Los modelos de inteligencia artificial generativa han impulsado una nueva era en el desarrollo de software, facilitando la automatización y optimización de tareas esenciales. La capacidad de estos modelos para generar código a partir de indicaciones en lenguaje natural está transformando la manera en que los desarrolladores y equipos de DevOps abordan su trabajo diario, mejorando considerablemente su eficiencia. Este artículo explora cómo aprovechar los avances de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) mediante el uso de Amazon Bedrock, asistiendo a los desarrolladores en varias etapas del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).
Amazon Bedrock es un servicio completamente gestionado que ofrece una variedad de modelos de alto rendimiento de empresas líderes en inteligencia artificial, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon. A través de una única API, este servicio proporciona amplias capacidades para construir aplicaciones de IA generativa de forma segura, privada y responsable.
La arquitectura propuesta en este artículo integra la inteligencia artificial generativa en áreas clave del SDLC para mejorar la eficiencia y rapidez en el desarrollo de software. El objetivo principal es que los desarrolladores puedan diseñar sus propios sistemas para combinar, escribir y auditar código utilizando los modelos de Amazon Bedrock, en lugar de depender únicamente de asistentes de codificación preconfigurados. Entre otros temas, se abordan:
– Un asistente de codificación para ayudar a los desarrolladores a escribir código más rápidamente mediante sugerencias.
– Utilización de las capacidades de comprensión de código de los LLM para generar conocimientos y recomendaciones.
– Generación automática de aplicaciones para crear código funcional y desplegar cambios automáticamente en un entorno de trabajo.
Elegir el modelo adecuado y la estrategia para implementar estas funcionalidades es crucial en cada etapa. La selección del modelo base para la tarea es esencial, dado que cada uno ha sido entrenado con un corpus de datos diferente, lo que afecta el rendimiento en diversas tareas. Por ejemplo, Claude 3 de Anthropic en Amazon Bedrock puede escribir código efectivamente en muchos lenguajes de programación comunes, mientras que otros modelos pueden requerir personalización adicional, aumentando la complejidad y el esfuerzo técnico.
Los asistentes de codificación son muy populares y existen numerosos ejemplos. AWS ofrece varios servicios para ayudar a los desarrolladores, desde la finalización en línea con herramientas como Amazon CodeWhisperer hasta la interacción en lenguaje natural con Amazon Q. Una ventaja clave de un asistente respecto a la generación en línea es la capacidad de iniciar nuevos proyectos con descripciones simples, proporcionando código de ejemplo y recomendaciones sobre qué frameworks utilizar.
La comprensión del código por parte de los LLM puede aumentar la productividad de los desarrolladores al inferir el significado y funcionalidad del código, mejorando la fiabilidad, eficiencia, seguridad y rapidez del proceso de desarrollo. Este enfoque permite una documentación, revisión de código y aplicación de mejores prácticas más efectiva, y facilita la integración de nuevos desarrolladores en el equipo.
La generación de aplicaciones se puede extender para crear implementaciones completas. En el SDLC tradicional, un humano formula los requisitos, diseña la aplicación, escribe el código, crea pruebas y recibe retroalimentación. Los modelos de IA pueden iterar el desarrollo al utilizar las salidas nuevamente como entradas, creando aplicaciones funcionales basadas en indicaciones en lenguaje natural.
Finalmente, se resalta la importancia de mantener un sistema modular y flexible para adaptarse a los rápidos cambios en la tecnología. Aprovechar las mejoras en productividad que ofrece la inteligencia artificial será esencial para mantener la competitividad en el futuro cercano.
