La revisión de código es imprescindible en el proceso de desarrollo si se quiere evitar el gasto excesivo, las averías y las brechas de seguridad extremadamente peligrosas. Las revisiones de código impulsadas por IA hacen que este servicio sea más barato y eficiente, pero solo cuando la automatización se realiza correctamente.
Siga leyendo para aprender todo lo que necesita saber sobre las revisiones de código con IA, cómo funcionan, qué herramientas utilizar para ellas y sus puntos fuertes y débiles. El equipo de revisión de código de Redwerk comparte sus conocimientos y evaluaciones realistas de las ventajas y los riesgos de utilizar soluciones con IA. También proporcionaremos una hoja de ruta de alto nivel para implementar la estrategia híbrida más eficaz para evaluar su código y evitar que problemas graves lleguen a la producción y bloqueen sus sistemas.
¿Cómo funcionan las revisiones de código automatizadas?
Lo primero que hay que entender sobre las revisiones de código basadas en IA es que existen múltiples herramientas y enfoques. Muchas de ellas ofrecen distintos grados de automatización, especialmente para la validación de resultados. Además, su integración en el proceso de revisión también variará considerablemente. Algunas herramientas se especializan en la detección, mientras que otras se centran en la evaluación de riesgos y el análisis de patrones.
Teniendo en cuenta todo esto, es imposible evaluar las revisiones de código con IA como una sola entidad. Es necesario evaluar cada solución y su función en el proceso general de revisión de código para realizar una evaluación precisa de su contribución, precisión y ahorro de costes.
Sin embargo, para que este tema sea más fácil de entender para los no profesionales, nuestro equipo de Redwerk divide a grandes rasgos todas las herramientas de revisión de código con IA en dos categorías principales:
- Análisis determinista (análisis estático)
Este tipo de análisis se utiliza mejor para encontrar errores conocidos o evaluar patrones de seguridad. Implántelo como parte de su estrategia para hacer cumplir las normas, ya que estas pruebas producen fácilmente resultados repetibles. Abarca el análisis del flujo de datos, las reglas SAST, la comparación de patrones y el seguimiento de contaminaciones, entre otras prácticas. - Análisis basado en LLM (capa generativa/de razonamiento)
Ahí es donde la automatización de la revisión de código realmente aprovecha el poder del desarrollo de la inteligencia artificial a través de la integración de LLM. Las herramientas diseñadas para este tipo de análisis se basan en modelos de IA entrenados para recopilar e interpretar el contexto. Como resultado, no solo pueden identificar problemas, sino también resumir cambios, identificar y señalar lógicas sospechosas, sugerir mejoras/correcciones y clasificar alertas.
Proceso de revisión de código basado en IA
Dicho esto, los expertos de Redwerk que prueban diversas herramientas de revisión de código basadas en IA para mantenerse al tanto de los avances tecnológicos afirman que las mejores soluciones actuales combinan estos enfoques. Cada herramienta es única, pero su proceso general suele ser el siguiente:
- Recopilar contexto a partir de nombres de archivos, mensajes de confirmación, código cercano, solicitudes de extracción, instrucciones de repositorio y documentos de arquitectura.
- Ejecución de escáneres deterministas para comprobar las normas de calidad y seguridad, las dependencias y los secretos.
- Interpretación LLM para explicar y priorizar los problemas antes de generar las correcciones propuestas.
- Publicación de los resultados en el formato utilizado por la herramienta (comentarios en línea en PR, sugerencias IDE, comprobaciones de estado o resúmenes de revisión).
- Aprendizaje y ajuste basados en los datos procesados (solo para algunas herramientas).
Las mejores herramientas de revisión de código con IA disponibles en la actualidad
Para comprender qué es exactamente lo que puede esperar de las soluciones de automatización de la revisión de código, consulte la lista de las mejores opciones que utilizan los desarrolladores en la actualidad:
- GitHub Copilot
Consulte la documentación para comprender cómo se puede utilizar GitHub Copilot para la revisión de código mediante IA. Es una de las herramientas más populares en la actualidad y no tiene rival en lo que respecta a revisiones de relaciones públicas de GitHub, resúmenes y sugerencias de correcciones rápidas (Autofix Code QL). Sin embargo, no es muy buena en evaluaciones complejas de lógica y seguridad. - Snyk Code
Se trata de un SAST centrado en la seguridad que ofrece una orientación muy fácil de usar para los desarrolladores. Sin embargo, Snyk requiere muchos ajustes para reducir el «ruido» y resulta caro a gran escala. - Semgrep (+ Semgrep Assistant)
Semgrep Assistant es ideal para barreras de protección personalizadas y ayuda en la clasificación y corrección basada en IA. Sin embargo, resulta caro en términos de uso eficiente y requiere ingeniería de reglas para ofrecer el mejor rendimiento. - CodeRabbit
Es un revisor de PR basado en LLM que ofrece resúmenes y tutoriales. CodeRabbit es eficaz para acelerar las PR y ofrecer una «evaluación de segunda mano». Sin embargo, el modelo es muy propenso a las alucinaciones. - Codacy
Esta herramienta es ideal para la gobernanza de múltiples repositorios y el mantenimiento de estándares consistentes. Codacy destaca en el flujo de trabajo de barreras de seguridad con IA y en las comprobaciones estandarizadas de calidad y seguridad. Sin embargo, sufre frecuentes alucinaciones y requiere una revisión humana minuciosa. - Greptile
Si buscas una herramienta fiable que funcione con un contexto de código profundo y reglas personalizadas, Greptile es una buena opción. Sin embargo, puede generar mucho ruido en los resultados y el coste de la herramienta se dispara rápidamente.
Revisiones de código impulsadas por IA: ventajas y desventajas
Al evaluar las fortalezas y debilidades de las revisiones de código asistidas por IA, hay que tener en cuenta que ninguna herramienta artificial puede cubrir por completo todas las deficiencias. Por lo tanto, cualquier automatización debe formar parte de una lista de verificación de revisión de código más amplia que ofrezca una cobertura integral.
Ventajas de las revisiones de código automatizadas
La principal ventaja de cualquier automatización es la velocidad. Con la revisión de código, puede utilizar un modelo de aprendizaje automático entrenado para realizar tareas rutinarias mucho más rápido y con mayor precisión que un ser humano. Desde el punto de vista empresarial, esto ofrece las siguientes ventajas:
- Aumento de la productividad = crecimiento de los ingresos
La productividad general de su equipo aumenta porque los miembros humanos del equipo pueden centrarse en tareas más sofisticadas mientras que las máquinas se encargan de las comprobaciones rutinarias. - Mejoras en la seguridad = menores riesgos
La automatización de la revisión de código mejora la seguridad porque las pruebas se pueden ejecutar más rápido y con mayor precisión. Por lo tanto, su empresa está mejor protegida contra ataques potencialmente devastadores, tanto de amenazas externas como internas. - Detección temprana = menores costes
Si detecta los problemas antes de implementar el código, es más fácil y mucho más barato solucionarlos. Además, evita el daño a su reputación y otras pérdidas que pueden producirse si lanza un producto con errores.
Debilidades de las revisiones de código con IA
La IA muestra resultados sobresalientes en el reconocimiento de patrones. Sin embargo, aún no es capaz de comprender perfectamente los matices contextuales. Por lo tanto, es necesario establecer expectativas realistas para las revisiones de código impulsadas por IA e implementar una estrategia para abordar las debilidades de la máquina. Las más notables entre ellas son:
- Escasa adaptabilidad específica al sistema
Los modelos de aprendizaje automático entrenados en repositorios de código genéricos no se adaptan fácilmente a las prácticas y flujos de trabajo específicos de las organizaciones. También tienen dificultades con los sistemas heredados. - Gestión de falsos positivos y negativos
Uno de los mayores problemas asociados a las revisiones de código automatizadas es la gestión de los resultados falsos (tanto positivos como negativos) señalados por la IA. La estrategia más eficaz para abordar esta cuestión en la actualidad incluye una orquestación avanzada del flujo de trabajo y una supervisión humana. - Lagunas en la cobertura
Como se ha mencionado anteriormente, todas las herramientas de revisión de código con IA tienen limitaciones de algún tipo. Por lo tanto, es imprescindible no tratarlas como «soldados universales» durante su adopción. Debe comprender exactamente lo que la solución puede y no puede hacer y asegurarse de que las lagunas sean cubiertas por revisores humanos o, al menos, por otras herramientas de IA.
Revisiones de código manuales frente a automatizadas: ¿cuál es la mejor opción?
En el interminable debate sobre si son mejores los servicios manuales o los automatizados, la verdad, como siempre, se encuentra en algún punto intermedio. Cuando se trata de la revisión de código, se debe tratar la participación de las máquinas de manera similar al desarrollo de software asistido por IA. Esto significa que se implementa la automatización y los conocimientos basados en IA donde son más útiles, pero el «trabajo intelectual» real lo gestionan expertos que han trabajado con código durante años y pueden comprender y detectar cosas que van más allá de los datos de entrenamiento habituales del aprendizaje automático.
Así es como debería ser en la práctica este modelo «híbrido» de revisión de código asistida por IA:
- Capa 1: Puertas automatizadas
Es una capa no negociable en las revisiones de código automatizadas que abarca la depuración y el formateo, las pruebas de integración de unidades y claves, así como el SAST, la dependencia y el escaneo de secretos. Como resultado de estos procesos automatizados, debe establecer una base de referencia de calidad, por ejemplo, «sin nuevos problemas críticos». - Capa 2: Revisión con IA
La siguiente capa de automatización de la revisión de código debe incluir una forma más avanzada de IA, un asistente siempre activo que añada un componente agencial al análisis mecánico determinista. Esta herramienta debe encargarse de generar sugerencias de pruebas, clasificar las alertas del escáner, redactar soluciones para problemas sencillos y resúmenes de relaciones públicas con los riesgos más destacados. - Capa 3: Revisión humana
Por último, los profesionales humanos deben tomar el relevo, convirtiendo estos procesos en revisiones de código asistidas por IA en lugar de 100 % IA. Se requiere la intervención humana en áreas de riesgo y tareas de alto impacto. Solo los profesionales cualificados deben validar e implementar cambios arquitectónicos o ajustar características críticas. Su experiencia también es necesaria a la hora de revisar la lista de comprobación de seguridad de la revisión del código, ya que los humanos pueden identificar dependencias complejas mejor que las máquinas, que siguen «pensando» de forma mayoritariamente lineal. A diferencia de la IA, los humanos pueden centrarse en la intención en lugar del formato, lo que les permite detectar problemas invisibles para las máquinas porque no son intrínsecamente «incorrectos».
Conclusión: ¿Cómo configurar las revisiones de código más eficientes?
En resumen, las revisiones de código basadas en IA son excepcionalmente útiles para aumentar la velocidad, la productividad y la precisión de las revisiones. La automatización también hace que el proceso sea más asequible. Sin embargo, los seres humanos son una parte crucial de este proceso. Por lo tanto, para lograr los mejores resultados, es necesario responder claramente a las siguientes preguntas:
- ¿Qué partes del proceso de revisión del código se gestionan con herramientas?
- ¿Qué comprueban los agentes de IA?
- ¿Qué comprueban y validan los expertos humanos?
En Redwerk, contamos con un equipo de especialistas que saben exactamente cómo utilizar las herramientas basadas en IA para maximizar el valor para nuestros clientes. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo y desarrollemos un proceso de revisión de código asistido por IA adaptado a su caso de negocio único.
Descubra cómo auditamos el software Project Science de Complete Network y logramos un aumento del 80 % en la mantenibilidad del código
