Los agentes de ingeniería de software supervisados son cada vez más capaces de identificar actualizaciones necesarias e implementar cambios más extensos en una base de código. Al mismo tiempo, se observa un mayor nivel de complacencia con el código generado por IA, con desarrolladoras y desarrolladores que se resisten a revisar conjuntos de cambios extensos realizados por IA. Una justificación típica para esta actitud es la percepción de que la calidad del código orientado a humanos no es tan crítica porque la IA podrá encargarse de futuras modificaciones; sin embargo, los asistentes de codificación basados en IA funcionan mejor con bases de código bien estructuradas y diseñadas, lo que hace que un código amigable hacia la IA sea crucial para su mantenibilidad. Afortunadamente, un buen diseño de software para humanos también 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 código duplicado, ayudando a que la IA tenga un comportamiento más predecible. Hasta ahora, los patrones más amigables con la IA coinciden con las mejores prácticas establecidas en el desarrollo de software. A medida que la IA siga evolucionando, es probable que surjan patrones aún más específicos para su optimización, por lo que tener esto en cuenta al diseñar código será de gran utilidad.
