En el mundo del desarrollo de software, la accesibilidad es crucial, pero a menudo se convierte en una tarea tediosa y manual. GitHub enfrentaba este problema con sus servicios, donde la evaluación y corrección de la accesibilidad consumían mucho tiempo y recursos. Pero, ¿qué pasaría si la inteligencia artificial pudiera automatizar este proceso?
El Problema Inicial: Un Proceso Manual Lento e Ineficiente
Antes de la intervención de la IA, GitHub dependía de un proceso manual para gestionar las evaluaciones de accesibilidad. Cada semana, se revisaban los informes, y si un servicio no cumplía con los estándares mínimos, comenzaba una cadena de acciones manuales:
- Creación manual de incidencias en el repositorio.
- Asignación de responsables “a ojo”.
- Seguimiento manual del progreso.
- Actualización de la información en un sistema de gestión independiente.
Este flujo de trabajo presentaba varios problemas: lentitud en la reacción, seguimiento inconsistente y, sobre todo, una incapacidad para escalar a medida que crecían los servicios y las comprobaciones.
La Solución: GitHub Copilot al Rescate
Para solucionar este cuello de botella, GitHub recurrió a GitHub Copilot, su asistente de programación basado en IA. El objetivo era automatizar el proceso de principio a fin, desde la detección de problemas hasta su resolución y seguimiento.
El nuevo flujo de trabajo, impulsado por Copilot, incluye:
- Creación automática de issues en los repositorios de los servicios cuando las calificaciones de accesibilidad caen por debajo de un umbral.
- Actualización de issues existentes con nuevos datos.
- Referencia cruzada de incidencias con sistemas CRM.
- Cierre automático de issues cuando los servicios vuelven a cumplir los estándares.
- Sincronización de responsables entre los paneles de control y los equipos de servicio.
- Mención de stakeholders para mayor transparencia.
Cómo Copilot Cambió el Juego
La implementación de este sistema automatizado con GitHub Copilot supuso un cambio radical en los tiempos de desarrollo. Lo que antes requería semanas de planificación, priorización y múltiples iteraciones, ahora se logró en tan solo cinco o seis horas de “conversación” con Copilot.
El enfoque de trabajo fue iterativo y ligero:
- Definición de una regla en lenguaje claro.
- Uso de Copilot para generar o ajustar el código.
- Pruebas locales con datos sintéticos.
- Revisión del resultado y ajuste de los prompts.
- Adición de medidas de seguridad (idempotencia, etc.).
- Registro de decisiones importantes.
- Reejecución de pruebas para confirmar la ausencia de errores.
Del Prototipo a la Producción
El proceso se dividió en varias etapas: primero, un prototipo rápido en un entorno de staging. Luego, pruebas con datos reales para ajustar los parámetros. Finalmente, la migración a una aplicación de GitHub para mayor seguridad y escalabilidad, y el despliegue en producción.
Para validar la solución, se grabó una demo que mostraba cómo un cambio en la calificación de accesibilidad desencadenaba la creación automática de una issue, su vinculación con otros sistemas, la asignación de un responsable y su actualización en caso de persistir el problema. Esta demostración fue clave para obtener la aprobación de los stakeholders.
El Impacto Real
El impacto de la automatización se notó en dos niveles:
Resultados de la automatización:
- Detección y notificación inmediata de problemas de accesibilidad.
- Centralización de la información (responsable, estado, enlaces) en un único lugar.
- Reducción del ruido y las notificaciones innecesarias.
- Reorientación de los esfuerzos de governance hacia el análisis de patrones y la mejora continua.
Resultados de la implementación con Copilot:
- Permitió que un experto en el dominio construyera el prototipo, liberando a los ingenieros para tareas más críticas.
- Redujo la necesidad de cambio de contexto para los ingenieros.
- Disminuyó la barrera de entrada para la creación de herramientas de compliance.
En resumen, GitHub logró transformar un proceso manual lento y propenso a errores en un sistema automatizado, eficiente y escalable, gracias a la ayuda de GitHub Copilot. Esto no solo mejoró la accesibilidad de sus servicios, sino que también cambió las expectativas sobre la velocidad con la que se pueden implementar herramientas internas de compliance.
Conclusión
La experiencia de GitHub demuestra el potencial de la inteligencia artificial para automatizar tareas complejas y mejorar la eficiencia en el desarrollo de software. Al reducir el tiempo de respuesta y mejorar la trazabilidad, GitHub Copilot no solo optimiza el proceso de corrección de la accesibilidad, sino que también permite que los ingenieros se enfoquen en tareas más importantes.
Fuente: GitHub Blog
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