Google anunció recientemente que su asistente de código empresarial, Code Assist, se ha actualizado a Gemini 2.0 y ha ampliado las fuentes de datos externas a las que puede conectarse. Esta nueva versión proporcionará a los desarrolladores una ventana de contexto más amplia para comprender mejor los grandes repositorios de código de las empresas.
Según Ryan Salva, director senior de gestión de productos de Google Cloud, Code Assist ahora puede conectarse a varias fuentes de datos, incluyendo GitLab, GitHub, Google Docs, Sentry.io, Atlassian y Snyk. Los desarrolladores pueden solicitar ayuda a Code Assist directamente en su entorno de desarrollo integrado (IDE) sin interrumpir su flujo de trabajo. Anteriormente, Code Assist solo era compatible con la integración con VS Code y JetBrains.
El predecesor de Code Assist fue Duet AI, lanzado por primera vez en octubre del año pasado. Con el creciente aumento de la demanda empresarial para simplificar los proyectos de codificación, plataformas de codificación con IA como GitHub Copilot han ganado mucha atención. Code Assist, en su versión empresarial, añadió seguridad y protecciones legales a nivel empresarial.
Salva enfatizó que conectar Code Assist a otras herramientas que los desarrolladores usan diariamente proporciona más contexto a su trabajo sin necesidad de cambiar de ventana constantemente. Comentó: "Los desarrolladores pueden usar varias herramientas durante el día, como GitHub, Atlassian Jira, DataDog, Snyk, etc., y queremos poder incorporar ese contexto adicional en el IDE".
Los desarrolladores simplemente necesitan abrir la ventana de chat de Code Assist y preguntar sobre comentarios recientes o solicitudes de extracción recientes en el repositorio de código para un problema específico. Code Assist consultará automáticamente las fuentes de datos y traerá la información relevante al IDE, ayudando a los desarrolladores a trabajar de manera más eficiente.
Los asistentes de codificación con IA son una de las primeras aplicaciones importantes de la IA generativa. Desde que los desarrolladores de software comenzaron a usar ChatGPT para ayudar en la codificación, han aparecido varios asistentes de codificación para empresas. GitHub lanzó Copilot Enterprise en febrero de este año, y Oracle también lanzó asistentes de codificación para Java y SQL. Además, el asistente de codificación de Harness, también basado en Gemini, ofrece sugerencias en tiempo real.
Cabe destacar que, aunque Code Assist ya admite Gemini 2.0, sigue siendo independiente de la nueva herramienta de Google, Jules. Salva indicó que Jules es uno de los varios experimentos del equipo de Google Labs para mostrar cómo utilizar agentes inteligentes autónomos o semiautónomos para automatizar el proceso de codificación. Aunque Code Assist es actualmente la única herramienta de codificación empresarial basada en Gemini, Jules podría incorporar funciones similares en el futuro.
Actualmente, los comentarios de los usuarios tempranos de Code Assist y Jules muestran una mejora significativa en la velocidad de respuesta de Gemini 2.0. Salva señaló que la retroalimentación rápida es crucial para los desarrolladores durante el proceso de codificación, ya que cualquier retraso puede interrumpir su flujo de pensamiento.
Mirando hacia el futuro, aunque el crecimiento de los asistentes de codificación en el campo de la IA generativa sigue siendo crucial, Salva cree que la forma en que las empresas desarrollan modelos y aplicaciones de generación de código podría cambiar en los próximos años. Mencionó que el informe de estado de desarrollo acelerado de 2024 del equipo de investigación y evaluación de DevOps de Google muestra que el 39% de los encuestados desconfía del código generado por IA, y que la calidad de la documentación y la entrega también ha disminuido.
Puntos clave:
✅ Code Assist ahora se ha actualizado a Gemini 2.0 y ha añadido la conexión con múltiples fuentes de datos.
✅ Los desarrolladores pueden usar Code Assist directamente en su IDE para obtener información contextual relevante y mejorar su eficiencia.
✅ El futuro desarrollo de los asistentes de codificación con IA podría centrarse más en la calidad de la generación de código que en la simple mejora de la eficiencia.