Eficiencia, calidad y rapidez: ventajas de usar herramientas de IA en la escritura de código

¿La inteligencia artificial (IA) dejará sin trabajo a los programadores? No. De hecho, está haciendo más fácil su trabajo, gracias a herramientas que permiten automatizar las tareas repetitivas y reducir el tiempo que se les dedica.

"Dentro de las ventajas del uso de la IA se pueden citar varias. Una de ellas tiene que ver con la eficiencia, otra con la calidad del código, la tercera puede ser automatizar aquellas tareas que son repetitivas y la cuarta es la creatividad”, explica Sergio Valenzuela, máster en Ingeniería de Software y docente de la carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz.

De acuerdo con el experto, el uso de herramientas de IA permite automatizar tareas con mayor eficiencia y rapidez, sin errores, ni intervención humana. “Estas herramientas ayudan a resolver problemas, generando un ahorro de tiempo, ya que el código que producen ya está validado, lo que permite aumentar la eficiencia y reducir el tiempo”.

Por otra parte, el uso de la IA permite evitar las redundancias o la introducción de variables superfluas en el código. “En cuanto a la automatización, la IA puede ayudar con tareas que son muy repetitivas y que también pueden ser muy cansadoras o tediosas. Por ejemplo, cuando uno tiene que generar documentación”, acota el experto.

Valenzuela expresa que otro aspecto interesante es la creatividad. “La IA nos puede ayudar a crear código a partir de consultas o instrucciones que uno le dé, esto facilita mucho las cosas”.

Los usos

Valenzuela indica que muchas tareas no necesitan de la creatividad o la intuición. Por lo que muchas organizaciones recurren a la automatización robótica de procesos (RPA), para reducir la carga de las tareas repetitivas y liberar tiempo para tareas más complicadas o que requieren de mayor creatividad.

La tecnología de automatización robótica de procesos maneja varias actividades, incluyendo: 

Tareas manuales y repetitivas: interacciones con datos de múltiples fuentes, como Microsoft Excel, portales de proveedores y otras fuentes.

Tareas de gran volumen: pasos del proceso que deben realizarse una y otra vez. Por ejemplo, la migración de datos o los flujos de trabajo de aprobación.

Tareas de sistemas múltiples: acceso a diferentes aplicaciones, como apps web, soluciones de RP, software de terceros y otras. 

Estas herramientas ayudan a aumentar la eficiencia y la calidad del código.

Por otra parte, las herramientas de IA han apoyado al movimiento Nocode, una filosofía digital cuyo objetivo es permitir a cualquier persona acceder a la creación de apps y softwares sin saber programación.

“Hay herramientas que permiten que personas, que no tienen ningún conocimiento o pocos conocimientos sobre programación, utilicen herramientas que permiten crear páginas web o aplicaciones y ponerlas en la nube, ése es un ejemplo de la democratización del código. Con muy poco conocimiento de programación, una persona puede crear un sitio web, no muy complejo, pero sí algo básico que sirva para promocionarse en la web, por ejemplo”, explica el experto.

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Para crear una aplicación sin programar se utilizan diferentes herramientas de desarrollo que ofrecen un entorno visual. Así los usuarios sólo tienen que implementar métodos sencillos para crear su app o web, como por ejemplo agregar componentes con la técnica de arrastrar y soltar.

Es importante destacar que la programación sin código no es más que una abstracción del código que permite que éste pueda traducirse a un lenguaje no técnico para que sea entendido por más personas.

Estas herramientas existían antes del auge de la IA, sin embargo, se han potenciado con su arribo.

“Con la irrupción de la IA ha aparecido un campo de la informática que se llama Data Science. Hay un boom de profesionales que no vienen de la informática que tienen interés de aprender herramientas de informática para el procesamiento de datos”, puntualiza Valenzuela.

En general, el experto indica que la aparición de estas herramientas es positiva para el sector y ha aumentado la eficiencia de los programadores.

“El impacto que han tenido estas herramientas, al ayudar a la eficiencia y resolver problemas en menos tiempo, es grande. El programador tiene más tiempo para tareas más complejas que estas herramientas de IA aún no pueden resolver. Esto no le va a quitar el trabajo a los programadores, más bien, ayuda a liberar la carga laboral y que los programadores tengan más tiempo para dedicarse a cosas más complejas de programación”, concluye.