La inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo del desarrollo de software. De acuerdo con el Gartner Magic Quadrant for AI Code Assistants (enlace externo a ibm.com), para 2028, el 90% de los ingenieros de software empresarial emplearán asistentes de código de IA, frente a menos del 14 % a principios de 2024.* Mediante el uso de estas soluciones, los desarrolladores pueden aumentar la eficiencia y superar desafíos comunes, como la gestión de bases de código heredadas complejas, la incorporación de nuevos lenguajes de programación y la incorporación de desarrolladores. 

En 2024, como parte del IBM watsonx Challenge anual, IBM invitó a sus propios empleados a demostrar cómo podían superar estos desafíos empleando IBM watsonx Code Assistant.

Miles de empleados de IBM, que abarcan cientos de equipos de proyectos, experimentaron con las muchas capacidades de watsonx Code Assistant, incluida la explicación de código, la documentación de código, la generación de código y la generación de casos de prueba. El ahorro de tiempo que lograron los equipos no solo desbloqueó nuevas posibilidades en su trabajo, sino que también representó beneficios potenciales para los equipos de desarrollo de todo el mundo.

* Gartner, Magic Quadrant for AI Code Assistants, 19 de agosto de 2024. GARTNER es una marca registrada y una marca de servicio de Gartner, Inc. y/o sus filiales en EE. UU. e internacionalmente y se utiliza aquí con permiso. Magic Quadrant es una marca registrada de Gartner, Inc. y/o sus filiales y se utiliza aquí con permiso. Todos los derechos reservados.

Uno de los equipos ganadores del Desafío watsonx aplicó watsonx Code Assistant a un dilema laboral urgente y logró importantes ganancias de eficiencia. Este pequeño equipo, una mezcla de desarrolladores de productos veteranos y recientemente contratados, heredó más de 50 repositorios de código sin documentar que contenían alrededor de 750 archivos JavaScript. El equipo se enfrentó a la perspectiva de semanas de análisis manual para comprender y documentar adecuadamente la base del código.

Para el desafío, el equipo alimentó 9 archivos que contenían más de 1000 líneas de código en el asistente de IA generativa e impulsó la solución para producir resúmenes de una frase de cada archivo.

Uno de los desarrolladores más nuevos del equipo, Asher Scott, ya estaba usando watsonx Code Assistant para explicar pequeñas piezas de código con éxito, pero no estaba seguro de cómo funcionaría con archivos más grandes. "No teníamos grandes expectativas, pero nos sorprendió gratamente lo bueno que era", dice Scott, y agrega que la solución fue incluso eficaz para explicar la sintaxis avanzada escrita mediante técnicas de programación abreviada. “Me ayudó a llevar mis habilidades al siguiente nivel”.

Cuando el equipo revisó los resúmenes para verificar su precisión, "los encontramos realmente precisos y particularmente precisos para documentar las API", dice Scott.

El veterano compañero de equipo de Scott, Greg Gasper, también experimentó con la capacidad de generación de código de watsonx Code Assistant. La función principal de Gasper no es la programación, pero pudo introducir una instrucción en lenguaje natural en el chat de IA integrado de la solución y generar un script para identificar los archivos que necesitaban documentación. “Le di la vuelta en minutos”, dice Gasper, “y ese código expuso los 750 archivos JavaScript que necesitábamos documentar”.   

Con base en el análisis de archivos similares, el equipo proyecta que los 9 archivos empleados en el desafío tardarían al menos 3 minutos cada uno, en promedio, en revisar y resumir manualmente. Con watsonx Code Assistant, resumieron cada archivo en aproximadamente 12 segundos*. Eso representa un ahorro de tiempo de más del 90 %.

A medida que el equipo aplica watsonx Code Assistant al resto de su base de código, Scott explica que "estamos hablando de un trabajo que llevaría semanas y hacerlo en minutos".

 

*Pruebas internas con ancho de banda y tiempo de respuesta óptimos para watsonx Code Assistant.