Las herramientas de inteligencia artificial generativa que aceleran el trabajo de los desarrolladores también pueden producir código defectuoso y peligroso. Un estudio encontró que más del 50% del código generado por IA era total o parcialmente incorrecto.
Las herramientas de IA generativa están revolucionando la programación, facilitando el trabajo tanto de principiantes como de expertos. Sin embargo, este avance también trae consigo el riesgo de producir código erróneo y potencialmente dañino.
La adopción de asistentes de codificación basados en IA está creciendo rápidamente. GitHub reportó en 2022 que los desarrolladores que usaban su asistente de codificación impulsado por IA eran un 55% más eficientes. Una encuesta de Gartner de abril de 2024 proyecta que para 2028, el 75% de los ingenieros de software utilizarán asistentes de codificación generativa de IA, en comparación con menos del 10% a principios de 2023.
Empresas líderes en tecnología ya han lanzado sus propios asistentes de codificación: ChatGPT de OpenAI, Llama 3 de Meta, Copilot de GitHub de Microsoft, Gemini Code Assist de Google y CodeWhisperer de Amazon AWS, entre otros.
Aunque los aumentos en productividad son impresionantes, también vienen con desafíos significativos. Un estudio de Stanford mostró que los programadores que usaban asistentes de IA escribieron código considerablemente menos seguro que aquellos que no los usaban. Además, un estudio de la Universidad de Bilkent en 2023 encontró que el 30,5% del código generado por IA era incorrecto y el 23,2% era parcialmente incorrecto, con variaciones según el generador de código, de acuerdo a un informe de Axios.
La herramienta de revisión de código GitClear observó que el incremento del uso de asistentes de codificación de IA en 2022 y 2023 coincidió con un aumento en el código que necesitaba correcciones dos semanas después de su creación. Si esta tendencia persiste en 2024, más del 7% de todos los cambios de código serán revertidos dentro de dos semanas.
Los programadores son conscientes de estos problemas. CodeSignal, una plataforma de evaluación de habilidades de codificación y herramientas de aprendizaje de IA, encontró que más de la mitad de los desarrolladores están preocupados por la calidad del código generado por IA.
Los generadores de código de IA aún no pueden crear programas completamente desde cero sin intervención humana, pero a medida que estas herramientas mejoren, los problemas podrían aumentar. Actualmente, el código defectuoso generado por IA generalmente resulta en bibliotecas de código desordenadas o problemas menores en lugar de desastres.
Aunque todavía no se han reportado desastres públicos relacionados con código generado por IA sin supervisión.
En conclusión, mientras que las herramientas de IA generativa ofrecen un potencial significativo para mejorar la eficiencia en la programación, es esencial utilizarlas con precaución y bajo supervisión humana para minimizar los riesgos asociados.
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