Desarrollo asistido por IA: beneficios y desafíos

La IA libera a las personas de la sobrecarga cognitiva y de las tareas que ralentizan los procesos de desarrollo. Lo que antes era totalmente impulsado por la creatividad humana y el esfuerzo manual, ahora es posible con la ayuda de tecnologías innovadoras y la automatización. Piensa en escribir código repetitivo línea por línea, esperar compilaciones y pruebas, o crear interfaces de usuario píxel por píxel. Estas tareas dependían de las capacidades del diseñador-desarrollador y llevaban años. Sin embargo, la plétora de herramientas de IA está creciendo, con la intención de eliminar gran parte de este trabajo preliminar que requiere mucho tiempo.

En los últimos años, hemos visto un cambio tremendo en la forma en que la inteligencia artificial se integra en varios campos, incluido el desarrollo de aplicaciones. La encuesta más reciente de Reveal resume que "la principal prioridad en 2025 es la adopción de la IA, con un 73% de los líderes tecnológicos que planean expandir el uso de la IA dentro de las organizaciones en el próximo año". Las tareas desalentadoras y repetitivas, como crear y reutilizar un solo botón, crear temas o incluso generar código y bases de datos, ahora se redefinen y manejan de manera diferente.

Tenemos desarrollo asistido por IA con el objetivo de mejorar los procesos de creación de aplicaciones. Las cosas que se consideraban procesos manuales ahora se están simplificando y se llevan a cabo de una manera más rápida y menos fricción. El Informe de Tendencias de Desarrollo de Aplicaciones de App Builder indica que el 76% de los encuestados (300 innovadores tecnológicos y ejecutivos de nivel C) esperan que la IA haga que las herramientas de low-code sean más eficientes que nunca.

Por muy valiosa y generadora de crecimiento que sea la IA, siempre hay que tener en cuenta algo al respecto. Es por eso que quiero acercarme y explicar qué hay detrás del desarrollo de software asistido por IA.

Averigüemos los beneficios y los desafíos.

¿Qué es el desarrollo asistido por IA?

El desarrollo asistido por IA (AIAD) aprovecha las tecnologías de IA para automatizar, mejorar y acelerar las diferentes etapas del ciclo de creación de aplicaciones. En esencia, está impulsado por dos métodos subyacentes: el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Debido a que se trata de enfoques iterativos y de reducir los gastos generales manuales, el desarrollo de aplicaciones asistido por IA encaja naturalmente dentro de las metodologías ágiles y el low code con principios básicos como la automatización, la velocidad, la eficiencia, la entrega continua, la personalización completa del low-code y la flexibilidad.

Con los algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede comprender las prácticas existentes para ofrecer los resultados correspondientes. Por ejemplo, puede absorber el código existente, examinar patrones de diseño o supervisar el comportamiento del usuario. De este modo, el departamento de TI puede emitir código relevante para un marco determinado, detectar y corregir errores, o recomendar actualizaciones y mejoras.

El procesamiento del lenguaje natural, por otro lado, es un método que permite a la IA interpretar las indicaciones del lenguaje humano y responder a ellas con los elementos de diseño o código necesarios que los usuarios solicitan para su aplicación.

Beneficios de la IA en el desarrollo de aplicaciones

Imagínese reducir 50 días de desarrollo a solo unas pocas horas y ahorrar 4.500 años de trabajo de desarrollador en un año. ¿Suena imposible? Pero esto es precisamente lo que Andy Jassy, CEO de Amazon, afirma haber logrado cuando integraron la IA en sus sistemas internos y la aplicaron a sus actualizaciones de Java.

Así que, sí, el potencial del desarrollo asistido por IA está creciendo, ayudando a las startups, las empresas y los gigantes tecnológicos a moverse más rápido e innovar mejor.

Trabajando hacia la eficiencia de tiempo y costos

Gran parte del código reutilizable será reemplazado por IA. El objetivo aquí no es eliminar a los desarrolladores, sino lograr una abstracción de alto nivel y acelerar el proceso de diseño a código mediante la automatización de al menos las tareas lógicas y mundanas más repetitivas. Los programadores experimentados y los ingenieros de software aún tendrán que entrar en el código máquina e inspeccionar la lógica y el código repetitivo que genera el entorno de desarrollo.

Pero una cosa es segura: las herramientas de desarrollo asistidas por IA, al igual que algunas de las plataformas low-code más completas y digitales que vemos hoy en día, reducen la necesidad de una codificación manual que requiere mucho tiempo y es propensa a errores.

Lo hacen de la siguiente manera:

• Generación de código listo para producción y sugerencias de funciones completas descritas anteriormente en lenguaje humano.

• Predecir lo que se codificará a continuación en función de las finalizaciones (patrones de programación), acortando el ciclo de retroalimentación.

• Disminuir el tiempo dedicado a la depuración y limpieza manual a través de la refactorización de código según el contexto, lo que hace que el código sea más legible y fácil de mantener.

No es de extrañar que durante uno de los episodios de The Twenty Minute VC presentado por Harry Stebbings, Kevin Scott, CTO de Microsoft, dijera que la IA escribirá el 95% del código en los próximos cinco años, pero la autoría del código seguirá siendo completamente humana. El desarrollo de software se está reescribiendo. Y cuando los equipos pueden hacer más con menos herramientas y recursos, esto se traduce en un ahorro de costes medible.

El programa aborda el problema que debe resolverse

Para ilustrar esto, echemos un vistazo a App Builder AI. Reúne la simplicidad de las plataformas low-code y la inteligencia de la IA, lo que permite a los equipos:

• Cree e implemente aplicaciones más rápido.

• Transforme los flujos de trabajo.

• Mejore la productividad.

• Desbloquea nuevas posibilidades creativas.

Los desarrolladores pueden generar conjuntos de datos de muestra al instante, adaptados a casos de uso específicos, como registros de atención médica o pronósticos financieros. También pueden acelerar la creación de prototipos con capacidades de generación de imágenes impulsadas por IA. Ya sea que necesite gráficos de marcador de posición o activos finales, las imágenes se integran directamente en el panel de activos de su aplicación, lo que ahorra tiempo y elimina cuellos de botella.

Aumento de la productividad del desarrollo del 88%

El desarrollo asistido por IA y las herramientas de desarrollo asistidas por IA ofrecen un inmenso apoyo para programadores, desarrolladores ciudadanos y QA. Hay ciclos de prueba más rápidos y una mejor colaboración entre equipos y departamentos.

• Con el desarrollo impulsado por IA, los equipos pueden realizar revisiones, pedir explicaciones y recibir sugerencias para la optimización del código.

• La depuración automática y las pruebas unitarias pueden realizarse mucho más rápido, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la lógica empresarial y en características más complejas adaptadas a los requisitos específicos de la aplicación.

• Análisis de patrones de código, eliminación de código inactivo, detección de problemas antes del tiempo de ejecución y mejora de la calidad y la capacidad de mantenimiento del código.

En relación con esto y el cambio en la productividad y satisfacción de los desarrolladores, una encuesta de GitHub indicó que "entre el 60 y el 75 % de los usuarios informaron que se sienten más satisfechos con su trabajo, se sienten menos frustrados al codificar y pueden concentrarse en un trabajo más satisfactorio cuando usan GitHub Copilot". Otro 88% señaló que se siente más productivo, que es uno de los objetivos del desarrollo asistido por IA.

Mitigar los riesgos de los sistemas heredados, la dependencia de proveedores y las restricciones

Los sistemas antiguos plantean varios riesgos, problemas de seguridad, violaciones de datos, dependencia de proveedores, funcionalidades propietarias que limitan las capacidades de los desarrolladores y el alcance de sus proyectos, dependencias obsoletas, falta de soporte o actualizaciones periódicas, y mucho más. En algunos casos, la IA puede traducir fácilmente código antiguo, ineficiente y difícil de mantener a marcos modernos.

Desafíos y limitaciones del desarrollo asistido por IA

Si bien la IA ofrece varias ventajas y tiene el potencial de agilizar los procesos y ayudar a las empresas a lograr la innovación digital más rápido, también tiene inconvenientes. Entonces, ¿qué deberían reconocer las organizaciones, los equipos y los desarrolladores?

Sin control sobre el producto final

El desarrollo impulsado por IA tiene como objetivo simplificar todo el proceso de desarrollo, desde las ideas hasta la implementación. Sin embargo, los desarrolladores todavía están preocupados por lo que sucede con la propiedad y el control del código. Afortunadamente, con plataformas low-code como App Builder y sus funcionalidades impulsadas por IA, el usuario final tiene control total sobre el código.

La salida puede ser de baja calidad y no utilizable

La mayor parte del código generado por IA en la actualidad todavía no prioriza la calidad y la capacidad de mantenimiento. Un desarrollador compartió una sugerencia de Copilot en Reddit que convirtió una simple función de clasificación en un bloque de código innecesariamente complejo. Esto significa que los equipos deben invertir tiempo y esfuerzo en inspeccionar, depurar y solucionar posibles problemas.

Falta de conciencia del contexto

El desarrollo de software asistido por IA tiene una ventaja en términos de contextos genéricos. Las herramientas pueden generar código rápidamente o sugerir optimización, basándose en los repositorios de código, los datos y los patrones existentes. Sin embargo, es más desafiante con sugerencias de código específicas, especialmente cuando la IA no comprende completamente la lógica empresarial y los requisitos del usuario.

Curva de aprendizaje y experiencia de usuario

Las herramientas de desarrollo asistidas por IA pueden requerir una formación sustancial para acostumbrarse a las funciones de la plataforma. Además, comprender las sugerencias y la lógica detrás del código generado también puede convertirse en una lucha.

Seguridad y cumplimiento

El aseguramiento de la calidad del código es imprescindible si las organizaciones quieren asegurarse de que las aplicaciones creadas con modelos de IA cumplan con los estándares y requisitos del sector. Es posible que algunos procesos automatizados no puedan proporcionar esto, lo que podría conducir a incumplimientos y vulnerabilidades que exponen a todo el proyecto a riesgos de seguridad y complicaciones legales. A veces, las recomendaciones infringen las mejores prácticas o los protocolos de seguridad.

Para explorar los riesgos, desafíos y limitaciones del desarrollo de aplicaciones asistido por IA, lea ¿Cuáles son las 5 limitaciones de la IA en el desarrollo de aplicaciones low-code? 

Cómo funciona la IA en un flujo de trabajo de desarrollo típico

Señalemos de nuevo que la IA no quiere sustituir por completo a los desarrolladores. Impulsa los flujos de trabajo y los procesos tanto como sea posible, al tiempo que preserva las valiosas aportaciones y conocimientos humanos. Entretejiendo diferentes etapas, aquí es donde se lleva a cabo el desarrollo de aplicaciones asistidas por IA:

Fase 1: Estrategia, ideación y planificación 

Las herramientas asistidas por IA pueden ayudar a definir los requisitos técnicos, visualizar las historias de los usuarios y facilitar el trabajo en equipo, la planificación de sprints y el intercambio de conocimientos.

Fase 2: Diseño 

Por ejemplo, con tecnologías como nuestro kit de interfaz de usuario Figma, los usuarios pueden integrar rápidamente archivos de diseño y convertirlos en código para Angular, React, Web Components y Blazor. Si su organización no tiene un equipo de diseño o desea generar imágenes, puede aprovechar App Builder AI. La herramienta puede producir rápidamente los elementos visuales necesarios en función de las indicaciones en un lenguaje sencillo.

Fase 3: Codificación 

Otra forma en que la IA se integra en los flujos de trabajo de desarrollo es mediante la generación automática de código, la producción de sugerencias de código basadas en contextos y patrones predefinidos, fragmentos de código y más. Esto permite a los equipos crear rápidamente POC, MVP, prototipos o aplicaciones web de nivel empresarial para diferentes casos de uso.

Fase 4: Pruebas, lanzamiento y mantenimiento automatizados 

Luego, tenemos la fase de pruebas y aseguramiento de la calidad. El desarrollo asistido por IA acelera el proceso mediante la generación de pruebas unitarias, el análisis de los resultados de las pruebas, el escaneo del código en busca de problemas, la señalización de errores, la optimización de las tuberías y la formulación de sugerencias para mejorar la infraestructura.

Conclusión

No es el final del papel humano en el desarrollo de aplicaciones. La industria del software aún está lejos de ser completamente superada por el desarrollo asistido por IA, lo que elimina la necesidad de desarrolladores. Por el contrario, la IA en el desarrollo de software sirve como una técnica complementaria que amplía la capacidad humana al tiempo que abre espacio para las estrategias, la creatividad y la eficiencia. El ciclo de creación de aplicaciones se produce más rápido sin comprometer la calidad, mientras que el desarrollador se centra en el pensamiento arquitectónico de alto nivel, la lógica empresarial compleja, la innovación y la optimización del rendimiento.