En 2008, GitHub revolucionó el desarrollo de software con la introducción de los Pull Requests (PR). Lo que comenzó como un simple ‘diff’ de texto se transformó en un flujo de trabajo social, impulsado por comentarios, aprobaciones y, crucialmente, un botón de ‘Merge’ que requería la aprobación de al menos otro desarrollador. Esta decisión consolidó la responsabilidad en el desarrollo moderno.
Hoy, la inteligencia artificial (IA) está transformando el panorama del desarrollo, planteando preguntas sobre la responsabilidad del código generado por modelos. ¿Quién es responsable cuando una parte del código proviene de una IA?
Según GitHub, la respuesta no ha cambiado: el desarrollador que presiona ‘Merge’ sigue siendo el responsable. Sin embargo, lo que sí ha cambiado es todo lo que sucede antes de ese clic.
El Propósito del Code Review en la Era de la IA
Antes de sumergirnos en las revisiones asistidas por IA, es fundamental recordar por qué las revisiones de código son tan valiosas. Una buena revisión no es solo una búsqueda de errores, sino que también:
- Detecta defectos y problemas de seguridad.
- Garantiza una alta calidad del código.
- Comparte conocimiento entre el equipo y mantiene la coherencia.
- Protege la mantenibilidad a largo plazo.
La IA no cambia estos objetivos, sino que traslada los cuellos de botella. Si bien un modelo puede identificar rápidamente una importación no utilizada, no puede determinar si un nuevo punto final compromete la privacidad o si es el momento adecuado para abordar una abstracción compleja.
Lecciones de GitHub Copilot en Code Reviews
Las entrevistas con desarrolladores que utilizan GitHub Copilot para la revisión de código revelaron patrones interesantes:
- Sin trato especial para la IA: Las revisiones fueron tan rigurosas para el código generado por IA como para el código escrito por humanos.
- Autorevisiones mejoradas: Los desarrolladores que utilizaron Copilot antes de abrir un PR eliminaron errores triviales, reduciendo la necesidad de correcciones en un tercio.
- La IA no reemplaza el juicio humano: La programación a menudo implica compromisos. Los modelos de lenguaje (LLM) pueden informar sobre estos compromisos, pero la decisión final debe basarse en los objetivos y estándares de la organización.
El principio clave es que la IA complementa el juicio del desarrollador, no lo reemplaza.
Capacidades Actuales y Limitaciones de la IA
Los LLM son excelentes para tareas repetitivas, como:
- Escaneo mecánico: detectar errores tipográficos o argumentos no utilizados.
- Búsqueda de patrones: identificar posibles inyecciones SQL o promesas no resueltas.
- Consistencia: asegurar la uniformidad en la nomenclatura de variables.
Sin embargo, aún tienen dificultades con:
- Arquitectura y compromisos: decidir si dividir un servicio o utilizar una caché local.
- Mentoría: explicar la importancia de ciertos patrones y cuándo romperlos.
- Valores: cuestionar si una funcionalidad debe construirse en primer lugar.
Estas limitaciones mantienen a los desarrolladores en el centro del proceso.
Un Manual para las Revisiones de Código Modernas
El enfoque más eficaz para las revisiones de código asistidas por IA comienza antes de enviar el Pull Request:
- Autorevisión con IA en el IDE: Utiliza GitHub Copilot para detectar errores obvios y permitir que tus compañeros se centren en los problemas más complejos.
- Apropíate de tu código: La responsabilidad del código generado por IA recae en ti. Asegúrate de entenderlo, verificar que cumpla con los estándares y que se integre correctamente.
- Ejecuta pruebas automatizadas: Utiliza pruebas unitarias, análisis de seguridad y otras herramientas automatizadas para detectar problemas de forma temprana.
- Utiliza la IA para centrarte en lo importante: Permite que la IA se encargue del trabajo rutinario y concentra tu juicio en las áreas donde es más valioso.
Definir Roles Claramente
Establece expectativas claras sobre cuándo se debe considerar el feedback de la IA y cuándo prevalece el juicio humano. Por ejemplo, confía en otros desarrolladores para la arquitectura del código y la coherencia con los objetivos del negocio.
Conclusión
La IA está transformando las revisiones de código, pero el juicio del desarrollador sigue siendo crucial para decisiones arquitectónicas, mentoría y consideraciones éticas. El objetivo es potenciar a los desarrolladores, permitiéndoles centrarse en lo que mejor saben hacer.
Fuente: GitHub Blog
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