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Como Director de Tecnología de impaKt Sales Inc. he sido testigo directo del poder transformador de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito del desarrollo de software. En particular, la llegada de las herramientas de completado de código de IA ha revolucionado la forma en que abordamos las tareas de codificación, ofreciendo niveles de eficiencia y productividad sin precedentes. En impaKt Sales, hemos adoptado esta tecnología sin reservas, aprovechando diversas soluciones de completado de código basadas en IA para agilizar nuestros flujos de trabajo y acelerar nuestros ciclos de desarrollo.

Entre las herramientas que empleamos están GitHub Copilot, ChatGPT-4, Claude 3 Sonnet y Codeium, cada una con sus puntos fuertes y débiles. En este artículo, pretendo compartir nuestras experiencias con estas tecnologías punteras, arrojando luz sobre sus capacidades y el impacto que han tenido en nuestras prácticas de codificación.

GitHub Copilot: El pionero

GitHub Copilot, desarrollada por GitHub y OpenAI, fue una de las primeras herramientas de completado de código mediante IA ampliamente adoptadas en el sector. Su capacidad para entender el contexto y generar sugerencias de código basadas en comentarios, docstrings y código existente ha demostrado ser inestimable en nuestras actividades diarias de codificación.

Puntos fuertes: Copilot destaca en la generación de código repetitivo, lo que reduce el tiempo dedicado a tareas repetitivas y permite a los desarrolladores centrarse en retos más complejos. Su perfecta integración con IDE populares como Visual Studio Code y JetBrains IDEs ha hecho que se adapte de forma natural a nuestros flujos de trabajo de desarrollo.

Puntos débiles: Aunque las sugerencias de Copilot suelen ser precisas, ha habido casos en los que el código generado contenía errores o no se adhería a las mejores prácticas. Además, su limitado conjunto de datos de formación puede dar lugar a sesgos o lagunas en el conocimiento de dominios específicos o tecnologías de vanguardia.

ChatGPT-4: el versátil asistente de IA

ChatGPT-4, la última iteración del modelo de lenguaje de OpenAI, ha demostrado ser una herramienta versátil en nuestros esfuerzos de codificación. Sus capacidades de procesamiento del lenguaje natural permiten a nuestros desarrolladores participar en interacciones conversacionales, buscando explicaciones, generación de código y asistencia en la resolución de problemas.

Puntos fuertes: La capacidad de ChatGPT-4 para entender y responder a consultas en lenguaje natural lo ha convertido en un valioso recurso para comprender rápidamente conceptos de programación, depurar problemas y generar fragmentos de código a demanda. Su amplia base de conocimientos, que abarca múltiples ámbitos, ha resultado especialmente útil para abordar retos interdisciplinares.

Puntos débiles: Aunque ChatGPT-4 es excelente generando código y proporcionando explicaciones, sus sugerencias no siempre están listas para la producción ni optimizadas para el rendimiento. Además, a veces sus respuestas pueden ser incoherentes o carecer de los matices contextuales necesarios para tareas de codificación complejas.

Claude 3 Sonnet: El compañero de codificación centrado

Desarrollado por Anthropic, Claude 3 Sonnet es un modelo de IA diseñado específicamente para tareas de codificación. Sus datos de entrenamiento y su arquitectura se han optimizado para comprender y generar código, lo que la convierte en una formidable herramienta de nuestro arsenal.

Puntos fuertes: El enfoque especializado de Claude 3 Sonnet en la codificación ha dado como resultado una generación de código muy precisa y eficiente. Su capacidad para comprender y seguir las mejores prácticas de codificación, así como su familiaridad con varios lenguajes de programación y bibliotecas, lo han convertido en un activo valioso para nuestros equipos de desarrollo.

Puntos débiles: Aunque Claude 3 Sonnet destaca en tareas de codificación, sus capacidades fuera de este ámbito son limitadas. Además, sus respuestas pueden carecer a veces del nivel de detalle o explicación necesario para los retos de codificación más complejos, lo que requiere más indicaciones o aclaraciones.

Codeium: El editor de código con IA

Codeium es un exclusivo editor de código basado en inteligencia artificial que integra a la perfección las funciones de completado de código directamente en el entorno de desarrollo. Su generación de código en tiempo real y sus sugerencias inteligentes han agilizado nuestros flujos de trabajo de codificación.

Puntos fuertes: La estrecha integración de Codeium con el editor de código proporciona una experiencia fluida, reduciendo los cambios de contexto y aumentando la productividad. Su capacidad para comprender y sugerir código basándose en toda la base de código, y no sólo en el contexto inmediato, ha demostrado ser inestimable para proyectos a gran escala.

Puntos débiles: Aunque las sugerencias de Codeium suelen ser precisas, su rendimiento puede verse afectado por el tamaño y la complejidad del código base. Además, sus limitadas opciones de personalización no siempre se ajustan a nuestras normas o preferencias específicas de codificación.

Amazon CodeWhisperer: El asistente basado en aprendizaje automático

CodeWhisperer de Amazon es un nuevo participante en el espacio de completado de código de IA, que aprovecha los modelos de aprendizaje automático para proporcionar sugerencias y explicaciones de código inteligentes.

Puntos fuertes: La integración de CodeWhisperer con Visual Studio Code a través de una extensión agiliza nuestro flujo de trabajo de desarrollo, ofreciendo generación de código contextual y explicaciones en línea dentro de nuestro IDE preferido. Su capacidad para comprender consultas en lenguaje natural y ofrecer sugerencias de código y explicaciones en línea dentro de nuestro IDE preferido.

Puntos débiles: Al ser una oferta relativamente nueva, las capacidades de CodeWhisperer pueden ser limitadas en comparación con herramientas más consolidadas. Además, su rendimiento y precisión pueden variar en función del lenguaje de programación o el ámbito específico.

Aprovechar los puntos fuertes, mitigar los puntos débiles

En impaKt Sales, hemos adoptado un enfoque pragmático para aprovechar estas herramientas de completado de código de IA. Reconocemos que cada herramienta tiene sus puntos fuertes y débiles, y nuestra estrategia consiste en combinar sus capacidades para maximizar su impacto colectivo.

A menudo utilizamos ChatGPT-4, Claude 3 Sonnet o CodeWhisperer para obtener explicaciones de alto nivel, pseudocódigo o muestras de código de algoritmos o arquitecturas complejas. A continuación, refinamos y optimizamos el código generado utilizando GitHub Copilot, Codeium o las sugerencias en línea de CodeWhisperer dentro de Visual Studio Code, aprovechando sus capacidades especializadas de generación de código.

Además, hemos implantado rigurosos procesos de revisión de código y marcos de pruebas para garantizar la calidad y fiabilidad del código generado por estas herramientas de IA. Nuestros desarrolladores están formados para evaluar críticamente las sugerencias proporcionadas y tomar decisiones informadas basadas en las mejores prácticas del sector y en nuestras normas de codificación específicas.

El futuro de la codificación asistida por IA

A medida que la tecnología de IA sigue evolucionando a un ritmo acelerado, prevemos la aparición de herramientas de finalización de código aún más potentes y especializadas por parte de empresas como OpenAI, Anthropic, Amazon y otras… Sin embargo, es esencial reconocer que estas herramientas no pretenden sustituir a los desarrolladores humanos, sino más bien aumentar sus capacidades y agilizar sus flujos de trabajo.

En impaKt Sales, vemos el completado de código mediante IA como un catalizador para la innovación, que permite a nuestros desarrolladores centrarse en tareas de más alto nivel, explorar soluciones más creativas y ampliar los límites de lo posible. Al adoptar estas tecnologías y fomentar una cultura de aprendizaje y adaptación continuos, pretendemos mantenernos a la vanguardia del desarrollo de software y ofrecer soluciones de vanguardia que aporten valor empresarial a nuestros clientes.

En conclusión, la adopción de herramientas de completado de código con IA ha supuesto un cambio radical para nuestra organización. Aprovechando los puntos fuertes de GitHub Copilot, ChatGPT-4, Claude 3 Sonnet y Codeium, y mitigando al mismo tiempo sus puntos débiles mediante un sólido proceso de desarrollo, hemos alcanzado niveles de productividad y eficiencia sin precedentes. Mientras seguimos explorando y aprovechando el poder de la IA en la codificación, mantenemos nuestro compromiso de ofrecer soluciones de software innovadoras y de alta calidad que satisfagan las necesidades en constante evolución de nuestros clientes y del sector en su conjunto.

Escrito por Ricardo Argüello, CTO y cofundador de impaKt

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