Mejores prácticas para usar IA en el SDLC

La IA se ha convertido en un tema candente gracias a los titulares recientes sobre ChatGPT, una IA basada en un modelo de lenguaje grande (LLM) con una interfaz sencilla. Desde entonces, el campo de la IA ha estado muy activo, con varios actores importantes compitiendo por ofrecer modelos cada vez más grandes, mejores y versátiles. Empresas como Microsoft, NVIDIA, Google y Meta, así como proyectos de código abierto, han publicado una serie de modelos nuevos.

De hecho, un documento filtrado de Google da a entender que estos modelos pronto estarán disponibles para todo el mundo y serán omnipresentes.

Fuente: Dr. Alan D. Thompson, LifeArchitect.ai (mayo de 2023), https://s10251.pcdn.co/wp-content/uploads/2023/03/2023-Alan-D-Thompson-AI-Bubbles-Rev-7b.png

Como alguien que lleva muchos años muy activo en el campo de la IA, ¡me entusiasma muchísimo el interés que ha despertado entre el público! Pero también me preocupan algunas de las noticias. La IA es una tecnología increíble, pero después de ver que descubrieron a estudiantes entregando trabajos escritos con IA e incluso a un abogado que citó casos inventados en un escrito judicial, es importante que todos entendamos que la IA no es una solución mágica: es una herramienta. Y las herramientas pueden fallar, incluso las más sofisticadas, creadas con tecnología de punta.

En esta publicación, veremos cómo se puede usar la IA para mejorar el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) y qué riesgos pueden surgir al aplicarla sin pensar en tus procesos actuales.

IA y desarrollo de software: lo bueno y lo malo

Aplicar IA a tus productos puede hacer que destaquen entre los demás (aunque solo sea como un elemento llamativo), pero incorporarla al SDLC (desarrollo, monitoreo, administración, etc.) puede cambiar las reglas del juego cuando buscas superar a la competencia. Estas son algunas de las formas en que puede ayudar:

1. Eficiencia: Las herramientas basadas en IA pueden procesar rápidamente grandes cantidades de código o archivos de registro.

2. Mayor seguridad y calidad del código: Con las herramientas adecuadas, la IA puede detectar problemas y ofrecer posibles correcciones de código al instante.

3. Más innovación en el código: Las sugerencias de código pueden aportar ideas nuevas y distintas maneras de resolver un problema.

4. Procesos más rápidos: La IA puede acelerar el proceso al preparar la información necesaria para tomar decisiones y proporcionar elementos (como fragmentos de código) para que los equipos solo tengan que ejecutarlos.

5. Menor carga cognitiva: La IA puede ayudar a las personas a comprender más rápidamente situaciones desconocidas y reducir el esfuerzo que requiere el trabajo.

Pero toda nueva herramienta de productividad trae consigo nuevos riesgos y desafíos:

1. Filtraciones de datos: La información confidencial puede filtrarse accidentalmente si se introduce en una herramienta que usa las consultas para seguir entrenando los modelos.

2. Pérdida de habilidades: Tu equipo puede empezar a perder habilidades si depende demasiado de la IA para obtener respuestas o información correctas.

3. Alucinaciones: Los modelos de IA (como los LLM) pueden tener lo que se conoce como «alucinaciones»: producen argumentos muy convincentes que simplemente no son ciertos.

4. Sugerencias incorrectas: Si una IA se entrena con código de mala calidad, sugerirá correcciones deficientes basadas en sus datos de entrenamiento.

5. Personas sin experiencia: La IA permite que personas con poca o ninguna experiencia ni conocimientos de programación produzcan código. Se espera que la cantidad de código fuente aumente considerablemente en los próximos años. Si eres CISO, líder de ingeniería o responsable de contratación, debes prepararte para esto.

6. Infracción de licencias: Actualmente, hay un intenso debate sobre las licencias de los datos de entrenamiento. En el peor de los casos, el código producido por modelos que usan licencias copyleft también podría estar sujeto a copyleft, lo que significaría que tu aplicación pasaría de pronto a ser de código abierto.

7. Actores maliciosos: Aunque esto no es exclusivo del SDLC, no podemos ignorar que los atacantes usarán la IA. Hay escenarios más sofisticados, como el envenenamiento de datos («entrenar» un sistema de detección de intrusiones con un patrón determinado para que, cuando vuelva a aparecer, no lo reconozca como malicioso), pero todavía no son comunes. En la práctica, podemos esperar que haya disminuido considerablemente el nivel de experiencia necesario para diseñar y ejecutar ataques de mayor calidad. Por eso, probablemente veremos ataques más frecuentes y sofisticados.

Adoptar nuevas herramientas es emocionante y, a veces, abrumador. Para simplificar la integración de la IA en tu SDLC, creamos una guía rápida con ocho prácticas recomendadas que te ayudarán a mantener el rumbo.

Descarga la guía rápida hoy para obtener más información y comienza tu prueba gratuita o agenda una demostración con uno de los expertos en seguridad de Snyk para descubrir cómo DeepCode AI puede impulsar tu SDLC.