Incorporar la inteligencia artificial a tus flujos de trabajo te ayuda a optimizar tareas específicas en cada fase del desarrollo. A continuación, te mostramos cómo pueden los equipos modernos integrar funciones de IA en sus flujos de trabajo diarios mediante herramientas como Google Antigravity en Gemini Enterprise, que ayuda a los desarrolladores a crear y escalar flujos de trabajo con agentes.

Durante la fase inicial de planificación, los responsables de producto y los desarrolladores recopilan comentarios de los usuarios, solicitudes de funciones e incidencias. Los modelos de procesamiento del lenguaje natural pueden leer miles de notas del servicio de asistencia para encontrar temas recurrentes, lo que ayuda a los equipos a sintetizar datos sin estructurar en documentos de requisitos estructurados sin perder de vista las preocupaciones de los usuarios.

La arquitectura del sistema, los modelos de datos y las estructuras de los componentes suelen tomar forma durante la fase de diseño. Los modelos de IA pueden ayudarte a analizar las especificaciones de tu proyecto para recomendarte patrones de diseño de eficacia probada, como microservicios o configuraciones basadas en eventos, que se ajusten a la escala de la nube que buscas. Estos sistemas también pueden comprobar las configuraciones con respecto a los estándares de cumplimiento de seguridad y los frameworks de arquitectura, lo que garantiza que tu entorno en la nube esté protegido desde el primer día. Los desarrolladores pueden usar herramientas específicas, como copilotos de arquitectura integrados en los IDEs y asistentes de diagramas nativos de la nube, para generar esquemas de infraestructura y detectar posibles brechas de seguridad antes de escribir código.

El desarrollo principal implica escribir, revisar y refactorizar código. Los asistentes inteligentes ayudan a estructurar componentes, gestionar código repetitivo tedioso y refactorizar funciones mediante frases cortas y activas.

Por ejemplo, compara una tarea repetitiva de código repetitivo con un bloque de soluciones generado por IA. La tarea que se muestra a continuación consiste en conectarse a una base de datos para obtener registros de usuarios por ID, lo que requiere configurar la conexión manualmente, gestionar los errores y realizar una limpieza manual. En cambio, la solución generada por IA se centra exclusivamente en las subidas de archivos de almacenamiento en la nube mediante Cloud Storage, gestionando la inicialización del cliente y las transferencias de blobs de forma limpia sin código repetitivo de conexión manual.

Tarea manual de plantilla:

Bloque de solución generada por IA:

Probar el código lleva mucho tiempo antes de cualquier lanzamiento. El análisis automatizado puede generar casos extremos, conjuntos de regresión y pruebas unitarias basados en tu código base. Estas pruebas detectan errores de forma temprana, lo que ayuda a los equipos a enviar software fiable más rápido.

La gestión de versiones y la monitorización operativa permiten que las aplicaciones se ejecuten sin problemas en producción. La introducción de la IA puede ayudar a agilizar esta fase automatizando las tareas de lanzamiento repetitivas y monitorizando el estado del sistema. Cloud Deploy utiliza la automatización para gestionar lanzamientos específicos y generar notas de la versión, mientras que Cloud Logging y Cloud Monitoring se basan en funciones de aprendizaje automático para detectar patrones de anomalías en los registros, activar planes de restauración automatizados cuando las métricas de estado disminuyen y verificar el cumplimiento de la configuración de la infraestructura.

Aunque suele ser beneficioso, adoptar herramientas de IA también puede plantear nuevas consideraciones operativas y técnicas para los equipos de ingeniería.

• Posibles fallos de seguridad: el código generado puede contener vulnerabilidades de seguridad sutiles o fallos lógicos que requieren una revisión de código humana minuciosa.
• Se necesitan revisiones más exhaustivas: los equipos deben gestionar la privacidad de los datos con cuidado para asegurarse de que el código fuente propio no se exponga a conjuntos de datos de entrenamiento externos.
• Posible pérdida de conocimientos: depender en exceso de las herramientas automatizadas puede provocar una pérdida de habilidades si los desarrolladores dejan de comprender los mecanismos subyacentes de su código.

Para sacar el máximo partido a las herramientas automatizadas, es necesario configurarlas de forma deliberada y supervisarlas de forma estructurada. Además de las revisiones de código básicas, los equipos pueden seguir estas prácticas para proteger sus flujos de procesamiento:

• Asigna contextos de modelos personalizados mediante bibliotecas de documentación interna para que las sugerencias de código se ajusten a las guías de estilo de la arquitectura de tu empresa.
• Audita las dependencias generadas y las importaciones de paquetes con regularidad para proteger tu cadena de suministro frente a nombres de paquetes alucinados o bibliotecas obsoletas.
• Monitoriza las métricas de rendimiento de las peticiones en los sprints para medir cuánto tiempo ahorran los asistentes en las tareas de mantenimiento repetitivas.
• Establece una política de revisión interna clara en la que cada fragmento de código sugerido por la IA se someta a una revisión por pares estándar y a un análisis de seguridad antes de entrar en las ramas de producción.
• Proporciona directrices claras a tu equipo sobre la privacidad de los datos y el uso adecuado de las peticiones.

Al incorporar la IA en el SDLC, los equipos de ingeniería modernos pueden recurrir a plataformas especializadas diseñadas para gestionar tareas complejas de programación y orquestación. Google Cloud ofrece varias soluciones y organiza sus herramientas para desarrolladores en torno a plataformas unificadas que admiten la generación de código, la automatización del entorno y los sistemas multiagente:

Google Antigravity para Gemini Enterprise es un paquete de herramientas para desarrolladores centradas en los agentes que permite a los equipos técnicos crear y ejecutar flujos de trabajo basados en agentes. Los desarrolladores pueden delegar tareas de programación en agentes de IA que se ejecutan en paralelo y habilitar varios subagentes para que lleven a cabo acciones proactivas y definidas para planificar y ejecutar de forma autónoma tareas de software complejas de principio a fin.

Gemini Enterprise Agent Platform proporciona la base para crear, ejecutar y escalar agentes personalizados y rutinas automatizadas en todos los servicios en la nube. Los desarrolladores utilizan sus kits de desarrollo y entornos de ejecución gestionados para integrar la inteligencia directamente en los servicios y flujos de procesamiento en la nube.

Google AI Studio es un entorno de creación de prototipos basado en la Web para experimentar con modelos de Gemini. Ayuda en la fase de diseño, ya que permite a los desarrolladores probar la lógica de las peticiones, integrar entradas multimodales como wireframes e iterar en la lógica de la aplicación antes de la implementación completa.

Google Colab es un entorno basado en la nube para ejecutar cuadernos de Python. Ayuda en las fases de programación y pruebas integrando de forma nativa la IA para generar flujos de procesamiento de análisis de datos, explicar errores de sintaxis y autocompletar expresiones.