Cada año se escriben miles de millones de líneas de código, y muchas aplicaciones incorporadas em el código abierto se comparten ampliamente entre los desarrolladores. Ahí radica un problema: un solo error puede repercutir en miles de vulnerabilidades, dando a los piratas informáticos una puerta de entrada para acceder a la información segura o interrumpir los principales sistemas de infraestructura. Incluso a una escala menor, los errores pueden retrasar los lanzamientos de productos, causar la caída de sistemas y obstaculizar financieramente las empresas. Los errores son caros: las fallas de software en 2017 causaron la pérdida de US$1,7 billones en ingresos debido a problemas como caídas de precios en los mercados bursátiles, perdida de ingresos durante el tiempo de inactividad del sistema y retraso en los futuros lanzamientos de productos debido a que el talento se desvía a medidas correctivas, de acuerdo con las empresas de TI Tricentis.
Los equipos de proyecto actualmente están evaluando si la inteligencia artificial (IA) podría ser una solución. Mientras que la detección humana de errores de software requiere mucho tiempo y es imperfecta, la IA puede identificar errores comunes de manera rápida y eficiente. Los organismos gubernamentales de estados Unidos y China han lanzado proyectos de investigación para fomentar el uso de la IA para la detección de errores en el código. El sector privado también se está involucrando, con el lanzamiento del año pasado, por parte de Facebook y la empresa francesa de videojuegos Ubisoft, de proyectos destinados al desarrollo de sus propias herramientas de IA para la detección de errores.
Cambio en el juego
El equipo de proyecto de Ubisoft alimentó los 10 años de código de su herramienta de inteligencia artificial de su biblioteca de software para enseñarle qué errores se habían encontrado y solucionado anteriormente. En lugar de señalar errores específicos, la herramienta les indica a los programadores la probabilidad estadística de que un error se presente en una parte determinada del código.
Uno de los desafíos que Ubisoft debió enfrentar durante el proyecto fue lograr el compromiso de los programadores, señala Yves Jacquier, director Ejecutivo de Servicios de Estudios de Producción de Ubisoft Montreal en Montreal, Quebec, Canadá. “La naturaleza estadística del aprendizaje automático implica que debemos cambiar nuestra forma de trabajar”, agrega. A diferencia del software tradicional, en el que los desarrolladores redactan reglas que debe seguir la aplicación, los algoritmos de aprendizaje automáticos utilizan datos para guiar cómo debe actuar el software. “Se requiere una gran gestión de cambio para adaptar la solución desde un punto de vista técnico y determinar el umbral óptimo que maximice el número de errores detectados sin que se produzcan demasiados falsos positivos”.
Para ayudar a facilitar la transición, el equipo está implementando la herramienta de forma iterativa, comenzando con sus proyectos de producción de videojuegos canadienses. La empresa también está capacitando a equipos de programación individuales sobre uso. Si bien es laborioso, los beneficios hacen que valga la pena: la empresa estima que al utilizar esas técnicas se puede detectar el 70% de los errores antes de llegar a las fases de pruebas, lo que permite liberar a los equipos para que trabajen en las funciones que aportan más valor.
Artículo de Ambreen Ali de la revista PM NETWORK de marzo 2019, revista del PMI.
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