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 busca de calidad, estilo y funcionalidad.

El proceso automatizado emplea modelos de machine learning (ML) para identificar inconsistencias con los estándares de programación y detectar problemas de seguridad y vulnerabilidades.

Las herramientas de comentarios de código de IA a menudo proporcionan sugerencias o incluso arreglos automatizadas, lo que ayuda a los desarrolladores a ahorrar tiempo y mejorar la calidad del código. Se pueden integrar en entornos de desarrollo y sistemas de control de versiones para facilitar las prácticas de integración continua y entrega continua (CI/CD). Algunos ejemplos de estas herramientas son GitHub Copilot, DeepCode, SonarQube y What the Diff.

El escenario 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 de 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 de desarrollo de software. La revisión de código de IA es un enfoque innovador que puede utilizar IA generativa para mejorar el proceso tradicional de revisión de código.

Con la capacidad de aprender de grandes cantidades de código abierto, los sistemas de IA pueden reconocer patrones, marcar 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 de 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 principal beneficio es identificar problemas o errores antes de ejecutar. El análisis de código estático puede encontrar errores de forma temprana, identificar problemas de seguridad y mejorar la capacidad de mantenimiento, lo que lo convierte en un componente crucial del proceso de revisión de 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 de código estático puede escanear miles de líneas de código en segundos, ahorrando a las compañías tiempo y recursos valiosos. Una vez que se realiza el análisis de código estático, los algoritmos de IA pueden tomar esta información para recomendar mejoras o un nuevo curso de acción.

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 probar si hay problemas mientras el software se está ejecutando y encontrar problemas que podrían no detectar cuando el código es estático.

El análisis de código dinámico también se conoce como prueba dinámica de seguridad de aplicaciones (DSAT). Estas herramientas DSAT tienen un diccionario de vulnerabilidades conocidas que se deben buscar cuando se ejecuta una aplicación. Luego, estas herramientas analizan las respuestas a las entradas y registran cualquier problema. Las herramientas de análisis dinámico de código pueden brindar tranquilidad a los desarrolladores al encontrar cuellos de botella de rendimiento y vulnerabilidades de seguridad mucho antes de que una aplicación esté disponible para los clientes.

Este sistema informático emplea reglas predefinidas y mejores 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 de la industria y se adhiera a las pautas de la compañía.

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 programación particular y puede corregir la aplicación, lo que ayuda a garantizar una buena calidad del código.

Los modelos de NLP, capacitados 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 emplean con el tiempo, los PLN comenzarán a mejorar en la detección de errores y en la elaboración de recomendaciones más detalladas.

Por otra parte, los LLM, como GPT-4, están empezando a incorporarse a las herramientas de revisión de código. Los LLM pueden comprender la estructura y la lógica del código en 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 de código más exhaustiva.

watsonx Code Assistant™: La solución watsonx Code Assistant utiliza AI generativa para acelerar el desarrollo mientras se mantienen los principios de confianza y seguridad. Con watsonx Code Assistant, los desarrolladores pueden reducir errores, minimizar la curva de aprendizaje y crear código de calidad a través de la generación de código, la coincidencia de código y la modernización del código.

Codacy: Codacy ofrece revisiones de código automatizadas que admiten 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 integrar perfectamente en los flujos de trabajo de software, lo que permite a los equipos detectar problemas a tiempo.

DeepCode: DeepCode emplea IA para analizar el código en tiempo real, proporcionando insights procesables para proyectos de código abierto. Esta herramienta mejora la experiencia de incorporación para los nuevos desarrolladores al identificar errores comunes y promover las mejores prácticas en ingeniería de software.

IA Bito: La IA Bito se centra en agilizar la incorporación de equipos de ingeniería de software con su interfaz intuitiva y comentarios impulsados por IA. Puede proporcionar feedback inmediato y recomendaciones aplicables en la práctica, y ayudar a los nuevos miembros del equipo a adaptar rápidamente a los estándares y mejores prácticas de programación de la compañía.

PullRequest: PullRequest ofrece ambos insights impulsados por IA y experiencia humana, lo que facilita un proceso de incorporación sin problemas para los equipos de ingeniería de software. La plataforma fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos para alentar a los desarrolladores más nuevos a aprender de las experiencias de los revisores.

Coderabbit: Coderabbit es una plataforma de revisión de código de IA que utiliza herramientas de IA para producir análisis y feedback clara. Ofrece comentarios similares a las humanas y es personalizable ya que funciona con todos los lenguajes de programación.

La revisión de código impulsada por IA puede ofrecer muchos beneficios diferentes para una organización y su equipo de desarrollo, que incluyen:

• Eficiencia
• Coherencia
• Detección de errores
• Aprendizaje mejorado

Uno de los principales beneficios de la revisión de código de IA es la eficiencia. Un proceso tradicional de revisión de código puede llevar bastante tiempo y también puede requerir muchos recursos. Con la revisión automatizada de código, como la IA, el proceso se puede realizar en unos momentos. Cada método de comentarios de código de IA discutido anteriormente es una parte crucial de un 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 AI generativa se creó para acelerar el ciclo de vida de las aplicaciones de mainframe y agilizar la modernización, haciéndola más eficiente y más 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 ver afectados por influencias externas, como la fatiga o los sesgos, que pueden dar lugar a comentarios incoherentes. La IA es capaz de analizar el código de forma precisa y coherente, independientemente de la cantidad o complejidad, lo que lo convierte en un beneficio clave de la revisión de código de AI. La revisión de código es un proceso que requiere mucho tiempo y que puede obtener beneficio de tecnología avanzada, como las herramientas de AI generativa, si se emplea correctamente.

Un ejemplo de consistencia es el modelo Granite de IBM, que fue entrenado sobre 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 está capacitado en varios conjuntos de datos. Además, los modelos Granite empleados en el entrenamiento se someten a un proceso diseñado de revisión de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC).

Debido a que las herramientas de revisión de código impulsadas por IA se basan en la tecnología, son muy efectivas para detectar errores profundos en tiempo real que muchas veces se pasan por alto mediante la revisión manual, como los olores de código. A veces se pasan por alto porque son sutiles o solo ocurren en ciertas condiciones, a menos que se ejecuten a través de ciertos métodos de revisión de código.

Un ejemplo es que IBM Research mejoró su plataforma IBM AIOps Insights para aumentar la velocidad a la que los expertos en TI encuentran una solución a un problema de TI. A través del poder de los LLM y la IA generativa, los insights de AIOps pueden recopilar datos del entorno de TI de un cliente y encontrar correlaciones en los datos para identificar posibles problemas.

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

A partir del ejemplo anterior, IBM AIOps Insights puede reunir los insights humanos y la programación impulsada por 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 con el sistema. Esto elimina la necesidad de que un desarrollador escriba su propio script para llevar a cabo la corrección.

Los desarrolladores se pueden volver demasiado dependientes de las herramientas de IA para agilizar los procesos de revisión de código, lo que lleva a un menor énfasis en la experiencia personal y el pensamiento crítico. Esta dependencia puede generar una deuda técnica sin control, ya que los desarrolladores pasan por alto problemas más profundos que requieren supervisión humana.

Una forma de superar estos desafíos es establecer estándares éticos para el proceso de revisión de código y asegurarse de que todos los desarrolladores cumplan con estas reglas. Una organización debe establecer límites para evitar cualquier uso indebido y tratar de lograr un equilibrio entre la ética y la velocidad. Lo más importante es que el elemento humano sigue siendo el factor más importante en la revisión de código y la IA solo está aumentando los procesos.

Las herramientas de IA suelen tener dificultades con el contexto específico de un proyecto, incluidas las complejidades de las API y la arquitectura general. Esta falta de comprensión contextual puede dar lugar a una validación inadecuada de la calidad del código y a la pérdida de oportunidades de optimización que se ajusten a los objetivos del proyecto.

Cuando hay grandes cantidades de datos, es importante emplear conjuntos de datos de entrenamiento que sean diversos y representen a todos los grupos a los que la organización intenta dirigir. Otra forma de superar estas limitaciones es comprobar periódicamente si el sistema de IA presenta sesgos mediante una supervisión automatizada y el establecimiento de directrices estrictas que deba seguir la IA generativa.

Los sistemas de código de comentarios de IA pueden generar falsos positivos, marcando incorrectamente el código como problemático o falso negativo, omitiendo fallas reales. Estas imprecisiones pueden complicar el proceso de revisión del código, provocando pérdidas de tiempo en arreglos innecesarios o problemas sin resolver que contribuyen a aumentar la deuda técnica.

Una posible solución a este reto es emplear algoritmos de aprendizaje automático (ML) para controlar grandes cantidades de datos y dedicar tiempo a aprender cómo se comporta cada métrica. Cuando hay una línea de base a la que referir, 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 resultados para que se ajusten mejor a los resultados anteriores.

Comenzar a revisar el código con IA puede mejorar significativamente el proceso de desarrollo de software, ayudando a los equipos a mantener una alta calidad y eficiencia del código. Existen algunos pasos generales para integrar eficazmente las herramientas impulsado por IA en un flujo de trabajo de revisión de código empresarial.³

1. Elija la herramienta de revisión de código de de IA adecuada: para comenzar, seleccione una herramienta de revisión de código de IA que se ajuste 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, las tasas de duplicación y el cumplimiento de los estándares de programación. 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 incorporar al equipo. Esto requiere documentación clara y sesiones de capacitación para familiarizar a todos con las características y capacidades de la herramienta. Las organizaciones necesitan configurar herramientas para alinear con los estándares de programación y los requisitos específicos del proyecto, lo que podría incluir la configuración de reglas o umbrales personalizados para métricas específicas.
    

3. Incorporar la 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 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 del feedback a lo largo del tiempo.
    

4. Emplee métricas para impulsar mejoras: las organizaciones deben tomar la información de la revisión del código de IA y emplear esas métricas para realizar un seguimiento del rendimiento de un equipo. Al monitorear 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 emplear estos insights durante las reuniones de equipo y generar ideas sobre cómo abordar problemas recurrentes y mejorar las prácticas de programación.
    

5. Equilibre la IA y los insights humanos: las herramientas de revisión de código impulsadas por IA pueden mejorar enormemente el proceso de revisión de código, pero es esencial equilibrar la retroalimentación automatizada con los insights humanos. Las organizaciones deben alentar a los miembros del equipo a revisar las retroalimentaciones generadas por IA y proporcionar sus propias perspectivas. Este enfoque colaborativo puede reforzar el proceso de comentarios y también fomentar una cultura de aprendizaje y mejora continua por parte de los miembros del equipo.