Agilización del desarrollo open source con inteligencia artificial

En muchas comunidades open source, existe cierto escepticismo en torno al uso de herramientas de inteligencia artificial generativa para la contribución y el desarrollo. Existen motivos válidos para preocuparse. Nuestro objetivo en este artículo, y en la propia práctica de Red Hat, es abordar esas inquietudes directamente, no ignorarlas. Nuestras respuestas no son solo consejos para los demás, sino que también capacitan a nuestros propios ingenieros, la mayoría de los cuales también son colaboradores de open source.  

Compartiremos las directrices que hemos establecido para los ingenieros de Red Hat, basándonos en nuestro uso práctico de los principios del open source. Pero antes, nos gustaría poner en contexto la actual ola de herramientas nuevas.

Un poco de contexto histórico

Durante las últimas cuatro décadas, hemos implementado periódicamente herramientas y procesos nuevos y mejorados para el desarrollo de software. De todo: Compiladores, sistemas de control de versiones, IDE (entornos de desarrollo integrados), máquinas virtuales (ambos tipos), instancias de nube, desarrollo ágil, contenedores, gestión de la configuración y pruebas automatizadas. Todos los conjuntos de herramientas fueron nuevos en su momento, y muchos de ellos generaron acaloradas discusiones sobre la autoría, la calidad y la legitimidad. Hubo un tiempo en que tanto los indicadores del compilador como la función de autocompletar en los IDE eran temas polémicos.  

Las herramientas de desarrollo basadas en inteligencia artificial no son diferentes. Tampoco debería serlo. Con el tiempo, descubriremos que las herramientas de inteligencia artificial mejoran enormemente nuestro trabajo de desarrollo en algunas áreas, pero no en otras, y la adopción se producirá en consecuencia. En el open source, utilizamos herramientas para resolver problemas, y las herramientas nuevas nos ayudarán a resolver problemas antiguos, a la vez que descubrimos otros nuevos.

Si existe un problema central en el mundo del open source, puede expresarse como: "Demasiados proyectos, pocos mantenedores". Hoy en día, los líderes de proyectos deben hacer más que nunca: Lanzamientos más rápidos, actualizaciones de seguridad más rápidas, cadenas de suministro de software seguras, CI/CD (integración continua/entrega continua), cumplimiento normativo y gestión de colaboradores a gran escala. Estas expectativas no son sostenibles sin mejores herramientas que ayuden a los mantenedores a hacer más con menos esfuerzo. Red Hat considera que el uso de la inteligencia artificial basado en principios nos permite diseñar la próxima generación de herramientas para desarrolladores que permita superar este desafío.

Principios de la adopción de la inteligencia artificial en el open source

Para que las nuevas herramientas beneficien al open source, debemos adherirnos a la ética open source que ha construido Red Hat y a nuestro sector. En consecuencia, Red Hat ha desarrollado directrices para la contribución de nuestro personal al open source basado en la inteligencia artificial, las cuales se basan en tres principios:

1. Innovar de forma responsable
2. Ser transparente
3. Respetar a la comunidad

Innovar de forma responsable

Independientemente de si utilizan una herramienta de inteligencia artificial, un IDE, el resultado de una sesión de programación en parejas o cualquier otro método para producir código y documentos, cada colaborador es totalmente responsable de sus contribuciones. El colaborador individual es la persona que garantiza la calidad, la seguridad y el cumplimiento normativo de la contribución. Los colaboradores deben entender el código asistido por inteligencia artificial como si lo hubieran escrito ellos mismos. También deben poder explicar lo que hace, cómo interactúa con otro código en el proyecto y por qué el cambio es necesario. No consideramos que la inteligencia artificial sea un sustituto de los desarrolladores. El objetivo es automatizar las tareas tediosas para que los desarrolladores puedan dedicarse a la resolución de problemas complejos y creativos. Creemos en un futuro en el que los desarrolladores se vean potenciados, no automatizados.

Nuestro principio de responsabilidad humana replantea la inteligencia artificial como un asistente y tutor eficaz, no como un sustituto. Un principiante puede utilizarla para comprender código repetitivo complejo y aprender las prácticas recomendadas, lo que le permite centrarse en la lógica principal de su contribución y cometer menos errores. Los colaboradores sénior pueden utilizar herramientas nuevas para llevar a cabo revisiones y pruebas más eficientes y exhaustivas. La responsabilidad sigue recayendo en las personas: los miembros sénior deben asesorar al colaborador, no solo al código, y los miembros más jóvenes deben rendir cuentas por lo que envían y demostrar su voluntad de aprender.

Ser transparente

La transparencia fomenta la confianza. Marcar las contribuciones importantes que utilizan la inteligencia artificial, por ejemplo, con una línea "assisted-by" en la confirmación, ayuda a las comunidades a desarrollar prácticas recomendadas en conjunto y permite realizar auditorías si surgen problemas. Esto también permite que los proyectos aprendan, con el tiempo, qué herramientas de inteligencia artificial son útiles para el desarrollo de sus proyectos y cuáles no lo son.  

Marcar las contribuciones también ayuda a los revisores a evaluar las contribuciones nuevas de forma adecuada. Las contribuciones de baja calidad generadas por la inteligencia artificial son un problema grave para los proyectos. Red Hat seguirá trabajando en las prácticas y las herramientas que compartiremos con todo el ecosistema a medida que aprendamos a abordar mejor estos desafíos.

Respetar a la comunidad

La colaboración eficaz en el open source depende de que se respeten las normas sociales y las políticas de contribución establecidas para cada proyecto. Nuestra primera responsabilidad es comprender el proceso elegido por una comunidad para adoptar tecnologías nuevas como la inteligencia artificial e involucrarnos en él, o ayudar a iniciar un debate sobre la creación de un proceso de este tipo donde no exista. En otras palabras, contribuir al debate en lugar de intentar imponerlo. 

Sabemos que algunos proyectos acogerán con satisfacción las nuevas herramientas, otros las prohibirán y otros adoptarán políticas específicas en torno al marcado y los usos aceptables. Siempre que sea posible, Red Hat ayudará a las comunidades a desarrollar y adoptar políticas que les permitan mantener sus valores comunitarios, su salud y sus estándares de calidad. La consideración clave es que los proyectos puedan utilizar las herramientas de inteligencia artificial de una forma que les resulte útil.

La innovación en acción en Red Hat

Nuestro uso de la automatización impulsada por inteligencia artificial para el mantenimiento de paquetes de Red Hat Enterprise Linux (RHEL) es un ejemplo real de innovación responsable. Como se detalla en esta entrada de blog de Laura Barcziová, la creación de un sistema de producción fiable requería una gran atención a la responsabilidad. El equipo de ingeniería incorporó medidas de seguridad esenciales, como los modos de prueba de ejecución y el rastreo detallado, para que una persona pueda comprender y auditar en todo momento las decisiones de la inteligencia artificial. Esta atención a la creación de fiabilidad y a la posibilidad de supervisión humana es clave para una innovación responsable.

El proceso de la política de contribuciones asistidas por inteligencia artificial del Proyecto Fedora es un claro ejemplo de transparencia y respeto por el gobierno de la comunidad. Desarrollado a través de un extenso debate público, exige responsabilidad y divulgación, y sirve como modelo de cómo los proyectos de open source pueden crear sus propias directrices claras y pragmáticas para la inteligencia artificial.

El open source se basa en una innovación con principios

Red Hat cree que la inteligencia artificial ofrece enormes oportunidades para los proyectos y colaboradores de open source. Nos comprometemos a desarrollar nuestro ecosistema de forma que se preserven los principios clave del open source. Este compromiso se basa en una verdad sencilla: toda nuestra cartera de productos se basa en la innovación que se produce en los proyectos de open source upstream. La salud, el dinamismo y la productividad de estas comunidades de colaboradores no son solo una prioridad, sino también la base misma de nuestro éxito.

Nuestra estrategia de productos refleja este compromiso: desde la entrega de una plataforma de inteligencia artificial de nivel empresarial con Red Hat AI, hasta la integración de capacidades de inteligencia artificial en toda nuestra cartera, pasando por el intercambio de nuestras propias innovaciones y descubrimientos de procesos que utilizamos para mejorar la calidad y la seguridad.

Se trata de un proceso de colaboración, y lo abordamos con transparencia. Estamos abordando problemas antiguos en el open source que son más grandes que Red Hat. Te invitamos a unirte a nosotros en este viaje mientras trabajamos con las comunidades upstream para diseñar las herramientas, definir los estándares y dar forma al futuro del desarrollo de software en conjunto.