El desarrollo asistido por IA está en todas partes.

La Inteligencia Artificial (IA) existe desde hace tiempo y crece a un ritmo sin precedentes, con nuevas herramientas que ayudan a los desarrolladores a generar código con mayor rapidez. Una encuesta reciente reveló que el 92 % de los desarrolladores estadounidenses utilizan herramientas de codificación con IA tanto dentro como fuera del trabajo.* A pesar de la proliferación de herramientas de IA generativa, muchas organizaciones aún buscan la manera de gestionar su uso para mejorar el código. Esta nueva velocidad de codificación tiene el potencial de revolucionar el sector. entrega de software Si bien la IA aumenta drásticamente la productividad y acelera la velocidad de lanzamiento, estas ventajas no son automáticas. Es fundamental implementar una gobernanza sólida de los procesos de lanzamiento influenciados por la IA y establecer puntos de referencia al tiempo que se cuantifican las mejoras.

Utilizar la IA para generar código conlleva riesgos, pero también es algo que las empresas no pueden ignorar.

A medida que el código impulsado por IA se vuelve cada vez más indispensable, crece la necesidad de una gobernanza adecuada, controles de seguridad y procesos de entrega mejorados. Es fundamental mitigar los impactos posteriores para aumentar la eficiencia del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) lo suficiente como para gestionar el alto volumen de código. Esto es importante, ya que los modelos de IA generativa suelen tener muy poca supervisión, lo que aumenta la probabilidad de que el código impulsado por IA contenga problemas de seguridad y vulnerabilidades. Si no se controlan, estos problemas pueden generar inconvenientes regulatorios y de cumplimiento, con el consiguiente coste para la empresa, tanto financiero como en términos de reputación. Incluso si se resuelven estos desafíos, las organizaciones aún deben analizar minuciosamente sus datos para cuantificar la productividad y demostrar el valor de la inversión en herramientas de IA.

La solución reside en que los equipos adopten una mayor automatización para mejorar la calidad, la seguridad y la entrega general de su código con IA. Una gobernanza de código adecuada es fundamental para reducir riesgos y garantizar el cumplimiento normativo y la auditabilidad. La evaluación de los avances y el establecimiento de referencias aumentarán la productividad al identificar riesgos y detectar cuellos de botella, lo que permitirá a los equipos mejorar continuamente sus procesos de entrega de software.