Evitar deuda técnica

Evitar deuda técnica

Introducción

En el entorno moderno de desarrollo, la programación asistida por inteligencia artificial (IA) puede mejorar significativamente la productividad y la calidad del código. Sin embargo, también presenta un riesgo importante conocido como "deuda técnica". La deuda técnica se refiere a la acumulación de decisiones de codificación inadecuadas que dificultan el mantenimiento y escalabilidad del proyecto en el futuro. En esta unidad, aprenderás cómo identificar y evitar la deuda técnica al integrar la programación asistida por IA en tu flujo de trabajo.

Explicación principal con ejemplos

La programación asistida por IA puede generar código que funciona pero no necesariamente es el más limpio o eficiente. Considera el siguiente ejemplo:

def calcular_suma(num1, num2):
    return num1 + num2

Este código es simple y directo, pero podrían surgir problemas si se añaden restricciones adicionales no mencionadas en la solicitud inicial, como la necesidad de manejar tipos específicos o datos complejos. Por ejemplo:

def calcular_suma(num1: float, num2: float) -> float:
    if isinstance(num1, (int, float)) and isinstance(num2, (int, float)):
        return num1 + num2
    else:
        raise TypeError("Sólo se permiten números enteros o decimales.")

Aunque el código ahora es más robusto y flexible, también se ha vuelto más complejo. Esto es un ejemplo de cómo la asistencia por IA puede generar código que necesita mantenimiento adicional.

Errores típicos / trampas

1. Parches frágiles: La IA puede sugerir soluciones rápidas y fáciles, pero estas a menudo son parches frágiles y pueden romperse con las actualizaciones futuras del código.

1. Codificación insegura: La generación de código automático no siempre garantiza que el código se write seguramente. Por ejemplo, la IA podría sugerir usar funciones peligrosas sin validar sus entradas.

1. Sobreingeniería: A veces, la IA puede generar soluciones más complejas de lo necesario para un problema específico. Esto no solo complica el código, sino que también incrementa los costos en términos de mantenimiento.

Checklist accionable

Para evitar la acumulación de deuda técnica:

1. Validar entradas: Siempre validar las entradas del usuario o cualquier dato externo antes de usarlo.

1. Documentar decisiones: Documenta todas las decisiones técnicas tomadas durante el desarrollo, incluyendo los prompts usados.

1. Mantener un registro de cambios: Utiliza sistemas de control de versiones para llevar un registro detallado de todos los cambios en el código.

1. Realizar pruebas exhaustivas: Realiza pruebas unitarias y negativas para asegurarte de que el código funciona como esperas, incluso bajo condiciones inesperadas.

1. Refactorizar regularmente: Refactoriza el código con regularidad para eliminar duplicidades e incrementar la legibilidad del mismo.

1. Auditar el código generado por IA: Asegúrate de revisar y ajustar manualmente cualquier código sugerido por la IA antes de incorporarlo en tu proyecto.

1. Evitar parches frágiles: Evita soluciones que solo funcionen en un caso específico sin considerar las variaciones posibles.

1. Uso consciente de APIs: Utiliza APIs existentes y fiables, evitando crear nuevas con comportamientos inciertos.

1. Documentar el flujo de trabajo: Documenta cómo se integra la programación asistida por IA en tu flujo de trabajo para futuras referencias.

1. Implementar medidas de seguridad: Utiliza técnicas de seguridad como validaciones y autenticaciones adecuadas para evitar inyecciones o manipulaciones de datos no autorizadas.

Cierre con "Siguientes pasos"

Para continuar mejorando tus habilidades en programación asistida por IA, considera los siguientes pasos:

• Avanzar a Prompt engineering avanzado: Aprende a diseñar prompts más complejos y efectivos para generar código de alta calidad.

• Explorar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): Estos sistemas combinan el retrievor (retracción) con generación de texto para mejorar la precisión del código generado.

• Estudiar evaluación automática de código: Aprende a evaluar y calificar el código generado por IA, asegurándote de que cumple con los estándares de calidad necesarios.

En resumen, aunque la programación asistida por IA puede ser una gran herramienta para mejorar la eficiencia del desarrollo, es crucial mantener un estricto control sobre la calidad y mantenimiento del código. Al seguir las sugerencias y mejores prácticas mencionadas en este artículo, podrás evitar la deuda técnica y maximizar los beneficios de esta tecnología.