Copilotos y Chatbots: La guía definitiva para la generación de Developers que Programa con Inteligencia Artificial

Si eres de la Dev-gen, tienes que saber sobre copilitos y desarrollo de chatbots. Te contamos todo en esta nota.

En el universo del desarrollo de software, la velocidad y la eficiencia son las monedas de cambio más valiosas. Durante años, los programadores hemos confiado en herramientas de autocompletado y en la vasta comunidad de Stack Overflow. Sin embargo, la llegada de la inteligencia artificial generativa ha cambiado las reglas del juego para siempre.

Hoy, la pregunta ya no es si la IA tendrá un impacto en tu trabajo, sino cómo puedes dominarla para llevar tus habilidades al siguiente nivel. La era de la Dev Gener-AI-tion de Henry ya empezó, una nueva generación de desarrolladores que no solo escribe código, sino que también lo potencia con la inteligencia artificial. Esta guía es tu entrada a este nuevo mundo.

A lo largo de este artículo, exploraremos en profundidad dos de las herramientas más revolucionarias para cualquier programador: los copilotos y los chatbots. Desmitificaremos sus funciones, te mostraremos cómo se complementan y te daremos las claves para que los integres en tu flujo de trabajo diario. Prepárate para descubrir cómo, al entrenar tu mente y programar con IA, cada línea de código puede volverse más inteligente.

¿Qué es un Copiloto de IA y por qué lo necesitas?

Imagina que estás escribiendo una función y, en lugar de buscar la sintaxis correcta o recordar los parámetros, una herramienta inteligente te sugiere el código completo, casi como si tuvieras a un colega experto programando a tu lado. Eso es un copiloto de IA.

A diferencia de un simple autocompletado que te sugiere variables o nombres de funciones, un copiloto es un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) entrenado en miles de millones de líneas de código. Esto le permite entender el contexto de tu proyecto, predecir lo que quieres hacer y generar bloques de código funcionales en tiempo real.

Su propósito no es solo ahorrarte tiempo, sino ayudarte a escribir código de mejor calidad, más rápido y con menos errores.

Los copilotos se integran directamente en tu editor de código (IDE) y son herramientas de sugerencia y generación. En esencia, son un par de manos adicionales que escriben a la velocidad de tu pensamiento.

Las herramientas clave de la nueva generación

Existen varios copilotos de IA en el mercado, cada uno con sus propias particularidades. Aquí te presentamos los más relevantes que todo programador de la Dev Gener-AI-tion debe conocer:

GitHub Copilot

Considerado el pionero y más popular de los copilotos, GitHub Copilot fue desarrollado por GitHub en colaboración con OpenAI. Su modelo, conocido como Codex, fue entrenado en una gran cantidad de código disponible públicamente.

Características principales:

• Autocompletado de funciones y clases: Con solo escribir el nombre de una función o un comentario, Copilot puede sugerir el resto del código, a menudo con una precisión asombrosa.
• Generación de tests unitarios: Si tienes una función, puedes pedirle a Copilot que escriba un test para verificar su funcionamiento. Solo necesitas un comentario o el nombre de la función y Copilot hará el resto, ahorrándote un tiempo valioso en la fase de testeo.
• Sugerencias contextuales: Entiende el lenguaje de programación, los frameworks y las librerías que estás usando, adaptando sus sugerencias al contexto específico de tu proyecto.
• Multi-lenguaje: Soporta una amplia variedad de lenguajes de programación, desde Python y JavaScript hasta C++ y Ruby, lo que lo convierte en una herramienta versátil para cualquier desarrollador.

Ejemplo:

✅ Ventajas: Su integración nativa con Visual Studio Code y su gran base de datos de código lo hacen extremadamente potente.

❌ Desventajas: A veces puede generar código no óptimo o con fallos de seguridad. Requiere una revisión humana.

Replit Ghostwriter

Replit es un entorno de desarrollo en la nube que ha revolucionado la programación colaborativa. Su propio copiloto, Ghostwriter, está diseñado para complementar esta experiencia en tiempo real.

Características principales:

• Terminación de código: Al igual que Copilot, te ayuda a completar líneas y funciones.
• Generación de código a partir de comentarios: Puedes describir lo que necesitas en lenguaje natural y Ghostwriter generará el código.
• Transformación de código: Una funcionalidad única es la capacidad de "explicar" y "transformar" el código. Por ejemplo, puedes pedirle que explique una función compleja o que la traduzca a otro lenguaje.

✅ Ventajas: Ideal para proyectos colaborativos y prototipado rápido en la nube.

❌ Desventajas: Su uso está más limitado al entorno de Replit.

Tabnine

Tabnine es otra herramienta de IA para programadores que se diferencia por su enfoque en la privacidad y la personalización. Ofrece modelos entrenados en código abierto y la opción de entrenar modelos privados en tu propio código, lo que lo hace ideal para empresas.

Características principales:

• Autocompletado predictivo: Sus sugerencias son muy precisas y se basan en patrones de código comunes.
• Modelos privados: Puedes entrenarlo con tu base de código para obtener sugerencias específicas para el proyecto de tu empresa, garantizando que el código no salga de tus servidores.
• Soporte amplio: Se integra con la mayoría de los IDEs más populares como VS Code, JetBrains y Sublime Text.

✅ Ventajas: Enfoque en la privacidad y en la capacidad de entrenar modelos específicos.

❌ Desventajas: La versión gratuita es menos potente que las de pago, que tienen un costo más elevado.

¿Qué es un Chatbot de IA y cómo se diferencia de un Copiloto?

Mientras que un copiloto es un asistente integrado en tu editor de código, un chatbot de IA (como ChatGPT, Gemini, o Claude) es tu compañero de conversación. No vive en tu IDE, sino en tu navegador, y su función es ayudarte a pensar, a solucionar problemas complejos y a generar grandes bloques de texto o código a partir de una conversación.

Piénsalo de esta manera:

• Un Copiloto es un co-creador de código. Te ayuda a escribir línea por línea.
• Un Chatbot es un consultor y un cerebro para la resolución de problemas.

Su poder reside en el procesamiento del lenguaje natural y su capacidad para entender contextos abstractos. Puedes hacerle preguntas, pedirle que explique conceptos, que genere ideas o que resuelva errores. La clave para usarlo de manera efectiva radica en la Ingeniería de Prompts, el arte de comunicarte con la IA para obtener la mejor respuesta posible.

Usa la IA para potenciar tu código: Casos de uso reales

La magia de la IA para un programador se revela cuando la utilizas para automatizar tareas repetitivas y monótonas.

Aquí, te mostraremos cómo los copilotos y los chatbots trabajan juntos para revolucionar tu flujo de trabajo.

Acelera tu codificación con sugerencias de IA

El síndrome de la página en blanco es real, y la IA es la cura. En este caso, los asistentes de código son la herramienta ideal para empezar a escribir sin fricciones.

Ejemplo con Tabnine: A continuación verás cómo Tabnine funciona en VSCode. Al escribir solo un comentario, la herramienta es capaz de generar una función completa que hace lo que le pedimos.

Esta técnica de prompting en el IDE es muy potente y puede ahorrarnos tiempo de programación valioso.

Generación de código y tests desde cero

Para proyectos más complejos, puedes utilizar las técnicas de Prompt Engineering para generar funciones completas. En esta guía no ahondaremos en las técnicas, sino que haremos uso de ellas para el abordaje específico de copilotos y chatbots.

👉Si deseas ampliar tus conocimientos en Prompt Engineering, te invitamos a realizar el Curso Introductorio a Prompt Engineering de Henry.

Debugging y Solución de Errores

Encontrar un error en el código puede ser una de las tareas más frustrantes. Un bug que te tomaría horas resolver con búsquedas interminables en foros, puede ser identificado en segundos con la ayuda de un chatbot.

• Chatbots: Pega tu código y el mensaje de error. Pídele a la IA que te explique por qué está fallando y que te sugiera posibles soluciones.

Por ejemplo: "Este es mi código en Python que me está dando un error. El error es 'IndexError: list index out of range'. ¿Podrías explicarme por qué ocurre y cómo puedo solucionarlo?"

Tests unitarios y documentación

Los tests unitarios y la documentación son una parte fundamental del desarrollo de software. Ambos garantizan la calidad del código, pero a menudo son tareas tediosas. Aquí es donde la IA puede ser de gran ayuda.

• Tests unitarios: Escribir tests a mano puede ser una tarea repetitiva. Con herramientas como Cody AI, puedes generar tests unitarios con solo una instrucción. Si tienes una función, puedes solicitarle a la IA que genere los tests para verificar su correcto funcionamiento, ahorrándote un tiempo valioso en la fase de testeo.
• Documentación: Crear y mantener la documentación puede ser un proceso lento. Las herramientas de IA pueden generar docstrings o comentarios en tus funciones a medida que las escribes, siguiendo los estándares de cada lenguaje. Además, pueden mantener la documentación actualizada automáticamente a medida que el código cambia y generarla en diferentes formatos como texto, HTML y PDF.

Ejemplo con Cody AI: Imagina que tienes la siguiente clase:

Siguiendo este ejemplo, le puedes solicitar a Cody AI que genere automáticamente la documentación respectiva. El resultado será un archivo con el código documentado de forma clara y exhaustiva.

Responsabilidades de la Dev Gener-AI-tion: La IA no es perfecta

Los asistentes de código son herramientas poderosas que aumentan la productividad, pero su uso conlleva responsabilidades. No se trata solo de escribir código, sino de hacerlo de manera segura y confiable.

La IA también se equivoca

Antes de confiar ciegamente en cualquier herramienta, es fundamental entender sus limitaciones:

• Sesgos en los datos: La IA aprende a partir de ejemplos. Si esos ejemplos presentan sesgos, la IA también los adquirirá. Esto significa que si los datos utilizados para entrenarla están sesgados, es probable que sus decisiones y recomendaciones también lo estén.
• Falta de contexto: La IA no siempre comprende la situación completa en la que se encuentra. Esto puede llevarla a ofrecer sugerencias incorrectas o a tomar decisiones inapropiadas. Se basa en patrones y correlaciones en los datos, pero no siempre puede captar las sutilezas que los humanos pueden percibir.
• Problemas de aprendizaje: La IA puede ser muy efectiva para una tarea específica en la que ha sido entrenada, pero no siempre puede generalizar ese conocimiento a otras situaciones. Esto significa que aunque pueda desempeñarse bien en una tarea en particular, puede enfrentar dificultades al aplicar ese conocimiento en un contexto diferente.

Recomendaciones para un uso responsable

Los asistentes de código son herramientas poderosas, pero es tu responsabilidad utilizarlas de manera inteligente y segura. Ten en cuenta lo siguiente antes de acudir a tu copiloto:

• Conoce la herramienta: Investiga las características, capacidades y limitaciones del asistente de código que utilizas.
• Revisa el código: No confíes ciegamente en el código generado. Revísalo cuidadosamente para detectar errores, sesgos o vulnerabilidades de seguridad.
• Utiliza prácticas de codificación seguras: Protege tu información confidencial y utiliza prácticas de codificación seguras para evitar la introducción de vulnerabilidades.
• Mantente actualizado: Sigue las actualizaciones y recomendaciones de seguridad del proveedor del asistente de código.
  

El futuro del código: La colaboración como nuevo estándar 🤝

El miedo a ser reemplazado por la IA es un sentimiento válido, pero la realidad, respaldada por estudios como el de Microsoft, es que el futuro del trabajo no es una batalla entre el hombre y la máquina. En cambio, es una colaboración fluida y estratégica entre ambos.

La IA se encargará de las tareas repetitivas y monótonas, permitiendo que los programadores se enfoquen en lo que realmente aporta valor y requiere habilidades intrínsecamente humanas: la creatividad, el juicio crítico, la resolución de problemas complejos, la empatía y la comunicación. Tu rol se vuelve más estratégico, creativo y fundamental para el éxito de un proyecto.

💡 Te recomendamos utilizar varios copilotos de IA en paralelo para la misma tarea. Compara los resultados de cada uno en términos de precisión, eficiencia y estilo, y escoge el que mejor se adapte a tus necesidades. Además, siempre es una buena idea proporcionar ejemplos de tu propio código, para que la IA pueda comprender el estilo y las convenciones de tu proyecto. Cuanto más específicos sean, mejores serán los resultados.

La Dev Gener-AI-tion no es una profecía, es una realidad que ya está aquí. Es la generación de programadores que ha entendido que el código no solo se escribe, se potencia. Es la generación que no le teme a la automatización, sino que la utiliza para construir un futuro más inteligente, más eficiente y con un potencial de crecimiento ilimitado.

El futuro del código te espera en Henry 🚀

Las evidencias son innegables: la IA no va a reemplazar a los programadores, pero un profesional que sabe cómo utilizar la IA sí tendrá una ventaja competitiva. El futuro del trabajo no es una batalla entre el hombre y la máquina, sino una colaboración fluida y estratégica entre ambos.

En Henry formamos a la Dev Gener-AI-tion. No solo te enseñamos a dominar el código de la carrera de Desarrollo Full Stack, sino que también te preparamos para ser un líder en la nueva era de la tecnología. Con nuestra formación, aprenderás a integrar las herramientas de IA en tus proyectos, a diseñar soluciones inteligentes y a construir un futuro donde la tecnología y tu talento se potencian mutuamente.

👉Es hora de escribir tu propia historia. Aplica en Henry y descubre el poder de convertirte en un profesional que construye el futuro.