Los agentes de ingenier¨ªa de software supervisados son cada vez m¨¢s capaces de identificar actualizaciones necesarias e implementar cambios m¨¢s extensos en una base de c¨®digo. Al mismo tiempo, se observa un mayor nivel de complacencia con el c¨®digo generado por IA, con desarrolladoras y desarrolladores que se resisten a revisar conjuntos de cambios extensos realizados por IA. Una justificaci¨®n t¨ªpica para esta actitud es la percepci¨®n de que la calidad del c¨®digo orientado a humanos no es tan cr¨ªtica porque la IA podr¨¢ encargarse de futuras modificaciones; sin embargo, los asistentes de codificaci¨®n basados en IA funcionan mejor con bases de c¨®digo bien estructuradas y dise?adas, lo que hace que un c¨®digo amigable hacia la IA sea crucial para su mantenibilidad. Afortunadamente, un buen dise?o de software para humanos tambi¨¦n beneficia a la IA. Los nombres significativos proporcionan contexto de dominio y funcionalidad; la modularidad y las abstracciones permiten a la IA gestionar mejor el contexto al limitar las modificaciones necesarias; y el principio DRY (Don¡¯t Repeat Yourself o No te repitas) reduce el c¨®digo duplicado, ayudando a que la IA tenga un comportamiento m¨¢s predecible. Hasta ahora, los patrones m¨¢s amigables con la IA coinciden con las mejores pr¨¢cticas establecidas en el desarrollo de software. A medida que la IA siga evolucionando, es probable que surjan patrones a¨²n m¨¢s espec¨ªficos para su optimizaci¨®n, por lo que tener esto en cuenta al dise?ar c¨®digo ser¨¢ de gran utilidad.
