código de IA y utilizar esas métricas para realizar un seguimiento del rendimiento del equipo. Mediante el seguimiento de las tendencias en la calidad del código a lo largo del tiempo, los equipos de desarrollo pueden señalar áreas de mejora. Además, los equipos pueden utilizar esta información durante las reuniones de equipo y generar ideas sobre cómo abordar los problemas recurrentes y mejorar las prácticas de codificación.
    

5. Equilibrar la inteligencia artificial y la visión humana: las herramientas de revisión de código impulsadas por IA pueden mejorar considerablemente el proceso de revisión del código, pero es esencial equilibrar el feedback automático con la visión humana. Las organizaciones deberían animar a los miembros del equipo a revisar el feedback generado por la IA y a ofrecer sus propios puntos de vista. Este enfoque colaborativo puede reforzar el proceso de reseñas y también fomentar una cultura de aprendizaje y mejora continua por parte de los miembros del equipo.