¿Qué tal se le da escribir código a ChatGPT ?

Los desarrolladores escriben más código que nunca, pero no todo lo escriben humanos. Los chatbots de IA y los asistentes de codificación como ChatGPT se están convirtiendo en un elemento básico en el desarrollo de software, prometiendo una codificación más rápida, depuración instantánea y soluciones optimizadas. 

Algunos dicen que ChatGPT cambia las reglas del juego, depura código y hace más eficiente el desarrollo. Pero a diferencia de un verdadero agente de IA, que puede operar de forma autónoma en flujos de trabajo complejos, ChatGPT sigue dependiendo de la entrada y supervisión del usuario.

Este artículo analiza lo que ChatGPT puede y no puede hacer, poniendo a prueba sus capacidades de codificación. Es solo un autocompletado inteligente, o se puede confiar en él para un desarrollo serio en 2025?

Qué puede hacer ChatGPT en codificación

ChatGPT es una potente herramienta de inteligencia artificial que puede utilizarse para escribir código en lenguajes de programación como C++, Java y Python. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural para entender las preguntas planteadas por los usuarios y, a continuación, genera fragmentos de código con soluciones.

Es el mejor generando código repetitivo, depurando errores y explicando lógica compleja. Automatiza las tareas de codificación repetitivas, liberando a los desarrolladores de escribir código repetitivo.

Es una potente herramienta de refactorización y optimización, que permite a los desarrolladores mejorar la eficiencia, simplificar la lógica y aplicar las mejores prácticas para obtener un código más limpio. Estas funciones mejoraron con la incorporación de Canvas en octubre de 2024.

¿Es fiable el código de ChatGPT?

ChatGPT puede ahorrar tiempo a los desarrolladores generando código repetitivo, lo que reduce el esfuerzo manual en tareas repetitivas. Se encarga fácilmente de soluciones de codificación sencillas, pero tiene problemas con la programación compleja, produciendo a veces resultados incorrectos o ineficaces. 

Aunque acelera el desarrollo, su resultado no siempre es fiable: lasupervisión humanaes esencial para perfeccionar, depurar y garantizar la calidad del código antes de su aplicación.

¿Puede ChatGPT resolver los problemas de codificación?

ChatGPT puede ayudar con problemas de codificación, pero sus limitaciones lo hacen poco fiable para tareas complejas. Aunque proporciona respuestas rápidas, tiene dificultades para resolver problemas más profundos debido a las restricciones inherentes al modelo.

Donde ChatGPT se queda corto en la resolución de problemas:

• Límite de conocimientos: Carece de conocimientos sobre nuevos marcos, bibliotecas y actualizaciones.
• Contexto multiarchivo: No se pueden rastrear las dependencias entre varios archivos o grandes bases de código.
• Memoria a largo plazo: Pierde el contexto en interacciones prolongadas, lo que provoca incoherencias.
• Sin ejecución ni validación: Genera código pero no puede ejecutarse ni verificar su exactitud.
• Limitaciones de lógica y razonamiento: Dificultades con la complejidad algorítmica y las decisiones que afectan a todo el sistema.

Aunque ChatGPT es estupendo para las soluciones rápidas, requiere supervisión humana para todo lo que vaya más allá de la resolución de problemas básicos.

Cómo codificar con ChatGPT

ChatGPT es un potente asistente de codificación, pero su uso eficaz requiere buenas prácticas. Puede ayudar en la generación de código, depuración, optimización, aprendizaje y automatización del flujo de trabajo. He aquí cómo los desarrolladores pueden sacar el máximo partido de ChatGPT.

1. Generación eficiente de código

ChatGPT puede crear funciones, puntos finales de API, consultas a bases de datos y mucho más. Para obtener los mejores resultados:

• Sea específico en las peticiones - En lugar de "Escriba una función de inicio de sesión", pregunte "Escriba una función de inicio de sesión segura en Python utilizando bcrypt y autenticación JWT".
• Solicite explicaciones - Pregunte "Explique esta función línea por línea" para comprender la lógica que hay detrás del código generado por la IA.
• Iterar y refinar - Seguir con "Haz esta función más eficiente" o "Refactoriza esto usando convenciones pitónicas".

2. Depuración y corrección de errores

ChatGPT puede analizar el código defectuoso, sugerir correcciones y explicar los mensajes de error.

• Proporcione el mensaje de error completo: la IA sólo puede depurar eficazmente cuando sabe qué es lo que falla.
• Utilice la depuración paso a paso: pregunte "¿Qué ocurre con esta función?", seguido de "¿Cómo puedo solucionar este error?".
• Comprueba las correcciones de la IA: la IA puede hacer sugerencias incorrectas, así que comprueba siempre sus respuestas.

3. Automatización de tareas repetitivas

Los desarrolladores pueden utilizar ChatGPT para generar secuencias de comandos para la manipulación de archivos, el procesamiento de datos y los flujos de trabajo de automatización.

• Pide scripts CLI - "Escribe un script Bash para renombrar todos los archivos de una carpeta".
• Generar casos de prueba - "Escribir pruebas unitarias para esta función usando Jest".
• Crear consultas SQL - "Generar una consulta SQL para obtener los 10 principales clientes por ingresos".

4. Comprender y aplicar las mejores prácticas de seguridad

La IA puede ayudar a los desarrolladores a escribir código más seguro siguiendo las mejores prácticas del sector.

• Comprobación de vulnerabilidades: "¿Tiene esta función algún riesgo para la seguridad?".
• Mejorar la autenticación - "Implementar la autenticación OAuth2 para esta API".
• Sanitize inputs - "¿Cómo puedo evitar la inyección SQL en esta consulta?"

5. Aprender nuevas tecnologías y buenas prácticas

ChatGPT es un tutor a la carta para aprender nuevos lenguajes de programación, marcos de trabajo y bibliotecas.

• Comprender nuevos conceptos - "Explicar cómo funcionan los cierres en JavaScript".
• Obtener ejemplos de sintaxis - "Muéstreme cómo crear una API REST en FastAPI".
• Aprende patrones de diseño - "Explica el patrón Singleton con un ejemplo en Python".

Cosas geniales que puedes hacer con la codificación Chatgpt

ChatGPT ha evolucionado más allá de la generación de simples fragmentos de código; ahora ofrece funciones avanzadas que mejoran significativamente la experiencia de codificación. He aquí algunas formas innovadoras de aprovechar ChatGPT para tareas de codificación más sofisticadas:

1. Implantar modelos GPT personalizados para necesidades de programación específicas

Los desarrolladores pueden crear modelos GPT personalizados adaptados a lenguajes de programación, marcos de trabajo o estilos de codificación específicos. Esta personalización garantiza el cumplimiento de las mejores prácticas y la coherencia entre proyectos.

2. Utilizar la función Canvas para la edición interactiva de código

La función Canvas de ChatGPT proporciona un entorno interactivo en el que los desarrolladores pueden generar, editar e iterar sobre el código directamente dentro de la interfaz de chat. Esta perfecta integración agiliza el proceso de desarrollo al permitir modificaciones en tiempo real y comentarios inmediatos.

3. Aprovechar los modelos avanzados de razonamiento para resolver problemas complejos

Los modelos avanzados de razonamiento de OpenAI, como o1 y o3, están diseñados para hacer frente a intrincados retos de codificación. Estos modelos mejoran la coherencia lógica, reducen los errores y ofrecen soluciones sofisticadas para el diseño de algoritmos complejos, la depuración y la orientación de la arquitectura del sistema.

4. Generar representaciones visuales con Mermaid.js

ChatGPT puede producir diagramas Mermaid.js para visualizar arquitecturas de sistemas, flujos de trabajo y algoritmos. Estas ayudas visuales ayudan a planificar, explicar sistemas complejos y mejorar la comprensión general de las estructuras de código.

5. Crear maquetas de interfaz de usuario y conceptos de diseño con la integración de DALL-E

Al integrarse con DALL-E, ChatGPT permite a los desarrolladores generar contenido visual, como maquetas de interfaz de usuario, diagramas de diseño de sistemas y arte conceptual. Esta función es especialmente beneficiosa para el desarrollo front-end y la planificación de proyectos, ya que proporciona un contexto visual a los proyectos de codificación.

¿Debería confiar en ChatGPT para la codificación?

Aunque ChatGPT no puede sustituir totalmente a los desarrolladores humanos, su potencial aplicación para crear soluciones rápidamente significa que algunas tareas podrían dejar de necesitar la intervención humana. Esto podría reducir la demanda de determinadas competencias.

En codificación, ChatGPT sobresale en la generación de código repetitivo, descubriendo patrones y sugiriendo optimizaciones con una velocidad impresionante. Agiliza las tareas repetitivas, lo que permite a los ingenieros concentrarse en responsabilidades más estratégicas e innovadoras.

A medida que evolucione la tecnología, los ingenieros de software que adapten y guíen estas herramientas darán forma tanto a sus futuras aplicaciones como al impacto en la industria.

Implantar modelos OpenAI en procesos DevOps

Aproveche la misma IA que impulsa ChatGPT para crear automatización basada en chat y permita a sus desarrolladores sobrecargar sus ciclos de desarrollo.

Con Botpress, puede integrar a la perfección modelosOpenAI , unificar sus herramientas DevOps -como Jira, GitHub, Slack y API REST- y colaborar con su equipo en tiempo real.

Al descargar a la IA de tareas repetitivas o que requieren mucho tiempo, sus desarrolladores pueden centrarse en los aspectos más creativos y complejos de la ingeniería de software.

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Preguntas frecuentes

1. ¿Cuáles son las principales limitaciones de ChatGPT en comparación con un desarrollador humano?

En lo que respecta a las principales limitaciones, ChatGPT carece de razonamiento profundo, contexto a largo plazo y experiencia en el mundo real, por lo que no puede sustituir totalmente el criterio o la creatividad de un desarrollador.

2. ¿Puede ChatGPT aprender de mi código base actual para mejorar sus sugerencias?

ChatGPT no aprende de tu código base, pero con herramientas como las incrustaciones o GPTs personalizados, los usuarios pueden darle contexto para que sus respuestas sean más pertinentes.

3. ¿Admite ChatGPT la codificación en lenguajes de programación especializados o menos populares?

ChatGPT a menudo puede generar código en lenguajes menos conocidos, pero la calidad varía. Los lenguajes más convencionales, como Python o JavaScript, suelen obtener mejores resultados.

4. ¿Puedes formar o ajustar ChatGPT para una stack tecnológica o un proyecto específico?

Sí, puedes ajustar los modelos GPT o utilizar instrucciones personalizadas y herramientas como GPTs de OpenAIpara adaptarlas a tu stack o caso de uso.

5. ¿Pueden los equipos utilizar ChatGPT de forma colaborativa en tiempo real durante las revisiones de código o la planificación de sprints?

No, los equipos no pueden utilizar ChatGPT de forma colaborativa, al menos no de forma nativa. Pero con plataformas como Botpress o integraciones en herramientas como Slack o GitHub, los equipos pueden incorporar ChatGPT a sus flujos de trabajo para ayudar durante las revisiones y las sesiones de planificación.