Asistentes de codificación de IA: La máxima productividad conlleva mayores riesgos

Tu asistente de codificación de IA puede ser tu compañero de equipo más rápido y productivo, pero también puede ser tu mayor riesgo de seguridad. 

En nuestro último libro blanco, nuestros cofundadores Pieter Danhieux y el Dr. Matias Madou, Ph.D., exploran el arma de doble filo que son los Asistentes de Codificación de IA y cómo pueden ser una adición bienvenida y una importante responsabilidad de seguridad al mismo tiempo. 

Asistentes de codificación por IA: ¿la nueva normalidad? 

No hay forma de escapar al auge de los asistentes de codificación LLM. Desde GitHub a Copilot, pasando por el recién acuñado Deepseek, están prácticamente en todas partes y aparecen nuevos casi cada semana. Se convirtieron en un miembro más del equipo, produciendo código en un tiempo récord, incluso allanando el camino para el "vibe coding", donde una persona sin conocimientos cualificados de programación puede crear toda una aplicación en cuestión de segundos con sólo dar las indicaciones adecuadas. Los asistentes de programación de IA se volvieron tan valiosos que, a mediados de 2023, el 92% de los desarrolladores encuestados por GitHub afirmaron utilizar herramientas de IA en el trabajo o incluso fuera de él. 

Pero hay un problema: no se puede confiar ciegamente en el código generado por la IA y dejarlo completamente solo.

A pesar de su rápida adopción, las organizaciones deben permanecer atentas a los riesgos. Aunque estas herramientas aceleran la entrega, también pueden introducir fallos importantes si no se controlan. La comodidad que ofrecen suele ir acompañada de riesgos ocultos, por eso en nuestro último informe analizamos en profundidad el rendimiento de estos asistentes.

‍Cuandovelocidad y riesgo van de la mano

Las herramientas de AI Coding Assistant se entrenan en miles de millones de líneas de código fuente abierto, que a menudo contienen patrones inseguros. Cuando se copian, esos puntos débiles no solo llegan a su código base, sino que se propagan, creando un efecto dominó de vulnerabilidades en el SDLC más amplio. 

Resulta alarmante que, según una encuesta reciente de Snyk, el 80 % de los desarrolladores admiten que no aplican políticas de seguridad de código de IA, mientras que el 76 % de los encuestados cree que el código generado por IA es más seguro que el código escrito por humanos. Son cifras que no podemos ignorar. 

Establecer directrices para la IA es un buen comienzo, pero sin unas capacidades de seguridad medidas y verificadas, no impedirán que el código inseguro se cuele en la producción. Los guardarraíles tradicionales no pueden seguir el ritmo del enorme volumen de código que puede producir la IA. 

Prepare a sus desarrolladores para el futuro

¿La única solución escalable? Dotar a los desarrolladores de la capacidad de detectar y corregir vulnerabilidades antes de que el código salga a la luz y estar siempre un paso por delante de la IA. 

Un programa sólido de gestión de riesgos de los desarrolladores de la era de la IA debe tener lo siguiente:

• Evalúe las competencias en seguridad: Establezca una línea de base, realice un seguimiento de los progresos e identifique las lagunas en las competencias. 
• Verificar la fiabilidad de la IA: Investiga el LLM backend y la propia herramienta. 
• Validar cada confirmación: Incorpora comprobaciones de seguridad en el flujo de trabajo.
• Mantenga una observabilidad continua: Supervise todos los repositorios en busca de patrones inseguros y aplique automáticamente las políticas. 
• Ofrezca formación específica sobre funciones e idiomas: Centre la formación en los marcos, plataformas y herramientas exactos que utiliza su equipo. 
• Manténgase ágil: actualice la formación a medida que evolucionan las nuevas necesidades tecnológicas y empresariales. 

Seguridad e inteligencia artificial, un paso adelante 

Los asistentes de codificación de IA están aquí para quedarse, y sus ventajas en cuanto a productividad son demasiado grandes para ignorarlas. Pero si la seguridad no se incorpora al proceso desde el primer día, las organizaciones corren el riesgo de cambiar la velocidad y la comodidad a corto plazo por la vulnerabilidad y los problemas de seguridad a largo plazo (y más complicados).

El futuro de la seguridad del software no consiste sólo en elegir entre IA y desarrolladores humanos. Se trata de combinar sus puntos fuertes, con el pensamiento de la seguridad como elemento aglutinador. Esto significa que todos los desarrolladores, tanto si escriben el código como si guían a la IA, necesitan saber qué buscar y garantizar la seguridad del código. 

La productividad impulsada por la IA aumenta la productividad, pero no olvide que un código seguro salvaguarda el futuro.

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