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Experiencias y aprendizajes al evaluar 8 herramientas de revisión de código con IA

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Learnings from trialling 8 AI code review tools

Exploración detallada sobre el desempeño y características de ocho herramientas de revisión de código impulsadas por inteligencia artificial en proyectos reales, enfocándose en su utilidad, limitaciones y contribución al proceso de desarrollo de software.

La incorporación de la inteligencia artificial en procesos de desarrollo de software ha generado un interés creciente, especialmente en el área de revisión de código. Revisión que históricamente ha requerido una atención detallada y minuciosa por parte de ingenieros para detectar errores y optimizar la calidad del software. En este contexto, la búsqueda de herramientas que automaticen este proceso sin sacrificar calidad resulta fundamental. Recientemente, se realizó un análisis exhaustivo evaluando ocho herramientas de revisión de código basadas en inteligencia artificial, buscando determinar cuáles ofrecen mayor valor y en qué aspectos aún están limitadas estas innovaciones. Estas herramientas fueron Greptile, GitHub Copilot, CodeAnt AI, Ellipsis, Sourcery, CodeRabbit, CloudAEye y Kypso.

La metodología de prueba consistió en emplear cada herramienta para revisar un pull request significativo que involucraba la integración de una nueva aplicación React a un repositorio existente, desplegado con Kubernetes y Pulumi. Dicha aplicación funcionaba como editor de markdown para posts de blog y anuncios de empleo, con funcionalidad para subir imágenes a un bucket S3. Se diseñaron escenarios de prueba con errores de diversa gravedad para observar la capacidad de detección de cada herramienta, además de evaluar calidad de las sugerencias, confiabilidad y tiempos de respuesta. Entre los errores introducidos en el código destacaron uno severo relacionado con la falta de especificación de la región S3 en la configuración del SDK, una falla moderada que consistía en un error de copia y pega en la clave del endpoint para trabajos y un error menor sobre la nomenclatura incorrecta del nombre de la aplicación en archivos locales. Más allá de los errores, se analizó también la habilidad de las herramientas para sugerir mejoras en la lógica de subida de archivos y la gestión de errores.

En términos generales, los resultados mostraron que ninguna de las herramientas logró detectar el error severo asociado con la región S3, un hecho que revela la dificultad actual que tienen los sistemas de inteligencia artificial para identificar problemas sutiles pero críticos para la operación funcional de una aplicación. Esto pone en evidencia que, aunque útiles, estas herramientas no deben ser consideradas reemplazos totales de la revisión humana. En la comparación entre herramientas, Greptile se destacó por su capacidad para identificar la mayor cantidad de problemas reales, aunque a costa de generar una cantidad considerable de falsas alarmas y señalamientos poco relevantes. Esto sugiere que su sensibilidad puede ser demasiado alta, lo cual podría resultar en distracciones para los desarrolladores a la hora de analizar los resultados. Ajustar la configuración para balancear mejor la sensibilidad podría mejorar su utilidad.

GitHub Copilot mostró una ejecución distinta, con tiempos de respuesta muy rápidos y sugerencias menos ruidosas, pero también con una baja tasa de detección de problemas reales y carencia de reportes significativos. Esto lo hace idóneo para revisiones rápidas donde la prioridad sea la fluidez del desarrollo más que el análisis profundo. Su fortaleza reside en no saturar al usuario con comentarios innecesarios, pero su bajo nivel de identificación de errores importantes limita su uso como única herramienta de revisión. CodeAnt AI presentó un desempeño intermedio con buena cantidad de problemas útiles detectados y con la capacidad de ofrecer sugerencias más amplias en cuanto a mejoras. Sin embargo, su tardanza en responder y algunos problemas de confiabilidad lo hacen menos adecuado para entornos con alta demanda de agilidad.

La dificultad que mostró para operar sobre pull requests existentes también puede afectar su integración en flujos de trabajo ya establecidos. Ellipsis y Sourcery tuvieron resultados menos convincentes, aunque Sourcery se destacó por la claridad de sus explicaciones cuando detectaba problemas. Sin embargo, ambas herramientas se mostraron limitadas en términos de detección y frecuencia de revisión exitosa. En particular, Sourcery tuvo problemas para completar revisiones sobre pull requests existentes y en ocasiones solo devolvía guía en lugar de un análisis formal. CodeRabbit se posicionó como la peor herramienta en términos de calidad de revisión debido a la alta tasa de falsas alarmas y amenazas potenciales a la integridad del código por sugerencias arriesgadas.

No obstante, posee una faceta positiva: las capacidades de resumen y visualización de pull requests, que incluyen diagramas de secuencia y resúmenes atractivos. Estas funcionalidades pueden ser un apoyo valioso para comprender rápidamente los cambios en un repositorio. Por último, CloudAEye y Kypso no lograron superar la etapa inicial de configuración y conexión con el repositorio, impidiendo llevar a cabo evaluaciones prácticas. Estas fallas técnicas resaltan la importancia de la estabilidad y el soporte en cualquier herramienta, más allá de sus capacidades teóricas. Al abordar aspectos operacionales, se observó una disparidad significativa en la confiabilidad y tiempos de respuesta.

Algunas herramientas como Greptile, GitHub Copilot y Ellipsis lograron completar el 100% de las revisiones solicitadas, mientras que otras como CodeAnt y Sourcery se situaron en el 50%. Además, los tiempos oscilaron desde 30 segundos en Copilot hasta más de 500 segundos en CodeAnt, influenciando la selección de herramientas según necesidades específicas. Las conclusiones de este experimento resaltan que la inteligencia artificial aplicada en revisión de código es una herramienta valiosa, especialmente para detectar errores simples y ofrecer una capa adicional de validación. Sin embargo, presenta limitaciones importantes en detectar fallos complejos y proporcionar asesoramiento en evaluación arquitectónica o estratégica, tareas para las que el ingeniero humano sigue siendo indispensable. También es importante tener en cuenta la relación entre sensibilidad y especificidad: herramientas que detectan más problemas tienden a inundar al usuario con falsas alertas, mientras que las que generan menos ruido suelen perder fallos relevantes.

Tratando de equilibrar esta relación según las prioridades del equipo se puede optimizar el uso. Para desarrolladores y equipos que buscan integrar estas soluciones, una buena práctica es combinar distintas herramientas para aprovechar sus fortalezas complementarias. Por ejemplo, Greptile puede ser valioso para revisar en profundidad gracias a su alto nivel de detección, mientras que CodeRabbit puede ayudar a sintetizar los cambios con resúmenes visuales de calidad. Herramientas como GitHub Copilot, dada su rapidez y baja intrusividad, pueden servir para revisiones rápidas y continuas durante el desarrollo diario. En resumen, aunque ninguna herramienta es perfecta o capaz de reemplazar completamente la experiencia humana, la integración de IA en el proceso de revisión de código puede acelerar el desarrollo, reducir errores simples y proveer insights que complementan la labor de los ingenieros.

Estas soluciones están en evolución constante, por lo que es recomendable realizar evaluaciones periódicas y ajustar su uso conforme mejoran las capacidades y funcionalidades. Para quienes quieran profundizar en la comprensión de la inteligencia artificial y su impacto en el desarrollo tecnológico, existen recursos educativos accesibles que brindan una visión amplia y actualizada sobre estos avances. Comprender tanto las oportunidades como las limitaciones es clave para aprovechar de forma óptima estas innovaciones en un entorno profesional y competitivo.

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