5 consejos para adoptar de forma segura la asistencia de IA para programar

En los últimos años, la tecnología de IA generativa ha despertado mucho entusiasmo, especialmente en el desarrollo de software. Desarrolladores de todos los niveles recurren a herramientas de IA, como GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer y ChatGPT de OpenAI, para apoyar su trabajo de programación. De hecho, GitHub descubrió que el 92 % de los desarrolladores usa herramientas de IA para programar.

Sin embargo, muchas empresas se están dando cuenta de que deben tener más cuidado al usar IA en el desarrollo de software. La IA generativa sigue siendo propensa a imprecisiones y alucinaciones, y podría exponer a las organizaciones a nuevos vectores de ataque, como el envenenamiento de datos y la inyección de prompts. 

La clave para usar la IA no es eliminarla ni permitir que los equipos la usen sin control, sino definir estratégicamente medidas de protección para aprovechar de forma segura el código generado por IA. 

Te compartimos cinco consejos para usar asistentes de IA para programar de forma segura a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software:

1. Mantén siempre a una persona en el proceso.

2. Analiza el código generado por IA desde el IDE con una herramienta de seguridad independiente e imparcial.

3. Valida el código de terceros.

4. Automatiza las pruebas en todos los equipos y proyectos.

5. Protege tu propiedad intelectual.

Mantén siempre a una persona en el proceso

En esencia, la IA generativa es como un desarrollador júnior con acceso a millones de ejemplos de código de todo internet. Aunque trabaja rápido, los asistentes de IA para programar están lejos de ser infalibles, pues se entrenan con código tanto bueno como malo. Por eso, es fundamental incluir suficientes revisiones humanas al adoptar herramientas de IA generativa para programar. Los equipos pueden mantener a una persona en el proceso con estas prácticas:

• Realizar las mismas pruebas de seguridad del código que se usaban antes de la IA, como validar, probar y corregir vulnerabilidades en el IDE mediante pruebas estáticas de seguridad de aplicaciones (SAST).

• Ofrecer capacitación periódica sobre los beneficios y riesgos del código generado por IA.

• Establecer políticas y procedimientos para revisar periódicamente el código generado por IA.

Analiza el código generado por IA desde el IDE con una herramienta de seguridad independiente e imparcial

Al realizar pruebas de seguridad en el código generado por IA, lo recomendable es usar una herramienta distinta de la que generó una parte importante del código. Una herramienta de seguridad independiente garantiza la imparcialidad. Además, cada herramienta se especializa en disciplinas distintas. Una herramienta de IA diseñada para crear código funcional no conocerá todo el contexto de tu postura de seguridad ni tendrá la capacidad de comprender matices complejos de seguridad. 

Al elegir esta herramienta independiente e imparcial para proteger el código generado por IA, considera dos criterios principales:

1. Una visión completa y contextualizada de toda tu aplicación, no solo vistas incompletas de fragmentos de código individuales generados por IA. Así podrá ofrecer sugerencias de corrección que no afecten el resto de tu aplicación.

2. Funciones de análisis dentro del IDE para integrar la seguridad lo antes posible. Así, los desarrolladores podrán corregir vulnerabilidades en el código generado por IA y en el escrito manualmente apenas lo hayan escrito. 

Valida el código de terceros

El código de código abierto representa entre el 70 % y el 90 % de una aplicación promedio. Los desarrolladores no solo recurren con frecuencia a estos recursos de terceros, sino que el código generado por IA también aprovecha dependencias de terceros. El código de código abierto es una excelente forma de desarrollar aplicaciones más rápido, pero su calidad y nivel de seguridad pueden variar. Las bibliotecas de código abierto recomendadas por IA también pueden implicar riesgos, ya que la IA a menudo no está al día con la información de seguridad más reciente y podría recomendar recursos de terceros desactualizados o con vulnerabilidades conocidas. 

El análisis de composición de software (SCA) ayuda a las organizaciones a encontrar y corregir vulnerabilidades en estos recursos de terceros. Puede analizar las dependencias seleccionadas por personas o por IA, identificar paquetes de código abierto vulnerables, informar sobre estas vulnerabilidades y sugerir formas de corregirlas. Al usar asistentes de IA para programar, los equipos deben probar y verificar las bibliotecas de código abierto recomendadas por IA con una herramienta SCA de alta calidad. 

Automatiza las pruebas en todos los equipos y proyectos

Al evaluar cómo implementar estas prácticas recomendadas de seguridad del código, tanto para el código escrito por personas como por IA, identifica oportunidades para aprovechar la automatización. Los asistentes de IA para programar han acelerado los ciclos de desarrollo como nunca antes y, si tus pruebas de seguridad no están automatizadas, no podrán seguir el ritmo de esta velocidad sin precedentes. La clave para automatizar con éxito es incorporar pruebas de seguridad en los flujos de trabajo que los equipos de desarrollo ya usan, como los pipelines de CI/CD.

Protege tu propiedad intelectual

Los equipos también deben considerar el código que usan para dar instrucciones a los asistentes de IA para programar e identificar cómo evitar que el personal exponga accidentalmente datos confidenciales en esos prompts. Por lo general, las herramientas de IA usan los prompts de sus clientes como datos de entrenamiento, lo que significa que cualquier contenido que escribas en un prompt puede aprovecharse. Por esta razón, es fundamental no ingresar código confidencial o propietario en una herramienta de IA. Estas son algunas formas de tener cuidado al escribir prompts para herramientas de IA:

• Documenta políticas detalladas sobre el uso de IA y capacita a los equipos en estas pautas, incluidas las posibles consecuencias de no cumplirlas.

• Da por hecho que cualquier dato que ingreses en un LLM se usará para su entrenamiento.

• Ingresa solo la información mínima necesaria para que la herramienta de IA cumpla su función.

• Considera usar controles de entrada y salida para depurar las entradas de los usuarios y las respuestas de las herramientas de IA.

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