Según una encuesta de StackOverflow, en la actualidad el 76 % de los desarrolladores utiliza o planea usar IA generativa en sus proyectos de desarrollo. A estas alturas no descubrimos nada al decir que la IA ofrece muchas ventajas a la hora de escribir código. Nadie duda de que la IA acelera los procesos de desarrollo, pero tal vez debamos preguntarnos a qué precio.
Y es que, aunque las herramientas de desarrollo con IA como GitHub Copilot, ChatGPT o Amazon CodeWhisperer son muy competentes, todos sabemos que no son perfectas. La velocidad del desarrollo de aplicaciones se ha acelerado, sí, pero no siempre de manera segura. Errores básicos, código de baja calidad o problemas de privacidad de datos y vulnerabilidades son cada vez más comunes a causa del uso indiscriminado de la IA en el sector de desarrollo.
Evitar que esto suceda es responsabilidad de empresas y profesionales de desarrollo, quienes deben implementar buenas prácticas y establecer pautas claras para el uso de la IA en sus proyectos. A continuación te explicamos algunas de las claves para conseguirlo.
¿Por qué el código generado por IA puede ser peligroso?
Aunque herramientas como ChatGPT o GitHub Copilot parezcan arte de magia y todopoderosas, reforzadas también por su contundencia y capacidad para generar código rápidamente, no podemos olvidar que estas herramientas tienen limitaciones y que cometen errores. Y en ocasiones, estos errores pueden ser graves o muy graves.
Según un estudio realizado la consultora Gartner, el código generado por IA GitHub Copilot puede contener vulnerabilidades de seguridad en hasta un 40% de los casos. Esto se debe principalmente a que los modelos de IA, aunque entrenados con vastas cantidades de código, no siempre comprenden el contexto completo o las mejores prácticas de seguridad para cada proyecto.
ChatGPT tampoco se libra de estos errores. Un estudio de la IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) reveló que el código generado por ChatGPT es incorrecto o contiene errores de bulto cuando se le presentan problemas posteriores a 2021. Y aunque es capaz de resolver problemas fáciles, su desempeño es bajo ante problemas más complejos.
Entonces, ¿No deberíamos usar IA para generar código?
La tendencia de algunos desarrolladores a confiar ciegamente en estas herramientas sin realizar una revisión del código generado está aumentando el riesgo y reduciendo la seguridad de las aplicaciones.
¿Significa esto que debemos dejar de usarlas? La respuesta es absolutamente NO.
El gran problema de las herramientas de generación de código es que han sido diseñadas para ayudar a los desarrolladores, y no para reemplazarlas. Su verdadero valor radica en ser una herramienta de asistencia que puede aumentar la productividad y la eficiencia cuando se utiliza correctamente. El desafío está en encontrar el equilibrio adecuado entre aprovechar las capacidades de la IA y mantener un alto nivel de control y verificación humana.
No viene mal recordar que la IA no tiene la capacidad de pensar de manera crítica. En ocasiones no entiende realmente las preguntas que le hacemos, solo trata de responder lo más acertadamente posible a partir de los datos que tiene. Puede no entender el contexto ni las preguntas que le hacemos. Y cuando eso sucede, la IA no sabe qué responder, y como consecuencia, produce código incorrecto.
Tal y como el CTO de Wildix, Dimitri Osler, «Un buen programador es aún mejor con la ayuda de la IA«. E incluso podríamos decir que un mal programador puede convertirse en un peor profesional cuándo usa IA, ya que probablemente lo haga sin criterio y con el único objetivo de generar código rápidamente sin preocuparse por su calidad o seguridad.
¿Cómo desarrollar con IA de forma productiva, segura y eficiente?
La clave a la hora de desarrollar con IA es tener claro en todo momento que son herramientas de apoyo, y no reemplazo del conocimiento y la experiencia humana. Por ello, algunos consejos que te pueden ayudar son:
- Nunca olvidar las buenas prácticas de programación.
- Si estás aprendiendo, no uses herramientas de IA hasta que tengas una base sólida de conocimientos. La IA es una buena herramienta de aprendizaje, pero es importante entender los fundamentos primero.
- Revisa y verifica siempre el código generado por IA. No lo aceptes ciegamente sin entender cómo funciona.
- Utiliza la IA para tareas repetitivas o para generar ideas iniciales, pero refina y optimiza el código tú mismo.
- Utiliza herramientas para generar código que prioricen las buenas prácticas y que incluyan análisis de seguridad integrados, o introduce las comprobaciones de seguridad a posteriori.
- Aprende a utilizar este tipo de herramientas de manera efectiva. Familiarízate con sus capacidades y limitaciones para aprovecharlas al máximo.
- Mantén un enfoque crítico y no dependas exclusivamente de la IA. Combina su uso con tu propio razonamiento y experiencia.
- Establece pautas claras en tu equipo o empresa sobre cuándo y cómo utilizar herramientas de IA en el desarrollo.
- Realiza pruebas de seguridad, rendimiento y funcionalidad rigurosas del código generado por IA para identificar posibles problemas o vulnerabilidades antes de que el código llegue a producción.
- Mantente actualizado sobre las últimas tendencias y mejores prácticas en el uso de IA.
Veracode: solución integral para el desarrollo seguro con IA
Una de las soluciones disponibles más destacadas para implementar el desarrollo seguro con IA es Veracode. Se trata de una plataforma de seguridad de aplicaciones que ofrece una solución completa para abordar los desafíos del desarrollo con IA. Su enfoque combina análisis estático (SAST), dinámico (DAST) y de análisis de librerías de terceros (SCA)para identificar y mitigar vulnerabilidades en todo el ciclo de vida del desarrollo.
Con Veracode, los equipos pueden integrar fácilmente prácticas de seguridad en sus flujos de trabajo de IA, garantizando que el código generado cumpla con los estándares de seguridad más exigentes.
Con funcionalidades para prevenir, detectar y corregir vulnerabilidades de seguridad, Veracode ayuda a las organizaciones a mantener un alto nivel de seguridad en sus aplicaciones desarrolladas con IA y escribir código libre de vulnerabilidades. De tal manera que muestra información detallada de cada vulnerabilidad e incluso muestra cómo corregir el código para evitar dichas vulnerabilidades..Además, la plataforma ofrece informes detallados y recomendaciones personalizadas, permitiendo a los equipos de desarrollo mejorar continuamente sus prácticas de seguridad en el uso de IA de manera integrada y automatizada con sus propias herramientas de desarrollo
