4 aplicaciones GPT en el desarrollo del software

En la actualidad, la IA se ha convertido en una herramienta imprescindible en el desarrollo de software, desde la generación de código hasta la automatización de pruebas. De hecho, tal y como revela un reciente informe de Snyk, alrededor del 96% de los programadores utilizan esta tecnología en su día a día.

Ya nadie duda de que la IA generativa y el aprendizaje profundo tienen el potencial de ayudar a estos profesionales a complementar su trabajo y a resolver problemas complejos. Una de estas formas es a través de los transformadores generativos pre entrenados o tecnología GPT, sobre la que se basan programas como ChatGPT.

Esta arquitectura no solo es capaz de generar respuestas sobre una temática abierta, sino también código en cualquier lenguaje de programación y en base a problemas planteados o proponer soluciones complejas que involucren diversas tecnologías, todo ello con el fin de mejorar la eficiencia y la calidad del código. Así, knowmad mood ha recopilado algunas aplicaciones de esta tecnología en este ámbito, así como consideraciones a tener en cuenta en su uso:

Generación, depuración y revisión de código. Esta tecnología es capaz de generar fragmentos de código o funciones completas a partir de las especificaciones proporcionadas en el diálogo con el programador. Más allá puede ser un apoyo en sí en el proceso de análisis y revisión del código creado por el propio desarrollador con el fin de optimizar su calidad. Además, puede ser un soporte a la hora de identificar problemas complejos en el código y sugerir soluciones para arreglarlo.

Asistencia en programación, sintaxis y API. Por su idiosincrasia, los modelos de lenguaje avanzado GPT son capaces de responder preguntas relacionadas con la propia programación, así a de principios de ingeniería de software y expandir así el conocimiento del desarrollador en la materia.

También, además de sugerir fragmentos de código, esta herramienta ayuda con la sintaxis de programación que se ha utilizado ya que, por lo general, suelen ofrecer una sintaxis correcta y detectar errores en la misma para corregirlos. De esta manera, se obtiene una mejora de los protocolos API o del diseño e integración de las aplicaciones que se desarrollan.

Guía de algoritmos y estructuras. Cuando se crea un código, los desarrolladores deben hacer la selección y definición del algoritmo y de las estructuras de datos necesarias para elaborarlo. En este sentido, los modelos GPT pueden ser de gran ayuda ya que son capaces de ofrecer soporte y asistencia en la generación de estos algoritmos, así como en la selección de los datos que se van a trabajar para generar el código y el software.

Tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Los grandes modelos de lenguajes son, en sí, herramientas de procesamiento de lenguaje natural. En este sentido, pueden ser de utilidad para los desarrolladores de software en tareas relacionadas con este ámbito como el preprocesamiento de texto o, incluso, en la extracción de datos no estructurados o de estructura incoherente, ya que los pueden analizar y procesar de forma automática para exprimir exclusivamente la información relevante.

Sin embargo, y a pesar de todas estas ventajas que ofrece esta herramienta, se destacan algunas consideraciones a tener en cuenta. “la IA GPT es un gran apoyo en el desarrollo de software, pero es importante entender que, actualmente, la información que proporciona necesita ser revisada, validada y verificada ya que es una herramienta en constante evolución y las respuestas pueden ser incorrectas o incoherentes, además de que la calidad de la respuesta depende de la formulación inicial y del entrenamiento previo que se le haya proporcionado. Por otro lado, si se utiliza la IA GPT para generar código que contiene información confidencial, es importante tomar medidas para proteger la privacidad de esa información. En este sentido, habrá que seguir de cerca cómo va avanzando esta herramienta en favor de los desarrolladores de software, ya que siempre serán esenciales en todo el proceso”, afirma Iñigo Chaso Rico Business Development Manager, leading the Industrialisation of the SDLC en knowmad mood.