Agencia AJN.- La empresa israelí de software Digma recaudó 6 millones de dólares de financiación inicial para su plataforma «Continuous Feedback», recientemente lanzada, cuyo objetivo es permitir a los desarrolladores analizar continuamente su código para detectar problemas en tiempo real, evitando que el código defectuoso llegue a producción y ralentizando el desarrollo.

La nueva plataforma es emblemática del sector emergente de la retroalimentación continua dentro del espacio de desarrollo de software. Digma se ejecuta localmente en las máquinas de los desarrolladores y señala posibles regresiones, anomalías y otros signos de código defectuoso.

La plataforma se basa en las últimas tecnologías de observabilidad, como OpenTelemetry, y en procesos de aprendizaje automático de inteligencia artificial para analizar los datos de ejecución del código y sugerir automáticamente mejoras.

Nir Shafrir, CEO y cofundador de Digma, afirmó que «a lo largo de los años nos sentimos continuamente frustrados por la aparición de una brecha evidente en el proceso de desarrollo».

»Las empresas pierden clientes por culpa de un código defectuoso que se pone en producción o que no funciona como debería en el mundo real», agregó Shafrir.

La empresa israelí, »a nivel de desarrolladores, resuelve un problema común, que es que los desarrolladores reciben feedback demasiado tarde. Se espera que entreguen rápido, pero no pueden ver cómo se comporta su código en el mundo real, por lo que no pueden tomar decisiones de diseño informadas y evaluar el impacto de sus cambios», advirtió el CEO y cofundador de Digma.

El experimentado desarrollador de software Boaz Weisner, actualmente empleado en una importante empresa tecnológica de Tel Aviv, explicó cómo la revisión del código es un importante cuello de botella en el proceso de programación informática.

«Dependiendo de lo que estés intentando construir, [la fase previa a la retroalimentación del desarrollo] puede llevar un tiempo. Si estás construyendo algo grande, probablemente lo dividirás en varios proyectos más pequeños y trabajarás de uno a tres días en un determinado trozo de código», aseguró Weisner.

El desarrollador añadió que «esperar a que los compañeros revisen el código es, a veces dentro de una organización, uno de los procesos más lentos. Terminas de escribir el código y puedes tardar otros dos o tres días en implementarlo porque estás esperando esa revisión».

A pesar de este problema, la experiencia previa de Weisner con la retroalimentación continua no lo dejó muy impresionado: «Mi equipo ya probó una solución similar en el pasado, y era una basura. Proporcionaba información genérica que no era muy práctica y que ya recogían otras herramientas de nuestro CI, como los linters».

«La parte importante de la revisión por pares suele estar relacionada con la lógica empresarial: lo que tiene sentido en el contexto del problema empresarial que intentamos resolver, no sólo el código en sí. Dicho esto, si la plataforma de Digma fuera capaz de superar esos problemas -quizá mediante una mejor formación en IA o la intervención humana-, tiene potencial», admitió Weisner.

Finalmente, el empleado de una empresa importante de Tel Aviv celebró que »estas herramientas son muy fáciles de integrar, así que si parece que algo tiene posibilidades de ser bueno, no está de más probarlas».

Por su parte, Roni Dover, cofundador y director de tecnología de Digma, expresó que a medida que más organizaciones se plantean implantar la inteligencia artificial en su trabajo de codificación, la plataforma de la empresa ofrece una forma de hacerlo sin problemas y con eficacia.

«Las organizaciones que no adopten el código generado por IA se quedarán atrás en la carrera de la productividad, y los desarrolladores que sean reticentes a utilizar la tecnología pronto se quedarán atrás también», afirmó Dover.

El cofundador y director de tecnología de la empresa concluyó que «el gran reto al que se enfrentan ahora las organizaciones -dadas las limitaciones de la tecnología- es cómo utilizarla de forma segura y responsable. Para ello, es necesario contar con guardarraíles automatizados e incluso basados en IA. La retroalimentación continua reduce el riesgo que rodea a la comprobación de cambios de código en sistemas complejos o cuando se utiliza código GenAI».