Cómo utiliza Accenture Amazon CodeWhisperer para mejorar la productividad de los desarrolladores

Código de Amazon Whisperer es un compañero de codificación de IA que ayuda a mejorar la productividad de los desarrolladores al generar recomendaciones de código basadas en sus comentarios en lenguaje natural y código en el entorno de desarrollo integrado (IDE). CodeWhisperer acelera la finalización de las tareas de codificación al reducir los cambios de contexto entre el IDE y la documentación o los foros de desarrolladores. Con las recomendaciones de código en tiempo real de CodeWhisperer, puede concentrarse en el IDE y terminar sus tareas de codificación más rápido.

CodeWhisperer funciona con un modelo de lenguaje grande (LLM) que se entrena en miles de millones de líneas de código y, como resultado, ha aprendido a escribir código en 15 lenguajes de programación. Simplemente puede escribir un comentario que describa una tarea específica en un lenguaje sencillo, como "cargar un archivo en S3". En función de esto, CodeWhisperer determina automáticamente qué servicios en la nube y bibliotecas públicas son los más adecuados para la tarea especificada, crea el código específico sobre la marcha y recomienda los fragmentos de código generados directamente en el IDE. Además, CodeWhisperer se integra a la perfección con sus IDE de Visual Studio Code y JetBrains para que pueda concentrarse y nunca abandonar el IDE. Al momento de escribir este artículo, CodeWhisperer es compatible con Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell y SQL.

En esta publicación, ilustramos cómo Accenture usa CodeWhisperer en la práctica para mejorar la productividad de los desarrolladores.

“Accenture está utilizando Amazon CodeWhisperer para acelerar la codificación como parte de nuestra iniciativa de mejores prácticas de ingeniería de software en nuestra plataforma Velocity”, dice Balakrishnan Viswanathan, gerente sénior de arquitectura tecnológica de Accenture. “El equipo de Velocity buscaba formas de mejorar la productividad de los desarrolladores. Después de buscar varias opciones, encontramos Amazon CodeWhisperer para reducir nuestros esfuerzos de desarrollo en un 30 % y ahora nos enfocamos más en mejorar la seguridad, la calidad y el rendimiento”.

Beneficios de CodeWhisperer

El equipo de Accenture Velocity ha estado utilizando CodeWhisperer para acelerar sus proyectos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). El siguiente resumen destaca los beneficios:

• El equipo está dedicando menos tiempo a la creación de patrones de código estándar y repetitivos, y más tiempo a lo que importa: crear un software excelente.
• CodeWhisperer permite a los desarrolladores utilizar la IA de manera responsable para crear aplicaciones seguras y sintácticamente correctas
• El equipo puede generar funciones completas y bloques de código lógico sin tener que buscar y personalizar fragmentos de código de la web.
• Pueden acelerar la incorporación de desarrolladores novatos o desarrolladores que trabajan con una base de código desconocida.
• Pueden detectar amenazas de seguridad en una etapa temprana del proceso de desarrollo al trasladar el escaneo de seguridad al IDE del desarrollador.

En las siguientes secciones, analizamos con más detalle algunas de las formas en que el equipo de Accenture Velocity ha estado utilizando CodeWhisperer.

Incorporación de desarrolladores en nuevos proyectos

CodeWhisperer ayuda a los desarrolladores que no están familiarizados con AWS a acelerar los proyectos que utilizan los servicios de AWS. Los nuevos desarrolladores de Accenture pudieron escribir código para servicios de AWS como Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) y Amazon DynamoDB. En poco tiempo, pudieron ser productivos y contribuir al proyecto. CodeWhisperer ayudó a los desarrolladores proporcionando bloques de código o sugerencias línea por línea. También es consciente del contexto. Cambiar las instrucciones (comentarios) para que sean más específicos hace que CodeWhisperer genere un código más relevante.

Escribir código repetitivo

Los desarrolladores pudieron usar CodeWhisperer para completar los requisitos previos. Pudieron crear una clase de datos de preprocesamiento simplemente escribiendo "clase para crear un script de preprocesamiento para datos de ML". Escribir el script de preprocesamiento tomó solo un par de minutos y CodeWhisperer pudo generar bloques de código completos.

Ayudar a los desarrolladores a codificar en lenguajes desconocidos

Un usuario de Java nuevo en el equipo pudo comenzar fácilmente a escribir código Python con la ayuda de CodeWhisperer sin preocuparse por la sintaxis.

Detección de vulnerabilidades de seguridad en el código.

Los desarrolladores pudieron detectar problemas de seguridad eligiendo Ejecutar escaneo de seguridad en su IDE. La información detallada sobre los problemas de seguridad encontrados se proporciona directamente en el IDE. Esto ayuda a los desarrolladores a detectar y solucionar problemas de forma temprana.

"Como desarrollador, el uso de CodeWhisperer le permite escribir código más rápidamente”, dice Nino Leenus, consultor de ingeniería de IA en Accenture. “Además, CodeWhisperer lo ayudará a codificar con mayor precisión al eliminar los errores tipográficos y otros errores típicos con la ayuda de la inteligencia artificial. Para un desarrollador, escribir el mismo código varias veces es tedioso. Al recomendar las piezas de código posteriores que pueda necesitar, las tecnologías de finalización de código de IA reducen esa codificación repetitiva”.

Conclusión

Esta publicación presenta CodeWhisperer, un compañero de codificación de IA de Amazon. La herramienta utiliza modelos ML entrenados en grandes conjuntos de datos para proporcionar sugerencias y autocompletado para el código, así como para generar funciones y clases completas basadas en descripciones en lenguaje natural. Esta publicación también destaca algunos de los beneficios observados por Accenture al usar CodeWhisperer, como una mayor productividad y la capacidad de reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para las tareas de codificación comunes. Puede activar CodeWhisperer en su IDE favorito hoy. CodeWhisperer genera automáticamente sugerencias basadas en su código y comentarios existentes. Visita Código de Amazon Whisperer para comenzar.

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Acerca de los autores

Balakrishnan Viswanatán es arquitecto de soluciones de IA/ML en Accenture. En colaboración con AABG, diseña y ejecuta estrategias basadas en la nube de vanguardia para abordar varios desafíos relacionados con AI/ML. Los intereses de Bala se encuentran tanto en la cocina como en Photoshop, que le apasiona.

Shikhar Kwatra es un arquitecto de soluciones especialista en IA/ML en Amazon Web Services, que trabaja con un integrador de sistemas global líder. Se ha ganado el título de uno de los maestros inventores indios más jóvenes con más de 500 patentes en los dominios de IA/ML e IoT. Shikhar ayuda en la arquitectura, la creación y el mantenimiento de entornos de nube escalables y rentables para la organización, y apoya al socio de GSI en la creación de soluciones industriales estratégicas en AWS. Shikhar disfruta tocar la guitarra, componer música y practicar la atención plena en su tiempo libre.

Ankur Desai es gerente principal de productos dentro del equipo de servicios de IA de AWS.

nino leenus es consultor de IA en Accenture. Tiene experiencia en el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático de extremo a extremo y su implementación en la nube. Tiene curiosidad por las últimas herramientas y tecnologías en el campo ML-Ops. Le encanta viajar y hacer trekking.

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• Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/