Modelos de lenguaje grandes y Scrum: cómo la IA cambia el desarrollo de software
La velocidad con la que los grandes modelos de lenguaje han entrado en el flujo de trabajo del desarrollo de software ha sorprendido incluso a quienes esperaban que la tecnología fuera significativa. Las herramientas de generación de código con IA ahora pueden generar código funcional a partir de descripciones en lenguaje natural, explicar código existente, escribir pruebas unitarias y producir documentación.
Cómo los equipos Scrum deberían integrar estas herramientas
El principio más importante es que el código generado por LLM no es diferente de cualquier otro código en cuanto a los controles de calidad. Debe pasar por el mismo proceso de revisión de código, superar las mismas pruebas automatizadas y cumplir los mismos criterios de Definición de Hecho que el código escrito por humanos.
Los riesgos a gestionar
Código alucinado. Los LLM generan código que parece plausible pero es incorrecto. Un desarrollador junior que acepta código generado sin entenderlo puede introducir errores sutiles.
Vulnerabilidades de seguridad en el código generado. Los LLM entrenados en repositorios de código público han visto mucho código inseguro y pueden reproducir patrones inseguros.
Sobredependencia que erosiona la capacidad del equipo. Un equipo que no puede entender o depurar código que no escribió es frágil de maneras que no serán aparentes hasta que el LLM produzca algo que requiera comprensión profunda para corregir.
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