“No es que tengas que hacer TDD línea por línea de código, pero cuando las cosas salen mal, tienes que tener la capacidad de hacer TDD línea por línea de código.” – Kent Beck, TDD by example
Este consejo, escrito décadas antes de que existieran los asistentes de IA, sigue siendo tan relevante hoy como lo fue entonces. La semana pasada, lo experimenté en primera persona cuando GitHub Copilot generó (con la confianza que lo caracteriza) lo que parecía un código perfecto para el manejo de rutas relativas. Parecía correcto. Ejecuté mi script de Python. Estaba completamente equivocado.
¿El problema? No debo ser el único desarrollador que tiene problemas con rutas relativas. Los datos de entrenamiento de la IA probablemente incluyan innumerables ejemplos de concatenación incorrecta de rutas, una fuente común de errores sutiles. Lo que debería haber sido una tarea de 10 minutos se convirtió en 40 minutos de debugging, programación defensiva y desarrollo de pruebas para identificar y solucionar el problema.
El efecto de amplificación
Los asistentes de IA no solo aceleran las buenas prácticas, sino que lo amplifican todo. Los equipos con sólidas disciplinas de desarrollo se adaptan a los flujos de trabajo de los LLM de forma natural, identificando rápidamente dónde la IA aporta mejoras reales de productividad. Quienes no cuentan con prácticas establecidas se ven obligados a depurar tanto sus procesos como las sugerencias de la IA.
Lo fundamental no está relacionado con la IA, es garantizar que su equipo mantenga los estándares de calidad cuando la percepción del aumento de la productividad puede sesgar el juico de los desarrolladores.
Por qué los pequeños pasos importan más ahora
El consejo de TDD sigue vigente hoy en día, con asistentes de codificación de IA:
Pequeños pasos Se vuelven críticos porque el código generado por IA a menudo parece engañosamente correcto. Commits grandes dificultan enormemente el análisis de la causa raíz cuando surgen problemas. La capacidad para aislar los problemas en pequeños cambios específicos se convierte en tu principal herramienta de identificación de errores.
Seguir un plan. Sin objetivos claros, la asistencia con IA se convierte en un teatro de productividad. Concéntrese en los requisitos y en un buen diseño, revise las de IA con los objetivos del proyecto y conocimiento de los principios fundamentales del buen diseño/programación.
Quality Harness: Pruebas automatizadas integrales, procesos de revisión de código y monitoreo: detecte errores de IA antes de que lleguen a producción. La IA podría generar código sintácticamente perfecto que no detecte casos extremos que sus pruebas deberían haber detectado.
La paradoja de la disciplina
Esta es la paradoja que enfrentan muchos equipos: adoptan herramientas de IA con la expectativa de avanzar más rápido, pero sin prácticas de desarrollo adecuadas, en realidad se ralentizan. Los equipos que integran con éxito los asistentes de IA ya contaban con sólidas culturas de pruebas, estándares de codificación claros y procesos de revisión rigurosos.
Esto crea una ventaja combinada. Los equipos con buenos fundamentos obtienen un impulso inmediato de productividad gracias a la IA, mientras que los equipos con prácticas deficientes se ven abrumados por la complejidad adicional de gestionar el código generado por IA, además de su deuda técnica existente.
Los equipos que prosperan con la asistencia de IA no son necesariamente los más avanzados técnicamente, sino aquellos con los fundamentos de desarrollo más sólidos. Consideran la IA como una herramienta poderosa que requiere el mismo enfoque disciplinado que cualquier otro multiplicador de productividad.
Si bien los principios que se analizan aquí son sencillos, su implementación efectiva a menudo requiere una comprensión matizada del contexto único de su equipo. Ahí es donde el coaching basado en la evidencia marca la diferencia, acelerando su camino hacia una productividad sostenible. Exploremos cómo desarrollar estrategias disciplinadas de integración de IA puede transformar su flujo de trabajo de desarrollo. Contáctenos hoy mismo y construyamos los quality harnesses que harán que su desarrollo asistido por IA sea rápido y confiable.
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