Los cambios generados por la IA provocan atascos en el proceso de revisión durante la entrega de software

De acuer­do con el in­for­me de Jet­Brains sobre el es­ta­do de la in­te­gra­ción y en­tre­ga con­ti­nua (CI/CD), la gran ma­yo­ría de quie­nes apli­can me­to­do­lo­gías De­vOps uti­li­zan estas tu­be­rías, su­peran­do en adop­ción a otras prác­ti­cas como la in­fra­es­truc­tu­ra como có­di­go, la con­te­ne­ri­za­ción y el Gi­tOps. En cuan­to a las he­rra­mien­tas uti­li­za­das en las or­ga­ni­za­cio­nes, GitHub Ac­tions en­ca­be­za la lista, se­gui­da por GitLab CI y Jen­kins, ubi­cán­do­se luego Azure De­vOps Ser­ver, Team­City y otras pla­ta­for­mas como AWS, Bit­buc­ket o sis­te­mas per­so­na­li­za­dos. La se­lec­ción de estas tec­no­lo­gías suele estar de­ter­mi­na­da por las exi­gen­cias de los clien­tes, los dis­tin­tos con­jun­tos tec­no­ló­gi­cos y la pre­sen­cia de sis­te­mas he­re­da­dos, y la ma­yo­ría de los de­sa­rro­lla­do­res no con­tem­pla cam­biar de he­rra­mien­ta en el fu­tu­ro cer­cano.

Por otra parte, el alo­ja­mien­to local o en in­fra­es­truc­tu­ras de nube au­to­ges­tio­na­das sigue te­nien­do una pre­sen­cia muy alta, al­can­zan­do su mayor por­cen­ta­je en los úl­ti­mos años abar­ca­dos por las pre­gun­tas sobre este tema. Esta pre­fe­ren­cia res­pon­de a la ne­ce­si­dad de los equi­pos de man­te­ner el con­trol sobre sus cos­tos, se­gu­ri­dad, redes, datos, hard­wa­re y en­tor­nos de com­pi­la­ción. En este con­tex­to, Olga Be­dri­na se­ña­la que el uso de la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial se con­cen­tra ma­yo­ri­ta­ria­men­te al­re­de­dor de la tu­be­ría, em­pleán­do­se para ta­reas como la re­vi­sión de có­di­go, la es­cri­tu­ra o co­rrec­ción de prue­bas y el diag­nós­ti­co de fa­llos, mien­tras que el au­to­hos­pe­da­je con­ti­núa sien­do fun­da­men­tal para las en­ti­da­des que re­quie­ren un mayor do­mi­nio sobre sus re­cur­sos.