Asistencia incremental: programar con IA vs copiar código

Introducción

La programación con inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la forma en que desarrollamos software. Las Lenguajes de Modelos de Llamada (LLMs, por sus siglas en inglés) pueden generar y mejorar el código, lo que permite a los desarrolladores trabajar más rápido y eficientemente. Sin embargo, esta colaboración no es sin riesgos. La tendencia en la industria es programar con IA como una asistencia, no como sustituto del desarrollo humano. Este artículo explora cómo usar la IA de manera efectiva para escribir código, enfatizando el valor de la asistencia incremental y ofreciendo consejos prácticos para evitar los errores comunes.

Explicación principal

Asistencia incremental vs copiar código

La programación con IA puede ser una gran ventaja cuando se utiliza como un complemento al desarrollo humano. Esto se conoce como "asistencia incremental". En contraste, copiar y pegar código generado por la IA sin comprenderlo puede llevar a problemas graves de mantenimiento y seguridad.

Ejemplo:

Supongamos que estás trabajando en una aplicación web en Python y necesitas un pequeño script para manejar archivos CSV. Puedes pedirle a la IA algo como:

def leer_csv(archivo):
    with open(archivo, 'r') as file:
        reader = csv.reader(file)
        for row in reader:
            print(row)

# Ejemplo de uso
leer_csv('datos.csv')

Si decides copiar este código sin modificarlo, podrías encontrar problemas con el manejo del archivo CSV en diferentes sistemas operativos o si hay cambios en la estructura del archivo. Sin embargo, al usar la asistencia incremental y entender cómo funciona cada parte del código, puedes asegurarte de que se adapte a tu entorno.

Errores típicos / trampas

1. Confianza Excesiva: Confiar en la IA para generar todo el código sin verificarlo puede llevar a errores graves. La IA no siempre tiene la perspectiva completa y puede producir código que no funciona como se espera.
2. Supuestos Implícitos: La IA asume ciertas condiciones basadas en su contexto, lo cual puede ser incorrecto si las suposiciones son diferentes en tu entorno real. Por ejemplo, una función que maneja fechas podría fallar si la zona horaria no es la correcta.
3. Dependencias Inexistentes: La IA puede generar código que depende de APIs o bibliotecas que no estén disponibles en tu sistema local, lo cual genera errores al intentar ejecutar el código.

Checklist accionable

1. Revisión del Contexto: Asegúrate de proporcionar suficiente contexto a la IA para evitar supuestos implícitos.
2. Validación del Código Generado: Siempre revisa y prueba el código generado antes de usarlo en producción.
3. Comprender el Funcionamiento: No copies y pegas sin comprender cómo funciona cada parte del código.
4. Documentar Decisiones: Mantén un registro de qué se generó con la ayuda de la IA para facilitar el mantenimiento.
5. Usar APIs Seguras: Verifica que todas las dependencias utilizadas estén disponibles en tu entorno y sean seguras.

Cierre: Siguientes pasos

La asistencia incremental de la IA puede ser una herramienta valiosa para los desarrolladores, pero es crucial usarla con cautela. Aquí te presentamos algunos pasos siguientes para mejorar tus habilidades en el uso de la IA como asistente:

• Aprende a Identificar y Corregir Errores: Conocer las áreas donde la IA puede fallar te permitirá detectar errores más rápidamente.
• Practica con Diversas Técnicas: Experimenta con diferentes métodos de programación con IA para encontrar lo que funciona mejor en tu entorno de trabajo.
• Explora Herramientas Específicas: Algunos IDEs y editores ofrecen integraciones específicas con LLMs, explora estas herramientas para una experiencia más personalizada.

La programación con IA es un campo en constante evolución. Con el conocimiento adecuado y la práctica regular, puedes aprovechar al máximo esta tecnología para mejorar tu eficiencia y calidad de trabajo como desarrollador.