A medida que una empresa automotriz alemana ha ido adoptando cada vez más prácticas impulsadas por el software, un número creciente de sus empleados se ha convertido, por necesidad, en ingenieros de software. Este cambio, sumado a las complejas tareas que conlleva la fabricación de vehículos modernos, ha hecho que resulte esencial mejorar la experiencia del desarrollador. Consciente de ello, la marca determinó que necesitaba reducir la carga cognitiva de los desarrolladores y agilizar la recepción de retroalimentación, con el fin de propiciar una concentración profunda, un enfoque intensificado y un rendimiento óptimo durante la programación —un estado conocido también como «estado de flujo.

Teniendo todo esto en cuenta, la organización decidió utilizar la IA generativa para transformar sus capacidades de ingeniería de software. Sin embargo, llevar esto a cabo de manera eficaz requirió una comprensión integral del impacto, así como una herramienta capaz de medir adecuadamente los beneficios de la automatización innovadora. La implementación de dicha herramienta exigió un conocimiento exhaustivo de la solución Microsoft GitHub Copilot, de la industria automotriz y del proceso de codificación.

Para este tipo específico de soporte, la empresa automotriz contrató a Capgemini y puso en marcha una iniciativa colaborativa para proporcionar a los líderes empresariales clave una herramienta para el seguimiento de las métricas de codificación.

Un esfuerzo colaborativo para mejorar la programación

Para junio de 2023, GitHub Copilot se puso a disposición de todos los ingenieros de software para su uso interno, tras haber superado con éxito la fase piloto. Capgemini replicó esta implementación en todos sus proyectos, garantizando que todos los ingenieros de software experimentaran los mismos beneficios en cada una de las colaboraciones entre ambas organizaciones. A lo largo de este proceso de implementación, se llevaron a cabo sesiones de capacitación práctica que dotaron a los desarrolladores de las habilidades necesarias para aprovechar al máximo las capacidades de Copilot. Asimismo, se establecieron ciclos continuos de retroalimentación con el fin de perfeccionar la implementación basándose en casos de uso reales, lo que contribuyó a potenciar aún más la eficacia del nuevo sistema.

Una vez que los socios hubieron alineado sus procesos de codificación, Capgemini introdujo su protocolo de medición de ingeniería de software (SWE), el cual utilizaba Azure/Jira y SonarQube para rastrear el impacto de la IA generativa en el rendimiento general de los desarrolladores y en la calidad del código. Esto proporcionó un marco sólido para la evaluación continua, tanto cuantitativa como cualitativa, del impacto que Copilot tuvo en los programadores de Capgemini. Basándose en esta información, la empresa automotriz comprendió mejor de qué manera el nuevo sistema beneficiaba a los ingenieros de software, facilitando una toma de decisiones más eficaz y fundamentada en datos, gracias a una evaluación integral basada en métricas específicas para cada contexto.

Este enfoque realizaba un seguimiento de las métricas de calidad del código —tales como la velocidad de codificación—, así como del grado en que los desarrolladores mantenían un alto nivel de calidad en los activos existentes. De este modo, se garantizaba que los resultados del proyecto fueran transparentes y pudieran ser monitoreados de forma continua.

Impulsando la productividad y la calidad del código con IA generativa

Gracias a que los equipos de programación utilizaban un sistema estandarizado en ambas organizaciones, junto con un nuevo protocolo de medición de ingeniería de software (SWE), el gigante automotriz pudo comunicar con mayor eficacia de qué manera la solución de IA generativa propició un aumento en la productividad. De este modo, Capgemini demostró que la implementación de GitHub Copilot generó mejoras en el análisis, el formato y la optimización del código, tanto en la marca automotriz como en la propia Capgemini. Además, el protocolo de medición SWE también indicó que la plataforma de IA generativa elevó la calidad y la coherencia del código, lo cual benefició la actividad de programación y permitió a los empleados dedicar más tiempo a tareas creativas y complejas.

El éxito de esta iniciativa subraya el potencial para futuras colaboraciones y avances. La empresa y Capgemini planean ahora continuar explorando conjuntamente usos innovadores de la IA generativa en la ingeniería de software.

Al demostrar de manera efectiva la forma en que la IA generativa ha beneficiado su actividad de codificación, la marca automotriz alcanzó nuevas cotas de eficiencia e innovación. La colaboración con Capgemini y Microsoft está transformando los procesos de ingeniería de software y allanando el camino para futuros avances tecnológicos y ventajas competitivas.